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Google prétend avoir atteint la suprématie quantique

Google a affirmé que son ordinateur quantique a effectué un calcul qui serait pratiquement impossible, même pour le meilleur supercalculateur — en d’autres termes, il a atteint la suprématie quantique.

Par Nora Jaafar, Publié le 24/09/2019 à 12:23, mis à jour le 30/12/2019 à 20:25
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Si c’est vrai, c’est une nouvelle capitale. Les ordinateurs quantiques ont le potentiel de changer la façon dont nous concevons de nouveaux matériaux, élaborons la logistique, construisons l’intelligence artificielle et brisons le cryptage. C’est pourquoi des entreprises comme Google, Intel et IBM — ainsi que de nombreuses start-ups — se sont précipitées pour franchir cette étape décisive.

 

Le développement chez Google est cependant entouré d’intrigues. Un document contenant les détails du travail a été posté sur un serveur de la NASA la semaine dernière, avant d’être rapidement retiré. Plusieurs médias ont rapporté ces rumeurs, mais Google ne les a pas commentées.

 

Une copie de l’article vu par New Scientist contient les détails d’un processeur quantique appelé Sycamore qui comporte 54 bits quantiques supraconducteurs, ou qubits. Elle affirme que Sycamore a atteint la suprématie quantique. L’article n’identifie qu’un seul auteur : John Martinis de l’Université de Californie, Santa Barbara, qui est connu pour s’être associé à Google pour construire le hardware d’un ordinateur quantique.

 

« Cette accélération spectaculaire par rapport à tous les algorithmes classiques connus fournit une réalisation expérimentale de la suprématie quantique sur une tâche de calcul et annonce l’avènement d’un paradigme informatique très attendu », indique le document.

 

Google semble s’être associé à la NASA pour l’aider à tester son ordinateur quantique. En 2018, les deux organisations se sont mises d’accord pour le faire, donc les nouvelles ne sont pas totalement inattendues.

 

L’article décrit comment le processeur quantique de Google s’est attaqué à un problème d’échantillonnage aléatoire - c’est-à-dire, vérifier qu’un ensemble de nombres a une distribution vraiment aléatoire. C’est très difficile pour un ordinateur traditionnel quand il y a beaucoup de nombres impliqués.

 

Totalement aléatoire

Mais Sycamore fait les choses différemment. Bien que l’un de ses qubits ne fonctionne pas, les 53 autres sont enchevêtrés entre eux et utilisés pour générer un ensemble de chiffres binaires qui vérifient si leur distribution est vraiment aléatoire. L’article estime que la tâche aurait pris 10 000 ans à Summit, le meilleur supercalculateur du monde, mais Sycamore l’a fait en 3 minutes et 20 secondes.

 

Cette tâche d’analyse comparative n’est pas particulièrement utile au-delà de la production de chiffres vraiment aléatoires — c’était une validation de principe. Mais à l’avenir, la puce quantique pourrait être utile dans les domaines de l’apprentissage automatique, de la science des matériaux et de la chimie, indique l’article. Par exemple, lorsqu’on essaie de modéliser une réaction chimique ou de visualiser la façon dont une nouvelle molécule peut se connecter à d’autres molécules, les ordinateurs quantiques peuvent gérer le grand nombre de variables pour créer une simulation précise.

 

« La récente mise à jour de Google sur la réalisation de la suprématie quantique est un jalon important alors que nous continuons à faire progresser le potentiel de l’informatique quantique », a déclaré Jim Clarke à Intel Labs dans un communiqué.

 

Pourtant, nous en sommes encore au « premier kilomètre de ce marathon », a expliqué Clarke. Cette démonstration est une preuve de concept, mais elle n’est pas exempte d’erreurs. Des processeurs plus performants et plus gros continueront d’être construits et utilisés pour faire des calculs plus utiles.

 

En même temps, l’informatique classique n’abandonne pas le combat. Au cours des dernières années, alors que l’informatique quantique s’acheminait vers la suprématie, l’informatique classique a changé la donne, les chercheurs ont démontré qu’elle était capable de simuler des systèmes toujours plus complexes. Il est probable que ce va-et-vient va se poursuivre.

 

« Nous nous attendons à ce que les coûts de simulation inférieurs à ceux rapportés ici soient finalement atteints, mais nous nous attendons aussi à ce qu’ils soient constamment surpassés par des améliorations matérielles sur des processeurs quantiques plus grands », affirme le document Google.

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