By Sandra Helsel publié le 18 août 2022
Brèves quantiques s'ouvre aujourd'hui avec l'analyse du CTO Sam Mugel de Multiverse sur le rôle de l'informatique quantique dans la prédiction et la prévention des ralentissements économiques futurs, suivie du regard de Tristan Greene sur le récent différend entre les découvertes de l'IA quantique de DeepMind et la réfutation des scientifiques russes et coréens selon laquelle ces découvertes ne sont pas exactes ou pas pertinentes . Ceci est suivi d'un aperçu de l'accent mis par le Quantum Science Center sur l'informatique quantique topologique et PLUS.
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L'informatique quantique pourrait-elle mieux prévoir et prévenir les ralentissements économiques ?
Sam Mugel, Ph.D., CTO de Multiverse Computing, a écrit récemment dans Forbes sur l'avantage potentiel de l'informatique quantique pour prédire et donc prévoir les ralentissements économiques. Les brèves de Quantum News résument ici.
L'article de Mugel arrive à point nommé avec les craintes croissantes d'un ralentissement économique. Les économies mondiales réagissent à une série de pressions en constante évolution liées à la pandémie mondiale, aux perturbations de la chaîne d'approvisionnement, aux conflits géopolitiques et aux taux d'inflation les plus élevés depuis des décennies, pour n'en nommer que quelques-uns. Fournir aux organisations des informations sur le comportement des économies a une valeur énorme, mais nous sommes particulièrement mauvais pour prédire les crises économiques.
Les économies ont des réseaux en constante évolution qui incluent de multiples acteurs et actifs. Cette complexité des configurations possibles est ce qui les rend si difficiles à modéliser efficacement, même en utilisant les supercalculateurs les plus puissants d'aujourd'hui.
L'attention se tourne vers l'utilisation du quantum comme outil de codification des problèmes macroéconomiques quantitatifs, révélant comment la richesse évolue dans le temps en réponse à des changements ou à des perturbations au sein du réseau financier. Il a déjà été démontré que les recuits quantiques, dispositifs développés à l'origine pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes, sont parfaitement adaptés à ce travail.
Au fur et à mesure que les outils de simulation de réseaux complexes se développeront au cours de la prochaine décennie, les banques centrales et les institutions financières seront bien mieux équipées pour améliorer la résilience économique. Les informations sur les vulnérabilités aideront à protéger les institutions financières et les entités telles que les fonds de pension contre le choc d'événements exceptionnels susceptibles de se produire au cours de la durée de vie des portefeuilles. Cela aidera également les banques centrales à mieux se défendre contre les efforts futurs visant à militariser l'économie.
Muguel conclut : "Alors que l'informatique quantique a encore beaucoup à faire pour réaliser son plein potentiel, la technologie génère déjà de nouvelles informations précieuses et pointe vers des solutions de prévision et de stabilité du marché là où il n'en existait pas auparavant." Lisez l'article original de Muguel ici.
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DeepMind n'est pas d'accord avec les scientifiques russes qui ont contesté les résultats de la recherche sur l'IA quantique
Tristan Greene de Neural de NextWeb a couvert un récent désaccord face à DeepMind, une société de recherche Alphabet basée à Londres, qui a publié il y a huit mois un document de recherche fascinant dans lequel elle affirmait avoir résolu l'énorme défi de "simuler la matière à l'échelle quantique avec l'IA". ” Maintenant, un groupe de chercheurs universitaires de Russie et de Corée du Sud a peut-être découvert un problème avec la recherche originale qui met en doute toute la conclusion de l'article. Quantum News Briefs résume ci-dessous; L'examen original et approfondi de Greene sur ce désaccord peut être lu ici.
En décembre, DeepMind a publié un document intitulé "Repousser les frontières des fonctionnelles de densité en résolvant le problème de l'électron fractionnaire". Dans cet article, l'équipe DeepMind affirme avoir radicalement amélioré les méthodes actuelles de modélisation du comportement quantique grâce au développement d'un réseau de neurones.
L'article de DeepMind a passé le processus d'examen initial et formel. Maintenant, en août 2022, une équipe de huit universitaires de Russie et de Corée du Sud a publié un commentaire remettre en question la conclusion de DeepMind.
Selon un communiqué de presse de l'Institut des sciences et technologies de Skolkovo : "La capacité de DeepMind AI à généraliser le comportement de tels systèmes ne découle pas des résultats publiés et nécessite de revoir. »
À notre avis, les améliorations des performances de DM21 sur l'ensemble de données de test BBB par rapport à DM21m peuvent être causées par une raison beaucoup plus prosaïque : un chevauchement involontaire entre les ensembles de données d'apprentissage et de test.
Si cela est vrai, cela signifierait que DeepMind n'a pas réellement appris à un réseau de neurones à prédire la mécanique quantique. Les universitaires contestent la manière dont l'IA de DeepMind est parvenue à ses conclusions. DeepMind n'a pas tardé à répondre. La société a publié sa réponse le même jour que le commentaire et a fourni une réprimande immédiate et ferme :
Nous ne sommes pas d'accord avec leur analyse et pensons que les points soulevés sont soit incorrects, soit non pertinents par rapport aux principales conclusions de l'article et à l'évaluation de la qualité générale du DM21.
Greene conclut avec une prédiction provocatrice : « Finalement, alors que les systèmes d'IA continuent à évoluer, nous pourrions atteindre un point où nous n'avons plus les outils nécessaires pour comprendre comment ils fonctionnent. Lorsque cela se produit, nous pouvons constater une divergence entre la technologie d'entreprise et celle qui passe l'examen externe par les pairs. »
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L'un des objectifs du Quantum Science Center de l'ORNL est d'aider à fournir l'informatique quantique topologique
Le Centre des sciences quantiques (QSC), dont le siège est au Laboratoire national d'Oak Ridge, est l'un des cinq centres créés par le Loi sur l'Initiative nationale quantique en 2018 et géré par le ministère de l'Énergie. John Russell de HPCWire a plongé profondément dans QSC ; Quantum News Briefs résume ici.
L'objectif de QSC est d'aider à livrer topologique l'informatique quantique. Cette approche dépend d'une particule encore non prouvée, Marjolaine, fait partie d'une classe de mystérieux anyons non abéliens qui suivent des statistiques non abéliennes.
La course à l'informatique quantique topologique est un peu un pari. Il y a des sceptiques. Microsoft a été le plus grand champion de l'approche topologique et est un proche collaborateur de QSC. Fait intéressant, dans ses efforts pour étoffer l'informatique quantique topologique, QSC tire parti des systèmes NISQ existants.
Cependant, il y a bien plus que la chasse aux particules non abéliennes en cours au QSC qui creuse dans la science des matériaux, le développement d'algorithmes et les capteurs, bien qu'une grande partie de ce qui est fait dans ces domaines soit destinée à soutenir le développement d'ordinateurs topologiques.
Il convient peut-être de noter que les centres QIS semblent essayer de se tailler une identité au-delà des laboratoires dans lesquels ils ont leur siège. Le directeur nouvellement nommé de QSC, Travis Humble, a déclaré : « Vous avez tout à fait raison. Il y a tellement d'intérêt pour ce sujet en ce moment que quiconque a une institution est mal préparé pour pouvoir tout assumer. Ainsi, par exemple, à Oak Ridge, nous sommes à la tête du Quantum Science Center, mais il y a 17 partenaires au total qui y contribuent, et honnêtement, si nous retirons l'un d'entre eux, nous nous retrouverons avec un lacune dans nos capacités.
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Un réseau 2D de qubits d'électrons et de spin nucléaire ouvre une nouvelle frontière dans la science quantique
Des chercheurs de l'Université Purdue ont ouvert une nouvelle frontière dans la science et la technologie quantiques, permettant des applications telles que la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire à l'échelle atomique, et permettant de lire et d'écrire des informations quantiques avec des spins nucléaires dans des matériaux 2D. Nature Materials, l'équipe de recherche a utilisé des qubits de spin électronique comme capteurs à l'échelle atomique, ainsi que pour effectuer le premier contrôle expérimental de qubits de spin nucléaire dans du nitrure de bore hexagonal ultrafin.
"Il s'agit du premier travail montrant l'initialisation optique et le contrôle cohérent des spins nucléaires dans les matériaux 2D", a déclaré l'auteur correspondant Tongcang Li, professeur agrégé de Purdue de physique et d'astronomie et de génie électrique et informatique, et membre du Institut de science et d'ingénierie quantique Purdue. « Désormais, nous pouvons utiliser la lumière pour initialiser les spins nucléaires et avec ce contrôle, nous pouvons écrire et lire des informations quantiques avec des spins nucléaires dans des matériaux 2D. Cette méthode peut avoir de nombreuses applications différentes dans la mémoire quantique, la détection quantique et la simulation quantique.
Dans ce travail, Li et son équipe ont établi une interface entre les photons et les spins nucléaires dans des nitrures de bore hexagonaux ultrafins. Les spins nucléaires peuvent être initialisés optiquement - réglés sur un spin connu - via les qubits de spin d'électrons environnants. Une fois initialisée, une radiofréquence peut être utilisée pour modifier le qubit de spin nucléaire, essentiellement "écrire" des informations, ou pour mesurer les changements dans les qubits de spin nucléaire, ou "lire" des informations. Leur méthode exploite trois noyaux d'azote à la fois, avec des temps de cohérence plus de 30 fois plus longs que ceux des qubits d'électrons à température ambiante. Et le matériau 2D peut être superposé directement sur un autre matériau, créant ainsi un capteur intégré.
