{"id":31391,"date":"2020-07-11T06:10:40","date_gmt":"2020-07-11T04:10:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovallee.com\/?p=31391"},"modified":"2020-07-11T06:25:28","modified_gmt":"2020-07-11T04:25:28","slug":"ordinateurs-quantiques-probayes-copac","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovallee.com\/en\/ordinateurs-quantiques-probayes-copac\/","title":{"rendered":"Ordinateurs quantiques\u00a0: Probayes contribue \u00e0 l\u2019avanc\u00e9e de la recherche sur le calcul quantique au sein d\u2019un projet europ\u00e9en H2020, baptis\u00e9 COPAC"},"content":{"rendered":"

\"\" IBM, Google, Microsoft \u2026 Tous les grands acteurs du num\u00e9rique se sont lanc\u00e9s dans la bataille de l\u2019informatique quantique, annon\u00e7ant \u00e0 tour de r\u00f4le la mise sur le march\u00e9 de nouvelles machines multipliant la puissance de calcul. Pourtant, il existe encore un certain nombre d\u2019obstacles au d\u00e9veloppement des ordinateurs quantiques. La recherche est tr\u00e8s active sur le sujet et mobilise de nombreux acteurs, avec des programmes nationaux pour essayer de fabriquer ces ordinateurs en r\u00e9inventant le principe m\u00eame de calcul. C\u2019est d\u2019ailleurs au sein d\u2019un consortium, dans le cadre d\u2019un programme europ\u00e9en H2020 baptis\u00e9 COPAC, qu\u2019\u0153uvre Probayes pour faire avancer la recherche sur le quantique.<\/strong><\/p>\n

Avec l\u2019av\u00e8nement du Big Data, nous produisons aujourd\u2019hui une grande quantit\u00e9 d\u2019informations et les calculs deviennent de plus en plus complexes. L\u2019augmentation du volume des donn\u00e9es sera bient\u00f4t confront\u00e9e aux limites des processeurs standards. Un ordinateur classique utilise des bits, la plus petite unit\u00e9 de donn\u00e9es\u00a0: une s\u00e9rie de 0 et 1 qui g\u00e8re les informations et effectue les op\u00e9rations. Les technologies utilis\u00e9es actuellement suivent cette logique de calcul s\u00e9quentiel, avec de plus en plus de parall\u00e9lisme, ce qui a permis ces cinquante derni\u00e8res ann\u00e9es de diminuer de fa\u00e7on consid\u00e9rable les temps de calcul et de traitement. N\u00e9anmoins, malgr\u00e9 de nouveaux algorithmes, la technologie semble atteindre des limites physiques qui semblent incontournables.<\/p>\n

Ce changement de paradigme transforme la mani\u00e8re dont les donn\u00e9es sont con\u00e7ues et trait\u00e9es. Pour y r\u00e9pondre, le Rebooting Computing<\/em> est une initiative mondiale lanc\u00e9e par l\u2019IEEE<\/a> qui propose de repenser les principes des ordinateurs, depuis les concepts physiques de base jusqu\u2019aux algorithmes et architectures des syst\u00e8mes.<\/p>\n

Accro\u00eetre la puissance de calcul\u00a0: un enjeu majeur que pourrait r\u00e9soudre le quantique<\/h2>\n

L\u2019ordinateur quantique utilise la m\u00e9canique quantique pour effectuer des op\u00e9rations plus efficacement qu\u2019un ordinateur ordinaire<\/strong>. Or la m\u00e9canique quantique porte en elle-m\u00eame la promesse du d\u00e9passement de cette limite. Afin de comprendre le potentiel de cette technologie particuli\u00e8re, voici quelques notions de base. Commen\u00e7ons par rappeler ce qu\u2019est la physique quantique. C\u2019est la physique appliqu\u00e9e \u00e0 petite \u00e9chelle, celle de l\u2019atome : 1 milliardi\u00e8me de m\u00e8tre. Ce sont les lois permettant de comprendre comment fonctionne un \u00e9lectron, un grain de lumi\u00e8re, une mol\u00e9cule<\/strong>… Elles ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9couvertes il y a une centaine d\u2019ann\u00e9es, \u00e0 la fois par des th\u00e9ories et des exp\u00e9riences, et n\u2019ont jamais \u00e9t\u00e9 mises en d\u00e9faut.<\/p>\n

Mieux. Ce sont les lois les plus pr\u00e9cises jamais invent\u00e9es en science, permettant de pr\u00e9voir des ph\u00e9nom\u00e8nes 10 chiffres apr\u00e8s la virgule. Le probl\u00e8me : ces lois \u00e9chappent \u00e0 nos intuitions habituelles<\/strong>. Nous vivons dans un monde \u00ab classique \u00bb : les objets tombent avec de la gravit\u00e9, ils sont solides, ils sont l\u00e0 ou absents. A l\u2019\u00e9chelle de l\u2019atome, les comportements sont diff\u00e9rents. Il faut donc d\u00e9velopper une nouvelle intuition, \u00eatre tr\u00e8s ouvert car on ne \u00ab voit \u00bb pas avec nos yeux les comportements qui se jouent \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de l\u2019atome. On n\u2019en a connaissance qu\u2019avec des d\u00e9ductions, des raisonnements et des mesures. En quantique, les valeurs sont en effet mesur\u00e9es de mani\u00e8re probabiliste, en consid\u00e9rant plusieurs possibilit\u00e9s et en triant des ensembles de r\u00e9sultats probables<\/strong> qui convergent vers le r\u00e9sultat correct.<\/p>\n

Utiliser les ph\u00e9nom\u00e8nes quantiques de superposition et d\u2019intrication pour explorer de nouvelles fa\u00e7ons de d\u00e9velopper des programmes informatiques<\/h2>\n

Par ailleurs, un ordinateur quantique, dans lequel r\u00e8gnent les lois de l’infiniment petit, effectue des calculs s\u2019appuyant sur les propri\u00e9t\u00e9s quantiques de la mati\u00e8re, et notamment les ph\u00e9nom\u00e8nes de superposition et d’intrication<\/strong>. Dans le monde quantique, l\u2019approche probabiliste permet de consid\u00e9rer qu\u2019une entit\u00e9 physique (photon, \u00e9lectron, atome…) peut \u00eatre \u00ab\u00a0au m\u00eame moment\u00a0\u00bb plus ou moins dans des \u00e9tats propres diff\u00e9rents, qui coexistent en m\u00eame temps. C\u2019est le principe de superposition d\u2019\u00e9tats.<\/p>\n

Le second principe de la m\u00e9canique quantique indique qu\u2019il est possible de cr\u00e9er un syst\u00e8me li\u00e9 compos\u00e9 de plusieurs particules, dont les \u00e9tats d\u00e9pendent les uns des autres et ceci, quelle que soit la distance qui les s\u00e9pare. C\u2019est le ph\u00e9nom\u00e8ne d\u2019intrication. Ces deux propri\u00e9t\u00e9s sont utilis\u00e9es de diff\u00e9rentes mani\u00e8res pour fabriquer des ordinateurs quantiques et permettent aux concepteurs et d\u00e9veloppeurs d\u2019explorer de nouvelles fa\u00e7ons de d\u00e9velopper des programmes informatiques.<\/p>\n

Car si la m\u00e9canique quantique a permis des avanc\u00e9es technologiques consid\u00e9rables au 20\u00e8me<\/sup> si\u00e8cle (transistors, diodes, circuits int\u00e9gr\u00e9s, lasers, Imagerie par R\u00e9sonance Magn\u00e9tique, mesure pr\u00e9cise du temps\u2026), les technologies quantiques, qui pourraient \u00eatre les briques de base d\u2019un ordinateur quantique, sont tr\u00e8s r\u00e9centes et surtout fragiles\u00a0: les qubits permettant d\u2019effectuer ces prouesses de calculs ne sont pas encore assez stables et ce, quelles que soient les technologies employ\u00e9es. Ces technologies, tr\u00e8s diverses, n\u2019ont pas encore fait preuve d\u2019un avantage comp\u00e9titif \u00e9vident qui permettrait d\u2019en s\u00e9lectionner une plut\u00f4t qu\u2019une autre.<\/p>\n

Les ordinateurs quantiques propos\u00e9s actuellement sur le march\u00e9 par IBM, Microsoft, Google, ou encore Honeywell, sont bas\u00e9s sur les qubits. Un qubit est un \u00ab bit quantique \u00bb. Contrairement au bit classique, chaque qubit a une structure plus complexe que le bit classique, et ses attributs multi-\u00e9tats lui permettent de contenir plus d\u2019informations et de les traiter simultan\u00e9ment, ce qui augmente consid\u00e9rablement sa vitesse. Or, il subsiste aujourd\u2019hui un probl\u00e8me technologique difficile \u00e0 r\u00e9soudre\u00a0: maintenir la coh\u00e9rence d\u2019ensemble<\/strong> des qubits<\/strong>. D\u2019autant plus que lorsque l\u2019on multiplie les qubits, on note une d\u00e9multiplication des probl\u00e8mes. Un monde en soi\u00a0!<\/p>\n

L\u2019approche de COPAC\u00a0: exploiter la superposition d\u2019\u00e9tats quantiques sans passer par les qubits<\/h2>\n

L\u2019objectif du projet H2020 COPAC<\/strong> est d\u2019effectuer des calculs\u00a0sans passer par les qubits<\/strong>, en utilisant le ph\u00e9nom\u00e8ne quantique de superposition<\/strong>. Les niveaux d\u2019\u00e9nergie peuvent alors \u00eatre utilis\u00e9s pour coder les fonctions logiques. COPAC souhaite ainsi d\u00e9montrer\u00a0et \u00e9valuer\u00a0une nouvelle approche\u00a0du calcul, tant sur le plan physique,\u00a0qu\u2019informatique. L\u2019approche choisie est bas\u00e9e sur l\u2019utilisation de lasers ultrarapides qui viennent exciter un grand nombre de bo\u00eetes quantiques par de tr\u00e8s courtes impulsions. Cette approche pr\u00e9sente un avantage majeur\u00a0: s\u2019affranchir des probl\u00e8mes de \u00ab\u00a0d\u00e9coh\u00e9rence quantique\u00a0\u00bb et donc \u00e9viter les nombreuses erreurs de calculs qui y sont li\u00e9es.<\/p>\n

Les technologies quantiques sont en effet extr\u00eamement sensibles aux interactions avec leur environnement (ce qu\u2019on appelle le \u00ab\u00a0bruit\u00a0\u00bb) et les qubits tendent \u00e0 perdre tr\u00e8s rapidement leurs propri\u00e9t\u00e9s quantiques. C\u2019est ce que l\u2019on appelle la d\u00e9coh\u00e9rence. Et si la d\u00e9coh\u00e9rence intervient avant la fin de l\u2019ex\u00e9cution d\u2019un algorithme quantique, cela \u00e9quivaut \u00e0 le rendre inutilisable.<\/p>\n

Combiner des nouvelles technologies optiques\u00a0et l\u2019utilisation des\u00a0principes math\u00e9matiques\u00a0pour r\u00e9aliser des calculs quantiques \u00e0 temp\u00e9rature ambiante !<\/h2>\n

\"\"<\/strong>En parall\u00e8le, un dispositif exp\u00e9rimental a \u00e9t\u00e9 mise en place comprenant\u00a0: la synth\u00e8se de nanoparticules qui seront utilis\u00e9es comme unit\u00e9 de calcul (CNR Institute for Physical and Chemical Processes – Bari Division), l\u2019assemblage des nanoparticules ou de dim\u00e8res de nanoparticules en film multicouches pour construire un dispositif solide, adressable optiquement (Elbit – Universit\u00e9 h\u00e9bra\u00efque de J\u00e9rusalem Isra\u00ebl), la construction d’un dispositif optique avec des lasers femtoseconde et la r\u00e9alisation d’exp\u00e9riences permettant d’obtenir les spectres qui seront utilis\u00e9s pour les calculs (Universit\u00e9 de Padoue).<\/p>\n

Le r\u00f4le de Probayes\u00a0: d\u00e9finir les abstractions et cr\u00e9er les compilateurs des futurs ordinateurs quantiques<\/h2>\n

L\u2019objectif est de d\u00e9montrer la faisabilit\u00e9\u00a0de l\u2019approche gr\u00e2ce aux compilateurs d\u00e9velopp\u00e9s par Probayes et de pr\u00e9senter un prototype sur lequel le d\u00e9veloppement industriel de nouveaux dispositifs et syst\u00e8mes de traitement ultrarapides pourront \u00eatre bas\u00e9s. Ce projet permet de r\u00e9aliser des innovations exp\u00e9rimentales, th\u00e9oriques et algorithmiques fondamentales, afin de d\u00e9montrer un nouveau paradigme technologique pour le traitement parall\u00e8le ultrarapide de l\u2019information<\/strong>. COPAC vise \u00e0 d\u00e9velopper une spectroscopie coh\u00e9rente non lin\u00e9aire r\u00e9volutionnaire, combinant l\u2019adressage optique et la lecture optique \u00e0 la r\u00e9solution macroscopique dans l\u2019espace<\/strong>. L\u2019objectif \u00e9tant d\u2019atteindre des niveaux de vitesse, de\u00a0densit\u00e9\u00a0et de complexit\u00e9 sans pr\u00e9c\u00e9dent.<\/p>\n

Ce programme H2020, initi\u00e9 dans le cadre du Future & Emerging technologies, se terminera en mai 2021, mais des suites sont d\u00e9j\u00e0 \u00e0 l\u2019\u00e9tude. De nombreux d\u00e9fis\u00a0scientifiques et techniques\u00a0restent\u00a0\u00e0\u00a0relever avant de permettre une utilisation pratique de ce\u00a0type de machine. Certes, les ordinateurs quantiques ne sont pas pr\u00e8s de remplacer les ordinateurs classiques, qui sont meilleurs dans des t\u00e2ches courantes (bureautique, courriels, etc.). Mais cette approche pourrait permettre, \u00e0 terme, de mod\u00e9liser des mat\u00e9riaux ou mol\u00e9cules diverses, mais aussi de r\u00e9soudre de nombreux probl\u00e8mes\u00a0de chiffrements, ou encore d\u2019analyse de donn\u00e9es\u00a0\u00e0 grand volume (Big Data), comme le machine learning<\/em>\u00a0ou\u00a0la\u00a0simulation\u00a0de syst\u00e8mes complexes, actuellement infaisable avec les\u00a0ordinateurs\u00a0existants.<\/p>\n

—————–<\/p>\n

Probayes\u00a0 – L\u2019IA sur-mesure<\/strong><\/h3>\n

Depuis 2003, Probayes intervient en Intelligence Artificielle et Data Science sur diff\u00e9rentes expertises telles que le Machine Learning, Deep Learning, Vision par ordinateur, fusion de capteurs, Traitement Automatique des Langues, Recherche Op\u00e9rationnelle et Optimisation Combinatoire.<\/p>\n

\u00c0 chaque expertise, l\u2019entreprise associe une \u00e9quipe d\u00e9di\u00e9e compos\u00e9e de sp\u00e9cialistes en la mati\u00e8re.\u00a0 Ces \u00e9quipes travaillent en \u00e9troite collaboration avec les \u00e9quipes m\u00e9tiers de leurs clients pour d\u00e9velopper les solutions sur mesure.<\/p>\n

L\u2019ensemble de ces expertises permet d\u2019accompagner les clients depuis l\u2019identification des cas d\u2019usages jusqu\u2019\u00e0 l\u2019industrialisation des solutions \u00e0 fort ROI sur leurs enjeux m\u00e9tiers de l’automobile, la d\u00e9fense, la finance, l’\u00e9nergie, l’industrie, la logistique et la distribution, la sant\u00e9, etc.<\/p>\n

Plus d’infos : <\/u><\/strong>www.probayes.com<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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