L’informatique quantique est-elle la prochaine révolution technologique

En ce moment, on entend beaucoup parler d’informatique quantique qui est-une prochaine révolution technologique. Dans les journaux, les blogs et les médias professionnels. Mais qu’est-ce que c’est et comment ça marche ?
Le but de cet article est de comprendre les intérêts et les fondamentaux du fonctionnement des ordinateurs quantiques. Nous découvrirons donc ses forces et ses limites pour mieux visualiser la façon dont le codage et les calculs sont effectués avec ce type de système.

Pourquoi l’informatique quantique est-elle importante ?

L’informatique quantique, c’est la prochaine grande chose en termes de technologie. Elle permettra aux ordinateurs de faire des calculs beaucoup plus rapidement et de résoudre des problèmes beaucoup plus complexes. De plus, elle ouvrira la voie à de nouvelles applications et à de nouvelles façons de stocker et de traiter les données.

Comment fonctionne l’informatique quantique ?

Les ordinateurs quantiques utilisent les propriétés du « monde quantique » de la matière, telles que la superposition et l’intrication, pour opérer sur les données. Le monde quantique décrit et explique le fonctionnement du monde microscopique, habitat naturel des molécules, des atomes ou des électrons. Grâce à lui, il est possible non seulement d’expliquer ces phénomènes, mais aussi de comprendre que la réalité subatomique fonctionne de manière complètement contre-intuitive, contrairement à ce qui se passe dans le monde macroscopique.

Quels sont les avantages de l’informatique quantique ?

En théorie, de nombreux défis pourraient bénéficier de la puissance de calcul apportée par l’informatique quantique, en particulier dans la finance. Par exemple, dans le cadre de la réglementation bancaire Bâle III, les institutions financières sont tenues de réaliser des stress tests en VaR (value at risk, littéralement « value at risk » ou « value at risk ») pour déterminer les pertes potentielles : ce calcul peut se faire à l’aide de Monte Des simulations Carlo, et même des accélérations quadratiques utilisant l’informatique quantique tolérante aux pannes.

En termes d’allocation d’actifs, l’informatique quantique peut aider à maximiser les rendements et à minimiser les risques en optimisant les portefeuilles d’investissement. Dans le domaine des catastrophes naturelles, cela pourrait considérablement accélérer la modélisation des phénomènes dangereux afin de mieux les prévoir, permettant aux compagnies d’assurance d’utiliser ces informations pour tarifer les obligations plus efficacement.

Informatique quantique et machine learning

Pour les ensembles de données plus volumineux, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être optimisés pour fournir des réponses plus précises, mais cela entraîne des coûts de calcul qui atteignent rapidement les limites des équipements traditionnels. C’est pourquoi les chercheurs espèrent qu’un jour ils pourront faire passer les modèles d’apprentissage automatique au niveau supérieur en exploitant l’énorme puissance de calcul de la technologie quantique.

Une méthode en particulier, appelée « noyaux quantiques », a fait l’objet de nombreux articles de recherche. Dans cette approche, les ordinateurs quantiques n’interviennent qu’une partie de l’algorithme global en élargissant ce qu’on appelle l’espace des caractéristiques (c’est-à-dire l’ensemble des caractéristiques utilisées pour caractériser les données fournies au modèle, telles que le « sexe » ou « l’âge ») si le système est formé pour reconnaître les modèles sur les gens.

Pour simplifier, en utilisant une approche de noyau quantique, les ordinateurs quantiques peuvent distinguer un grand nombre de caractéristiques et ainsi reconnaître des modèles même dans d’énormes bases de données, alors que les ordinateurs classiques ne peuvent voir que du bruit aléatoire.

Quelles sont les limites de l’informatique quantique ?

Bien sûr, la théorie quantique est très compliquée. Bien que comprendre l’informatique quantique puisse sembler presque impossible à des non-scientifiques, il n’est pas nécessaire d’avoir une formation dans le domaine ou même en informatique classique pour percevoir les avancées qu’elle permet. Pour une gamme spécifique de problèmes, les ordinateurs quantiques ont le potentiel de fournir des accélérations polynomiales ou, dans certains cas, exponentielles, pour d’éventuels problèmes de calcul. Pour un novice, cela signifie que plus la taille du problème est grande (par exemple, le nombre d’entrées), plus il s’exécutera rapidement par rapport à un ordinateur traditionnel. Grâce à IQ, les problèmes qui ne peuvent être résolus qu’à petite échelle aujourd’hui peuvent être résolus par des scénarios réels à l’avenir.

Comparaison entre informatique classique et informatique quantique

Les calculs classiques sont essentiellement basés sur des règles formulées par l’algèbre booléenne et fonctionnent sur le principe des portes logiques à 7 modes (généralement), bien que seuls trois modes (AND, NOT et COPY) puissent être utilisés. Les données doivent toujours être traitées dans un état binaire exclusif, soit 0 (hors tension/faux) ou 1 (sous tension/vrai). Ces valeurs constituent des nombres binaires ou des bits. Ainsi, les millions de transistors et de condensateurs à l’intérieur d’un ordinateur ne peuvent être que dans un seul état à un moment donné. Même si le temps nécessaire à chaque transistor ou condensateur pour passer d’un état à un autre se mesure actuellement en milliardièmes de seconde, la vitesse de changement d’état de ces composants est forcément limitée.

Plus nous pouvons réaliser des circuits petits et rapides, plus nous nous rapprochons des limites physiques des matériaux et du seuil d’application des lois de la physique classique. Au-delà, le monde quantique a pris le relais, ouvrant des perspectives aussi vastes que les défis qu’il présente. Les ordinateurs quantiques, quant à eux, peuvent utiliser des portes logiques qui ont deux modes : XOR et un mode que nous appelons QO1 (la possibilité de convertir un 0 en une superposition de 0 et de 1, ce qui est quelque chose en informatique classique). Dans un ordinateur quantique, il peut y avoir de nombreuses particules élémentaires impliquées, comme des électrons ou des photons (en fait, les ions ont également été utilisés avec succès), et leur charge ou polarisation représente 0 et/ou 1. Chacune de ces particules est appelée bit quantique ou bit quantique, et ses propriétés et son comportement constituent la base de l’informatique quantique. Les deux principaux aspects de la physique quantique sont le principe de superposition et le principe d’intrication.

Programmation quantique

Au-delà de ses capacités brutes, l’informatique quantique est sans doute plus fascinée par les nouvelles perspectives qu’elle ouvre en matière de programmation. Ainsi un ordinateur quantique peut intégrer une séquence de programmation du type « obtenir toutes les superpositions de tous les calculs précédents » (une instruction qui n’a pas de sens sur un ordinateur classique) pour résoudre certains problèmes mathématiques extrêmement rapidement, comme la factorisation de grands nombres, nous Un exemple va être présenté ci-dessous.

À ce jour, la programmation quantique a connu deux succès majeurs. Il est apparu pour la première fois en 1994, lorsque Peter Shor (maintenant chez AT&T Labs) a développé un algorithme quantique capable de factoriser efficacement de grands nombres. L’algorithme tourne autour de l’utilisation de la théorie des nombres pour estimer la périodicité d’une longue chaîne de nombres. Une autre percée majeure revient à Lov Grover des Bell Labs. En 1996, il a développé un algorithme qui s’est avéré être l’algorithme le plus rapide pour rechercher des bases de données non structurées. L’algorithme est si efficace qu’en moyenne, il ne faut qu’environ la racine carrée de N recherches (N étant le nombre total d’éléments) pour trouver le résultat souhaité, alors que les recherches en informatique typique nécessitent, en moyenne, N/2 études .

En résumé en que les problèmes à résoudre soient nombreux, les progrès des 15 dernières années, notamment les progrès des 3 dernières années, permettent d’imaginer quelques applications de l’informatique quantique, sous une forme ou une autre, mais les échéances sont très débattues. Ces événements imprévus vont de moins de dix ans à plus d’un siècle d’ici. Néanmoins, les perspectives offertes par cette technologie suscitent un grand intérêt tant dans le secteur public que privé. Les applications militaires incluent le craquage des clés de chiffrement par le biais de recherches par force brute, tandis que les applications civiles vont de la modélisation de l’ADN à l’analyse complexe de la science des matériaux. C’est ce potentiel qui permet de lever rapidement les obstacles de cette technologie, mais la question demeure de savoir si tous les obstacles peuvent être surmontés et dans quel délai.

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