Depuis la première idée d’un ordinateur quantique en 1980 jusqu’à aujourd’hui, l’industrie de l’informatique quantique s’est beaucoup développée, notamment au cours des 10 dernières années. De nombreuses entreprises travaillent sur des ordinateurs quantiques.
Comprendre l’informatique quantique peut être difficile pour la plupart d’entre nous, et de nombreuses informations à ce sujet n’expliquent pas les détails importants.
Cet article a pour but de tout clarifier, et si vous lisez l’intégralité de l’article, vous obtiendrez une compréhension complète de ce qu’est l’informatique quantique, des différents types d’informatique quantique, de leur fonctionnement, des algorithmes, des modèles, des approches, des défis et des applications.
Table des matières
Que sont les ordinateurs quantiques ?
Les ordinateurs quantiques résolvent les problèmes d’une manière différente des ordinateurs que nous connaissons, que j’appellerai désormais ordinateurs classiques.
Les ordinateurs quantiques présentent certains avantages par rapport aux ordinateurs normaux pour certains problèmes, qui proviennent de leur capacité à se trouver dans un grand nombre d’états en même temps, alors que les ordinateurs classiques ne peuvent occuper qu’un seul état à la fois.
Source des images : IBM
Pour comprendre cela et comprendre le fonctionnement des ordinateurs quantiques, vous devez comprendre trois choses : la superposition, l’intrication et l’interférence.
Les bases d’un ordinateur ordinaire sont des bits, et pour un ordinateur quantique, ce sont des bits quantiques ou qubits en abrégé. Ils fonctionnent de manière fondamentalement distincte.
Un bit classique est un peu comme un commutateur qui peut être un 0 ou un 1, que vous connaissez probablement déjà en tant qu’information binaire ou binaire. Lorsque nous mesurons un peu, nous récupérons simplement l’état dans lequel il se trouve actuellement, mais nous verrons que ce n’est pas le cas des qubits. Un qubit est plus compliqué.
Superposition
Pour une visualisation utile, vous pouvez les considérer comme une flèche pointant dans l’espace 3D. S’ils pointent vers le haut, ils sont dans l’état 1 et s’ils pointent vers le bas, ils sont dans l’état 0, tout comme un bit classique, mais ils ont également la possibilité d’être dans ce qu’on appelle un état de superposition, c’est-à-dire lorsque la flèche pointe dans une autre direction.
Cet état de superposition est une combinaison de 0 et 1.
État de superposition
Désormais, lorsque vous mesurez un qubit, le résultat sera toujours 1 ou 0, mais celui que vous obtiendrez dépend d’une probabilité définie par la direction de la flèche.
Si la flèche pointe plus vers le haut, vous avez plus de chances d’obtenir un 1 que un 0, et si elle pointe vers le bas, vous avez plus de chances d’obtenir un 0 que un 1, et si elle est exactement sur l’équateur, vous j’obtiendrai l’un ou l’autre état avec une probabilité de 50 %.
Voilà donc l’effet de superposition expliqué ; nous allons maintenant passer à l’enchevêtrement.
Enchevêtrement
Dans les ordinateurs classiques, les bits sont totalement indépendants les uns des autres. L’état d’un bit n’est influencé par l’état d’aucun des autres bits. Mais dans les ordinateurs quantiques, les qubits peuvent être intriqués les uns aux autres, ce qui signifie qu’ils font ensemble partie d’un grand état quantique.
Par exemple, regardons deux qubits qui sont chacun dans des états de superposition différents mais qui ne sont pas encore intriqués. Vous pouvez voir les probabilités à côté d’eux, et ces probabilités sont actuellement indépendantes les unes des autres.
Mais lorsque nous les intriguons, nous devons rejeter ces probabilités indépendantes et calculer une distribution de probabilité de tous les états possibles que nous pouvons obtenir. Soit 00, 01, 10 ou 11.
Le point important ici est que les qubits sont intriqués ; si vous changez la direction de la flèche sur un qubit, cela change la distribution de probabilité pour l’ensemble du système, donc les qubits ne sont plus indépendants les uns des autres ; ils font tous partie du même grand État.
Et cela est vrai quel que soit le nombre de qubits dont vous disposez. Vous remarquerez également que pour un qubit, vous avez une distribution de probabilité sur 2 états.
Avec deux qubits, vous disposez d’une distribution de probabilité répartie sur quatre états. Pour trois qubits, vous avez une distribution sur 8 états, et celle-ci continue de doubler à chaque fois que vous ajoutez un autre qubit.
En général, un ordinateur quantique de n qubits peut être dans une combinaison de 2^n états. Je dirais donc que c’est la principale différence entre les ordinateurs classiques et les ordinateurs quantiques.
Les ordinateurs classiques peuvent être dans n’importe quel état, mais ne peuvent être que dans un état à la fois, tandis que les ordinateurs quantiques peuvent être dans une superposition de tous ces états en même temps.
Mais vous vous demandez peut-être en quoi cet état de superposition peut être utile dans un ordinateur. Eh bien, pour cela, nous avons besoin du dernier composant : l’interférence.
Ingérence
Pour expliquer l’effet de l’interférence, nous devons revenir en arrière et regarder ma photo d’un qubit techniquement appelé sphère de Bloch. Un qubit ne ressemble pas à ceci ; c’est juste une belle façon de visualiser l’état d’un qubit.
En réalité, l’état d’un qubit est décrit par une entité plus abstraite connue sous le nom de fonction d’onde quantique. Les fonctions d’onde constituent la description mathématique fondamentale de tout ce qui concerne la mécanique quantique.
Lorsque plusieurs qubits sont intriqués, toutes leurs fonctions d’onde sont additionnées dans une fonction d’onde globale décrivant l’état de l’ordinateur quantique.
Cet ajout de fonctions d’onde constitue l’interférence car, tout comme pour les ondulations de l’eau, par exemple, lorsque nous additionnons des ondes, elles peuvent interférer de manière constructive et s’additionner pour former une vague plus grande, ou interférer de manière destructrice pour s’annuler.
La fonction d’onde globale de l’ordinateur quantique est ce qui définit les différentes probabilités des différents états, et en modifiant les états des différents qubits, nous pouvons modifier les probabilités que différents états soient révélés lorsque nous mesurons l’ordinateur quantique.
N’oubliez pas que même si l’ordinateur quantique peut être dans une superposition de millions d’états en même temps lorsque nous le mesurons, nous n’obtenons qu’un seul état.
Ainsi, lorsque vous utilisez un ordinateur quantique pour résoudre un problème de calcul, vous devez utiliser une interférence constructive pour augmenter la probabilité d’une réponse correcte, et utiliser une interférence destructrice pour diminuer les probabilités de réponses incorrectes afin que lorsque vous la mesurez, la bonne réponse soit obtenue. sortira.
Algorithmes quantiques
La manière de procéder relève du domaine des algorithmes quantiques, et toute la motivation derrière l’informatique quantique est que, théoriquement, il existe un certain nombre de problèmes que vous pouvez résoudre sur un ordinateur quantique et que l’on pense insolubles sur les ordinateurs classiques.
Jetons un coup d’oeil à eux. Il existe de nombreux algorithmes quantiques, trop nombreux pour être décrits dans cet article, nous nous concentrerons donc uniquement sur le plus célèbre et le plus important historiquement : l’algorithme de Shor.
#1. L’algorithme de Shor
Si vous avez deux grands nombres et que vous les multipliez ensemble, il existe un algorithme classique très rapide et efficace pour trouver la réponse. Cependant, si vous commencez par la réponse et demandez : quels sont les nombres originaux qui se multiplient ensemble pour obtenir ce nombre ? C’est beaucoup plus difficile.
C’est ce qu’on appelle la factorisation, et ces nombres sont appelés facteurs et la raison pour laquelle il est si difficile de les trouver est que l’espace de recherche des facteurs possibles est si grand. Et il n’existe pas d’algorithme classique efficace pour trouver les facteurs de grands nombres.
C’est pour cette raison que nous utilisons cette propriété mathématique pour le cryptage d’Internet : sites Web, e-mails et comptes bancaires sécurisés. Si vous connaissez ces facteurs, vous pouvez facilement décrypter les informations, mais si vous ne le faites pas, vous devrez d’abord les trouver, ce qui est difficile à résoudre sur les ordinateurs les plus puissants du monde.
L’algorithme de Shor
C’est pourquoi, en 1994, lorsque Peter Shor a publié un algorithme quantique rapide capable de trouver efficacement les facteurs de grands nombres entiers, cela a fait sensation.
C’est à ce moment-là que beaucoup de gens ont commencé à prendre au sérieux l’idée de l’informatique quantique, car il s’agissait de la première application à un problème du monde réel ayant des implications potentiellement énormes en matière de sécurité dans le monde réel.
Mais quand je parle d’un algorithme quantique « rapide », à quelle vitesse et dans quelle mesure serait-il plus rapide qu’un ordinateur classique ? Pour répondre à ces questions, nous devons faire un petit détour par le monde de la théorie de la complexité quantique.
Théorie de la complexité quantique
La théorie de la complexité quantique est un sous-domaine du monde de la théorie de la complexité informatique, qui traite de la catégorisation des algorithmes, en les triant dans des catégories en fonction de leur efficacité sur les ordinateurs.
La classification est déterminée par le niveau croissant de difficulté à résoudre le problème à mesure qu’il s’agrandit. Ici, tout problème à l’intérieur de la boîte P est facile à résoudre pour les ordinateurs classiques, mais tout ce qui se trouve à l’extérieur signifie que nous ne disposons pas d’algorithmes classiques efficaces pour les résoudre, et la factorisation de grands nombres en fait partie.
Mais il existe un cercle, BQP, qui est efficace pour un ordinateur quantique mais pas pour un ordinateur classique. Et ce sont ces problèmes que les ordinateurs quantiques seront plus à même de résoudre que les ordinateurs classiques.
Comme je l’ai dit, la théorie de la complexité examine la difficulté de résoudre un problème à mesure que celui-ci s’agrandit. Donc, si vous factorisez un nombre à 8 chiffres, puis que vous ajoutez un autre chiffre, à quel point est-il plus difficile de factoriser le nouveau nombre par rapport à l’ancien ? Est-ce deux fois plus dur ?
Exponentiellement plus difficile ? Et quelle est la tendance à mesure que vous ajoutez de plus en plus de chiffres ? C’est ce qu’on appelle sa complexité ou sa mise à l’échelle, et pour la factorisation, elle est exponentielle.
Tout ce qui contient le N comme exposant est exponentiellement difficile. Ces problèmes exponentiels sont les problèmes qui vous dérangent à mesure que les problèmes s’aggravent, et dans le monde de l’informatique, vous pouvez gagner le respect et la renommée si vous trouvez un meilleur algorithme pour résoudre ces problèmes les plus difficiles.
Un exemple en est l’algorithme de Shor, qui a tiré parti des caractéristiques particulières des ordinateurs quantiques pour créer un algorithme capable de résoudre la factorisation entière avec une mise à l’échelle bien meilleure que le meilleur algorithme classique.
Le meilleur algorithme classique est exponentiel, alors que l’algorithme de Shor est polynomial, ce qui est très important dans le monde de la théorie de la complexité et de l’informatique en général, car il transforme un problème insoluble en un problème résoluble.
Résolu, c’est-à-dire si vous disposez d’un ordinateur quantique fonctionnel, c’est ce que les gens travaillent à construire. Mais vous n’avez pas encore à vous soucier de la sécurité de votre compte bancaire, car les ordinateurs quantiques actuels ne sont pas encore capables d’exécuter l’algorithme de Shor sur de grands nombres.
IBM Quantique
Pour ce faire, ils auraient besoin d’environ plusieurs qubits, mais jusqu’à présent, les ordinateurs quantiques universels les plus avancés disposent d’environ 433.
En outre, les gens travaillent sur ce que l’on appelle des schémas de chiffrement post-quantique, qui n’utilisent pas de factorisation entière, et une autre technologie du monde de la physique quantique peut également aider ici, un schéma cryptographique connu sous le nom de cryptographie quantique.
Il s’agissait donc d’un seul algorithme quantique, mais il y en a bien d’autres, chacun avec différents niveaux d’accélération.
#2. L’algorithme de Grover
Un autre exemple notable est l’algorithme de Grover, qui peut rechercher des listes de données non structurées plus rapidement que le meilleur algorithme classique.
Mais nous devons ici faire attention à ne pas dénaturer les ordinateurs classiques. Ce sont des appareils très polyvalents, et rien ne dit que quelqu’un puisse trouver un algorithme classique très intelligent qui pourrait résoudre plus efficacement les problèmes les plus difficiles comme la factorisation entière.
Les gens pensent que c’est très improbable, mais ce n’est pas exclu. En outre, il existe des problèmes dont nous pouvons prouver qu’ils sont impossibles à résoudre sur des ordinateurs classiques, appelés problèmes non calculables, comme le problème d’arrêt, mais ils sont également impossibles à résoudre sur un ordinateur quantique.
Ainsi, sur le plan informatique, les ordinateurs classiques et les ordinateurs quantiques sont équivalents, les différences viennent toutes des algorithmes qu’ils peuvent exécuter. Vous pouvez même simuler un ordinateur quantique sur un ordinateur classique et vice versa.
Simuler un ordinateur quantique sur un ordinateur classique devient exponentiellement plus difficile à mesure que le nombre de qubits simulés augmente.
En effet, les ordinateurs classiques ont du mal à simuler des systèmes quantiques, mais comme les ordinateurs quantiques sont déjà des systèmes quantiques, ils n’ont pas ce problème, ce qui m’amène à mon application préférée des ordinateurs quantiques : la simulation quantique.
#3. Simulation quantique
La simulation quantique consiste à simuler des choses comme des réactions chimiques ou le comportement des électrons dans différents matériaux avec un ordinateur. Ici, les ordinateurs quantiques ont également une accélération exponentielle par rapport aux ordinateurs classiques, car les ordinateurs classiques ont du mal à simuler les systèmes quantiques.
Mais simuler des systèmes quantiques avec aussi peu de particules est difficile, même sur les superordinateurs les plus puissants du monde. Nous ne pouvons pas encore le faire sur les ordinateurs quantiques, mais à mesure qu’ils mûrissent, l’un de nos principaux objectifs est de simuler des systèmes quantiques de plus en plus grands.
Il s’agit notamment de domaines tels que le comportement des matériaux exotiques à basse température, comme la compréhension de ce qui rend certains matériaux supraconducteurs ou l’étude de réactions chimiques importantes pour améliorer leur efficacité ; un exemple vise à produire des engrais d’une manière qui émet beaucoup moins de dioxyde de carbone, puisque la production d’engrais contribue à environ 2 % des émissions mondiales de carbone.
Vous pouvez en apprendre davantage sur la simulation de chimie quantique.
Simulation quantique
D’autres applications potentielles de la simulation quantique incluent l’amélioration des panneaux solaires, l’amélioration des batteries et le développement de nouveaux médicaments, produits chimiques ou matériaux pour l’aérospatiale.
En général, la simulation quantique signifierait que nous serions capables de prototyper rapidement de nombreux matériaux différents dans un ordinateur quantique et de tester tous leurs paramètres physiques au lieu d’avoir à les fabriquer physiquement et à les tester en laboratoire, ce qui est beaucoup plus laborieux et coûteux. processus.
Cela pourrait potentiellement accélérer considérablement les processus et entraîner des économies substantielles de temps et d’argent. Il convient de rappeler que ce sont toutes des applications potentielles des ordinateurs quantiques, car nous n’avons pas encore d’ordinateurs quantiques capables de résoudre les problèmes du monde réel mieux que nos ordinateurs normaux. Mais c’est le genre de problèmes pour lesquels les ordinateurs quantiques seraient bien adaptés.
Modèles d’ordinateurs quantiques
Dans le monde des ordinateurs quantiques, il existe un large éventail d’approches pour transformer différents types de systèmes quantiques en ordinateurs quantiques, et il y a deux niveaux de nuances dont je dois parler.
Le modèle de circuit
Dans le modèle de circuit, ils ont des qubits qui fonctionnent ensemble et des portes spéciales qui bricolent quelques qubits à la fois, changeant leurs états sans vérification. Ils ont placé ces portes dans un ordre spécifique pour créer un algorithme quantique. En fin de compte, mesurez les qubits pour obtenir la réponse recherchée.
Crédit d’image : qiskit
Informatique quantique adiabatique
En informatique quantique adiabatique, vous profitez de l’un des comportements fondamentaux de la physique, le fait que chaque système physique évolue toujours vers l’état d’énergie minimum. L’informatique quantique adiabatique fonctionne en formulant les problèmes de manière à ce que l’état d’énergie le plus bas du système quantique représente la solution.
Recuit quantique
Le recuit quantique n’est pas un schéma informatique quantique universel mais fonctionne sur le même principe que l’informatique quantique adiabatique, le système trouvant l’état énergétique minimum d’un paysage énergétique que vous lui donnez.
Informatique quantique topologique
Dans cette approche, les qubits sont construits à partir d’une entité physique appelée quasi-particule de mode zéro de Majorana, qui est un type d’anyon non abélien. Ces quasi-particules devraient être plus stables en raison de leur séparation physique les unes des autres.
Crédit d’image Civilsquotidien
Les défis du bâtiment
Quelle que soit l’approche adoptée, ils sont tous confrontés à un ensemble similaire d’obstacles, que nous devons d’abord examiner.
- Décohérence : Il est très difficile de contrôler les systèmes quantiques, car si vous avez une légère interaction avec le monde extérieur, les informations commencent à s’échapper. C’est ce qu’on appelle la décohérence. Vos qubits seront constitués de matériel physique, et vous aurez besoin d’autres éléments physiques à proximité pour les contrôler et les mesurer ; vos qubits sont stupides ; ils s’emmêleront avec tout ce qu’ils peuvent. Vous devez concevoir vos qubits avec beaucoup de soin pour les protéger de tout contact avec l’environnement.
- Bruit : vous devez protéger vos qubits de tout type de bruit, tel que les rayons cosmiques, les radiations, l’énergie thermique ou les particules indésirables. Une certaine quantité de décohérence et de bruit est inévitable dans tout système physique et est impossible à éliminer complètement.
- Évolutivité : pour chaque qubit, vous devez disposer d’un certain nombre de fils pour le manipuler et le mesurer. À mesure que vous ajoutez des qubits, l’infrastructure nécessaire se développe de manière linéaire, ce qui pose un défi d’ingénierie important. Toute conception d’ordinateur quantique doit trouver un moyen d’enchevêtrer, de contrôler et de mesurer efficacement tous ces qubits à mesure qu’elle évolue.
- Correction d’erreurs quantiques : La correction d’erreurs quantiques est un système de correction d’erreurs permettant de créer des ordinateurs quantiques tolérants aux pannes en utilisant plusieurs qubits intriqués ensemble pour représenter un qubit sans bruit. Cela nécessite un grand nombre de qubits physiques pour créer un qubit tolérant aux pannes.
Implémentations physiques
Il existe une vaste gamme d’implémentations physiques différentes d’ordinateurs quantiques, car il existe de nombreux systèmes quantiques différents à partir desquels vous pourriez potentiellement les construire. Voici quelques-unes des approches les plus largement utilisées et les plus réussies :
- Ordinateurs quantiques supraconducteurs : Les qubits supraconducteurs constituent actuellement l’approche la plus populaire. Ces qubits sont constitués de fils supraconducteurs présentant une cassure dans le supraconducteur appelée jonction Josephson. Le type de qubit supraconducteur le plus populaire est appelé transmon.
- Ordinateurs quantiques à points quantiques : les qubits sont constitués d’électrons ou de groupes d’électrons et le système à deux niveaux est codé dans le spin ou la charge des électrons. Ces qubits sont construits à partir de semi-conducteurs comme le silicium.
- Informatique quantique optique linéaire : les ordinateurs quantiques optiques utilisent des photons de lumière comme qubits et fonctionnent sur ces qubits à l’aide d’éléments optiques tels que des miroirs, des plaques d’onde et des interféromètres.
- Ordinateurs quantiques à ions piégés : des atomes chargés sont utilisés comme qubits, et ces atomes sont ionisés, ayant un électron manquant. L’état à deux niveaux qui code le qubit correspond aux niveaux d’énergie spécifiques de l’atome, qui peuvent être manipulés ou mesurés avec des micro-ondes ou des faisceaux laser.
- Ordinateurs quantiques Color Center ou Nitrogen Vacancy : ces qubits sont fabriqués à partir d’atomes intégrés dans des matériaux comme l’azote du diamant ou le carbure de silicium. Ils sont créés à l’aide des spins nucléaires des atomes intégrés et sont intriqués avec les électrons.
- Atomes neutres dans les réseaux optiques : Cette approche capture les atomes neutres dans un réseau optique, qui est un arrangement entrecroisé de faisceaux laser. Le système à deux niveaux pour les qubits peut être le niveau d’énergie hyperfin de l’atome ou des états excités.
Ce sont quelques-unes des approches clés pour construire des ordinateurs quantiques, chacune avec ses propres caractéristiques et défis. L’informatique quantique évolue rapidement et choisir la bonne approche est essentiel pour le succès futur.
Applications des ordinateurs quantiques
- Simulation quantique : les ordinateurs quantiques ont le potentiel de simuler des systèmes quantiques complexes, permettant ainsi d’étudier les réactions chimiques, le comportement des électrons dans les matériaux et divers paramètres physiques. Cela a des applications dans l’amélioration des panneaux solaires, des batteries, du développement de médicaments, des matériaux aérospatiaux, etc.
- Algorithmes quantiques : des algorithmes tels que l’algorithme de Shor et l’algorithme de Grover peuvent résoudre des problèmes que l’on pense insolubles pour les ordinateurs classiques. Ceux-ci ont des applications dans la cryptographie, l’optimisation de systèmes complexes, l’apprentissage automatique et l’IA.
- Cybersécurité : les ordinateurs quantiques constituent une menace pour les systèmes de chiffrement classiques. Cependant, ils peuvent également contribuer à la cybersécurité grâce au développement de systèmes de chiffrement résistants aux quantiques. La cryptographie quantique, un domaine lié à l’informatique quantique, peut renforcer la sécurité.
- Problèmes d’optimisation : les ordinateurs quantiques peuvent résoudre des problèmes d’optimisation complexes plus efficacement que les ordinateurs classiques. Cela a des applications dans diverses industries, de la gestion de la chaîne d’approvisionnement à la modélisation financière.
- Prévisions météorologiques et changement climatique : bien que cela ne soit pas entièrement détaillé dans l’article, les ordinateurs quantiques pourraient potentiellement améliorer les modèles de prévision météorologique et aider à relever les défis liés au changement climatique. C’est un domaine qui pourrait bénéficier de l’informatique quantique à l’avenir.
- Cryptographie quantique : la cryptographie quantique renforce la sécurité des données en utilisant des principes quantiques pour une communication sécurisée. À une époque de cybermenaces croissantes, cela est crucial.
Nous devons maintenant être un peu prudents quant au potentiel de battage médiatique, car une grande partie des affirmations sur l’utilité des ordinateurs quantiques proviennent de personnes qui collectent activement des fonds pour les construire.
Mais mon point de vue est qu’historiquement, lorsqu’une nouvelle technologie apparaît, les gens de l’époque ne sont pas les mieux placés pour savoir à quoi elle va servir.
Par exemple, les personnes qui ont inventé les premiers ordinateurs n’ont jamais rêvé d’Internet et de tout ce qu’il contient. Il en va probablement de même pour les ordinateurs quantiques.
Dernières pensées
Les ordinateurs quantiques s’améliorent chaque jour et, même si nous ne pouvons pas encore les utiliser dans notre vie quotidienne, ils recèlent un potentiel d’applications pratiques dans le futur.
Dans cet article, j’ai abordé divers aspects des ordinateurs quantiques, y compris leurs concepts fondamentaux, tels que la superposition, l’intrication et l’interférence.
Ensuite, nous avons exploré les algorithmes quantiques, notamment l’algorithme de Shor et l’algorithme de Grover. Nous avons également approfondi la théorie de la complexité quantique et les différents modèles d’ordinateurs quantiques.
Par la suite, j’ai abordé les défis et les problèmes pratiques de mise en œuvre associés à l’informatique quantique. Enfin, nous avons examiné le large éventail d’applications potentielles des ordinateurs quantiques.
Ensuite, vous pouvez également lire la FAQ sur l’informatique quantique.