"Journal Club" d'IQT : Un guide du profane sur l'informatique quantique à réservoir

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Un nouvel article de Nature Science Advances examine l’informatique de réservoir quantique et ses impacts sur les processus informatiques. (PC-IQT)

By Kenna Hughes-Castleberry publié le 10 nov. 2023

Le « Journal Club » d'IQT est une série d'articles hebdomadaires qui analysent un récent document de recherche sur la technologie quantique et discutent de ses impacts sur l'écosystème quantique.

Le domaine de l’informatique quantique semble souvent tout droit sorti des pages de la science-fiction, mais il est bien réel et évolue rapidement. Dans un nouveau Nature Scientific Reports article, des chercheurs de IBM Quantum et le centre de recherche Thomas J. Watson se concentrent désormais sur un nouvel aspect appelé « Quantum Reservoir Computing ». Pour comprendre cela, image un vaste réservoir d’eau où les ondes peuvent être utilisées pour prédire ce qui va se passer ensuite – seulement, dans ce cas, l’eau est l’état quantique des particules et les ondes sont des données.

L'informatique quantique par réservoir est une avancée passionnante dans le domaine de l'informatique quantique. machine learning, particulièrement adapté à la prévision de séquences et de modèles au fil du temps, un peu comme la prévision des conditions météorologiques ou des tendances boursières. Les ordinateurs traditionnels ont du mal à accomplir ces tâches car elles sont linéaires et ordonnées, mais le monde naturel – comme le marché boursier or météo – est complexe et souvent chaotique.

Ce qui est vraiment innovant dans les derniers développements, c’est l’utilisation du « bruit » au sein du système quantique. Dans la vie de tous les jours, le bruit est généralement quelque chose que nous essayons de réduire ou d’éliminer. Dans le monde quantique, cependant, ce bruit peut être exploité et contrôlé pour permettre de meilleures prédictions. C’est comme si les parasites de votre radio pouvaient soudainement vous indiquer quelle chanson sera diffusée ensuite.

Les scientifiques ont mis au point un moyen d’ajuster ce bruit quantique, en l’ajustant pour améliorer les prévisions. Cela se fait en programmant le bruit dans les circuits quantiques – les voies qui contrôlent les bits quantiques, ou qubits, qui sont les unités d’information de base de l’informatique quantique. En ajustant le bruit, les chercheurs d'IBM Quantum pourraient optimiser les performances du système quantique.

De plus, les chercheurs ont trouvé des moyens de simplifier ces systèmes quantiques. Ils ont réduit le nombre de qubits nécessaires et la complexité de leurs connexions (intrication), rendant les systèmes plus faciles à gérer et potentiellement plus robustes.

L’impact de ces progrès en informatique de réservoir quantique s’avère déjà prometteur. En utilisant un modèle de bruit unique et une mémoire plus petite, les scientifiques ont obtenu des résultats impressionnants dans la simulation de systèmes complexes. Un exemple donné est le Système Mackey-Glass, qui est un modèle mathématique utilisé pour décrire des systèmes complexes tels que les oscillations biologiques. Les chercheurs ont pu prédire son comportement avec 100 étapes d’avance dans ce que l’on appelle le régime chaotique – un défi de taille en raison de la nature imprévisible du système.

En termes simples, cela revient à examiner une boule de cristal très compliquée et à prévoir avec précision des événements dans un avenir lointain. Pour l’industrie de l’informatique quantique, ces avancées pourraient signifier des prévisions plus rapides, plus efficaces et plus précises dans tous les domaines, des prévisions météorologiques à l’analyse financière et au-delà. C’est un aperçu fascinant d’un avenir où nos ordinateurs pourraient penser davantage comme nous : accepter le chaos et la complexité plutôt que d’être confus.

Kenna Hughes-Castleberry est rédactrice chez Inside Quantum Technology et Science Communicator chez JILA (un partenariat entre l'Université du Colorado à Boulder et le NIST). Ses domaines d'écriture incluent la technologie profonde, l'informatique quantique et l'IA. Son travail a été présenté dans Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica, etc.