Fonctionnement de l’informatique quantique

L’informatique quantique promet de résoudre certains des plus grands défis de notre planète - dans les domaines de l’environnement, de l’agriculture, de la santé, de l’énergie, du climat, de la science des matériaux et bien plus encore. Pour certains de ces problèmes, l’informatique classique peine de plus en plus à mesure que la taille du système augmente. Lorsqu’ils sont conçus pour être mis à l’échelle, les systèmes quantiques auront probablement des capacités qui dépassent celles des supercalculateurs les plus puissants d’aujourd’hui. Alors que la communauté mondiale des chercheurs, des scientifiques, des ingénieurs et des chefs d’entreprise quantiques collaborent pour faire progresser l’écosystème quantique, nous nous attendons à ce que l’impact quantique s’accélère dans tous les secteurs.

Conseil

Si vous souhaitez accélérer votre parcours d’informatique quantique, case activée du code avec Azure Quantum, une fonctionnalité unique du site web Azure Quantum. Ici, vous pouvez exécuter des exemples intégrés Q# ou vos propres Q# programmes, générer du nouveau Q# code à partir de vos invites, ouvrir et exécuter votre code dans VS Code pour le Web en un seul clic, et poser des questions à Copilot sur l’informatique quantique.

Pourquoi utiliser des ordinateurs quantiques ?

L’idée d’un ordinateur quantique est née de la difficulté de simuler des systèmes quantiques sur un ordinateur classique. Dans les années 80, Richard Feynman et Yuri Manin ont suggéré indépendamment que le matériel basé sur des phénomènes quantiques pourrait être plus efficace pour la simulation des systèmes quantiques que les ordinateurs conventionnels.

Il existe de nombreuses façons de comprendre pourquoi la mécanique quantique est difficile à simuler. Le plus simple est de voir que la matière, au niveau quantique, se trouve dans une multitude de configurations possibles (appelées états).

L’informatique quantique croît de façon exponentielle

Considérez un système d’électrons où il y $a 40$ emplacements possibles. Le système peut donc se trouver dans l’une des $configurations 2^{40}$ (puisque chaque emplacement peut avoir ou non un électron). Pour stocker l’état quantique des électrons dans une mémoire d’ordinateur conventionnelle, il faudrait plus de $130$ Go de mémoire ! Si nous laissions les particules dans l’une des $41$ positions, il y aurait deux fois plus de configurations à $2^{41}$ ce qui nécessiterait plus de $260$ Go de mémoire pour stocker l’état quantique.

Ce jeu d’augmentation du nombre de lieux ne peut pas être joué indéfiniment. Si nous voulons stocker l’état de manière conventionnelle, nous dépasserions rapidement les capacités de mémoire des machines les plus puissantes du monde. À quelques centaines d’électrons, la mémoire requise pour stocker le système dépasse le nombre de particules dans l’univers. Par conséquent, il n’existe aucun espoir que nos ordinateurs conventionnels simulent jamais leur dynamique quantique.

Transformer la difficulté en opportunité

Le constat de cette croissance exponentielle nous a conduits à nous poser une question puissante : pouvons-nous transformer cette difficulté en opportunité ? Plus précisément, si la dynamique quantique est difficile à simuler, que se passerait-il si nous construisions du matériel qui aurait des effets quantiques pour opérations fondamentales ? Pourrions-nous simuler des systèmes quantiques d’interaction de particules à l’aide d’une machine qui exploite exactement les mêmes lois de la physique ? Et pourrions-nous utiliser ces machines pour examiner d’autres tâches qui sont absentes des particules quantiques, mais qui sont cruciales pour nous ? Ces questions ont conduit à la genèse de l’informatique quantique.

En 1985, David Deutsch a montré qu’un ordinateur quantique pouvait simuler efficacement le comportement de n’importe quel système physique. Cette découverte a été la première indication que les ordinateurs quantiques peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes qui sont intraitables sur les ordinateurs classiques.

En 1994, Peter Shor a découvert un algorithme quantique pour factoriser des entiers qui s’exécute de manière exponentielle plus rapide que l’algorithme classique le plus connu. La résolution de la factoring permet de briser la plupart de nos cryptosystèmes à clé publique sous-jacents à la sécurité du commerce électronique aujourd’hui, y compris RSA et le chiffrement elliptique courbe. Cette découverte a suscité un grand intérêt pour l’informatique quantique et a conduit au développement d’algorithmes quantiques pour de nombreux autres problèmes.

Depuis lors, des algorithmes d’ordinateur quantique rapides et efficaces ont été développés pour bon nombre de nos tâches classiques difficiles : simulation de systèmes physiques en chimie, physique et science des matériaux, recherche d’une base de données non triée, résolution de systèmes d’équations linéaires et machine learning.

Qu’est-ce qu’un qubit ?

Tout comme les bits sont l’objet d’information fondamental en informatique classique, les qubits (bits quantiques) sont l’objet d’information fondamental en informatique quantique.

Un qubit est l’unité d’informations de base en informatique quantique. Les qubits jouent un rôle similaire dans l’informatique quantique comme les bits jouent dans l’informatique classique, mais ils se comportent très différemment. Les bits classiques sont binaires et ne peuvent contenir qu’une $position 0$ ou $1$, mais les qubits peuvent contenir une superposition de tous les états possibles. Cela signifie qu’un qubit peut être dans un état de $0$, $1$ ou toute superposition quantique des deux. Il existe une infinité de superpositions possibles de $0$ et $1$, et chacune d’elles est un état qubit valide.

En informatique quantique, les informations sont encodées dans la superposition des états $0$ et $1$. Par exemple, avec $8$ bits, nous pouvons encoder $256$ valeurs différentes, mais nous devons choisir l’une d’entre elles pour l’encoder. Avec $8$ qubits, nous pourrions encoder les $256$ valeurs en même temps. Ce comportement est dû au fait qu’un qubit peut se trouver dans une superposition de tous les états possibles.

Pour plus d’informations, consultez Qubit dans l’informatique quantique.

Comment créer un ordinateur quantique

Un ordinateur quantique est un ordinateur qui tire parti des phénomènes de mécanique quantique. Les ordinateurs quantiques utilisent des états quantiques de la matière pour stocker et calculer des informations. Ils peuvent &citer ; quot de programme& ; interférence quantique pour faire les choses plus rapidement ou mieux que les ordinateurs classiques.

Lors de la création d’un ordinateur quantique, nous devons réfléchir à la façon de créer les qubits et de les stocker. Nous devons également réfléchir à la façon de les manipuler et à lire les résultats de nos calculs.

Les technologies de qubit les plus utilisées sont les qubits à ion piégés, les qubits supraconducteurs et les qubits topologiques. Pour certaines méthodes de stockage des qubits, l’unité qui héberge les qubits est conservée à une température proche du zéro absolu pour optimiser leur cohérence et réduire les interférences. D’autres types d’hébergements des qubits utilisent une chambre à vide pour réduire au maximum les vibrations et stabiliser les qubits. Les signaux peuvent être envoyés aux qubits à l’aide de diverses méthodes, notamment les micro-ondes, le laser et la tension.

Les cinq critères d’un ordinateur quantique

Un bon ordinateur quantique doit avoir ces cinq fonctionnalités :

  1. Évolutive: Il peut avoir de nombreux qubits.
  2. Initialisable : Il peut définir les qubits sur un état spécifique (généralement l’état $0$ ).
  3. Résiliente: Il peut conserver les qubits à l’état de superposition pendant une longue période.
  4. Universel: Un ordinateur quantique n’a pas besoin d’effectuer toutes les opérations possibles, mais seulement un ensemble d’opérations appelées ensemble universel. Un ensemble d’opérations quantiques universelles est tel que toute autre opération peut être décomposée en une séquence de celles-ci.
  5. Fiable: Il peut mesurer les qubits avec précision.

Ces cinq critères sont souvent appelés critères Di Vincenzo pour le calcul quantique.

La création d’appareils qui répondent à ces cinq critères est l’un des défis d’ingénierie les plus exigeants jamais rencontrés par l’humanité. Microsoft s’associe à quelques-uns des meilleurs fabricants d’ordinateurs quantiques au monde pour vous permettre d’accéder aux dernières solutions de calcul quantique via Azure Quantum. Pour plus d’informations, consultez la liste complète des fournisseurs Azure Quantum.

À quoi peuvent servir l’informatique quantique et Azure Quantum ?

Un ordinateur quantique n’est pas un superordinateur qui peut tout faire plus vite. En fait, l’un des objectifs de la recherche en informatique quantique est d’étudier les problèmes qui peuvent être résolus par un ordinateur quantique plus rapidement qu’un ordinateur classique et l’ampleur de l’accélération.

Les ordinateurs quantiques sont extrêmement efficaces pour les problèmes qui nécessitent le calcul d’un grand nombre de combinaisons différentes possibles. Ces types de problèmes surviennent dans de nombreux domaines, tels que la simulation quantique, le chiffrement, le Machine Learning quantique et les problèmes de recherche.

Pour obtenir les informations les plus récentes sur la recherche en informatique quantique de Microsoft, consultez la page Microsoft Research Quantum Computing.

Estimation des ressources

Les ordinateurs quantiques disponibles aujourd’hui permettent des expérimentations et des recherches intéressantes, mais ils sont incapables d’accélérer les calculs nécessaires pour résoudre des problèmes réels. Alors que l’industrie attend les avancées du matériel, les innovateurs en logiciels quantiques sont impatients de faire des progrès et de se préparer à un avenir quantique. La création d’algorithmes aujourd’hui qui s’exécuteront sur les ordinateurs quantiques à tolérance de panne de demain est une tâche ardue. Ces innovateurs sont confrontés à des questions telles que les ressources matérielles requises ? Combien de qubits physiques et logiques sont nécessaires et de quel type ? Quelle est la durée d’exécution ?

Vous pouvez utiliser l’estimateur de ressources Azure Quantum pour répondre à ces questions. Par conséquent, vous serez en mesure d’affiner vos algorithmes et de créer des solutions qui tirent parti des ordinateurs quantiques mis à l’échelle lorsqu’ils seront disponibles.

Pour commencer, consultez Exécuter votre première estimation de ressources.

En savoir plus sur l’évaluation des exigences de mise à l’échelle pour obtenir un avantage quantique pratique à l’aide de l’estimateur de ressources Azure Quantum dans arXiv :2211.07629.

Simulation quantique

La mécanique quantique est le quot sous-jacent &; quot système&d’exploitation de notre univers. Il décrit comment les composantes de base de la nature fondamentales se comportent. Les comportements de la nature, comme les réactions chimiques et biologiques ou les formations de matière, impliquent souvent des interactions quantiques à plusieurs corps. Pour simuler des systèmes mécaniques quantiques intrinsèquement, tels que des molécules, l’informatique quantique est prometteuse, car les qubits (bits quantiques ) peuvent être utilisés pour représenter les états naturels en question. Exemples de systèmes quantiques que nous pouvons modéliser : la photosynthèse, la superconductivité et les formations moléculaires complexes.

Azure Quantum Elements est spécialement conçu pour accélérer la découverte scientifique. Réinventez votre productivité en recherche et développement avec des flux de travail de simulation optimisés pour la mise à l’échelle sur des clusters Azure High-Performance Computing (HPC), l’informatique accélérée par IA, le raisonnement augmenté à l’aide de l’IA, l’intégration à des outils quantiques pour commencer à expérimenter du matériel quantique existant et l’accès à l’avenir au supercalculateur quantique de Microsoft. Pour plus d’informations, consultez Déverrouiller la puissance d’Azure pour la dynamique moléculaire.

Accélérations de Quantum

L’un des objectifs de la recherche en matière d’informatique quantique est d’étudier les problèmes qui peuvent être résolus par un ordinateur quantique plus rapidement que par un ordinateur classique ainsi que la taille de l’accélération. Deux exemples bien connus : l’algorithme de Grover et l’algorithme de Shor, qui produisent une accélération polynomiale et exponentielle, respectivement, par rapport à leurs équivalents classiques.

L’algorithme de Shor exécuté sur un ordinateur quantique pouvait casser les schémas de chiffrement classiques tels que le schéma RSA (Rivest–Shamir–Adleman), qui est largement utilisé dans le commerce électronique pour la transmission sécurisée des données. Ce schéma est basé sur la difficulté réelle de factoriser des nombres premiers en utilisant des algorithmes classiques. Le chiffrement quantique promet la sécurité des informations en exploitant la physique de base plutôt que les hypothèses de complexité.

Comme l’algorithme de Shor pour la factorisation, le problème de décalage caché est une source naturelle de problèmes pour lesquels un ordinateur quantique a un avantage exponentiel sur les algorithmes classiques les plus connus. Cela peut éventuellement aider à résoudre les problèmes de déconvolution et nous permettre de trouver efficacement des modèles dans des jeux de données complexes. Il s’avère qu’un ordinateur quantique peut en principe calculer des convolutions à haute vitesse, qui, à son tour, repose sur la capacité de l’ordinateur quantique à calculer des transformations de Fourier extrêmement rapidement. Dans l’exemple de galerie de votre espace de travail Azure Quantum, vous trouverez un exemple de notebook Jupyter avec décalages cachés (un compte Azure est requis).

L’algorithme de Grover donne un grand coup d’accélérateur dans le traitement des recherches de données non structurées, en réduisant le nombre des étapes de recherche comme aucun algorithme classique ne l’avait fait auparavant. En effet, tout problème qui vous permet de case activée si une valeur $donnée x$ est une solution valide (un " ; oui ou pas de guillemet de problème& ;) peut être formulé en termes de problème de recherche. Voici quelques exemples :

  • Problème de satisfiabilité booléenne : l’ensemble de valeurs $booléennes x$ est-il une interprétation (affectation de valeurs aux variables) qui satisfait à la formule booléenne donnée ?
  • Problème du vendeur itinérant : x$ décrit-il $la boucle la plus courte possible qui relie toutes les villes ?
  • Problème de recherche de base de données : la table de base de données contient-elle un enregistrement $x$ ?
  • Problème de factorisation d’entier : le nombre $fixe N$ est-il divisible par le nombre $x$ ?

Pour un examen plus approfondi de l’algorithme de Grover, consultez le didacticiel Implémenter l’algorithme de Grover dans Q#.

Comment l’informatique quantique résout des problèmes ?

Les ordinateurs quantiques sont des dispositifs mécaniques quantiques contrôlables qui exploitent les propriétés de la physique quantique pour effectuer des calculs. Pour certaines tâches de calcul, l’informatique quantique offre des accélérations exponentielles. Ces accélérations sont possibles grâce à trois phénomènes de mécanique quantique : superposition, interférence et enchevêtrement.

Superposition

Imaginez que vous êtes en train de faire de l’exercice dans votre salon. Vous vous tournez entièrement vers la gauche, puis entièrement vers la droite. À présent, vous essayez de vous tourner vers la gauche et vers la droite en même temps. C’est impossible à faire, à moins de vous couper en deux ! Vous ne pouvez évidemment pas être dans ces deux états simultanément : être face au côté gauche et face au côté droit au même moment.

En revanche, si vous étiez une particule quantique, vous pourriez avoir une certaine probabilité d’être face au côté gauche ET une certaine probabilité d’être face au côté droit grâce à un phénomène connu sous le nom de superposition (ou cohérence).

Contrairement aux particules classiques, si deux états A et B sont des états quantiques valides d’une particule quantique, toute combinaison linéaire des états est également un état quantique valide : $\text{état}=\alpha de qubit A + \beta B$.$$$$ Cette combinaison linéaire d’états quantiques $A$ et $B$ est appelée superposition. Ici, $\alpha$ et $\beta$ sont les amplitudes de probabilité de $A$ et $B$, respectivement, telles que $|\alpha|^{{2} + |\beta|^{2}= 1$.

Seuls les systèmes quantiques comme les ions, les électrons ou les circuits supraconducteurs peuvent exister dans les états de superposition qui fournissent toute la puissance de l’informatique quantique. Une particule quantique telle qu’un électron a sa propre propriété « face à gauche ou face à droite », à savoir spin, appelée soit haut ou bas, de sorte que l’état quantique d’un électron est une superposition de " ; spin up" ; and " ; spin down" ;.

En général, et pour faire le rapprochement avec l’informatique binaire classique, si un système quantique peut se trouver dans deux états quantiques, ces états sont « état 0 » et « état 1 ».

Qubits et probabilité

Les ordinateurs classiques stockent et traitent les informations en bits, qui peuvent avoir l’état 1 ou 0, mais jamais les deux à la fois. L’équivalent en informatique quantique est le qubit. Un qubit est un système quantique qui peut se trouver dans une superposition de deux états quantiques, 0 et 1. Chaque état quantique possible est associé à une amplitude de probabilité. Une fois que vous avez mesuré un qubit, son état est réduit à l’état 0 ou l’état 1 en fonction de la probabilité associée. Par conséquent, l’un des états possibles est obtenu avec une certaine probabilité.

La probabilité de réduction d’un qubit dans un sens ou l’autre est déterminée par l’interférence quantique. L’interférence quantique change l’état d’un qubit pour influencer la probabilité d’un certain résultat pendant la mesure. Cet état probabiliste donne toute la mesure de la puissance de l’informatique quantique.

Par exemple, avec deux bits dans un ordinateur classique, chaque bit pouvant stocker 1 ou 0, vous pouvez stocker quatre valeurs possibles (00, 01, 10 et 11), mais uniquement l’une de ces valeurs à la fois. Avec deux qubits en superposition, chaque qubit peut être 1 ou 0 ou les deux, ce qui vous permet de représenter les mêmes quatre valeurs simultanément. Avec trois qubits, vous pouvez donc représenter huit valeurs, avec quatre qubits, 16 valeurs, et ainsi de suite.

Pour plus d’informations, consultez Qubit dans l’informatique quantique.

Intrication

L’un des phénomènes les plus intéressants de la mécanique quantique est la possibilité que deux systèmes quantiques ou plus soient intriqués l’un avec l’autre. L’intrication est une corrélation quantique entre systèmes quantiques. Quand les qubits sont intriqués, ils forment un système global de sorte que l’état quantique des sous-systèmes individuels ne peut pas être décrit de manière indépendante. Deux systèmes sont enchevêtrés lorsque l’état du système global ne peut pas être écrit comme une combinaison de l’état des sous-systèmes, en particulier, deux systèmes sont enchevêtrés lorsque l’état du système global ne peut pas être écrit en tant que produit tenseur des états des sous-systèmes. Un état de produit ne contient aucune corrélation.

Les systèmes quantiques enchevêtrés maintiennent cette corrélation même s’ils sont séparés sur de grandes distances. En d’autres termes, quelle que soit l’opération ou le processus que vous appliquez à un sous-système, il est corrélé sur l’autre sous-système également. Du fait de la corrélation entre les qubits intriqués, la mesure de l’état d’un qubit fournit aussi des informations sur l’état de l’autre qubit. Cette propriété particulière est très utile dans le domaine de l’informatique quantique.

Notes

Toutes les corrélations entre les mesures de deux qubits ne signifient pas que les deux qubits sont enchevêtrés. Outre les corrélations quantiques, il existe également des corrélations classiques. La différence entre les corrélations classiques et quantiques est subtile, mais elle est essentielle pour l’accélération fournie par les ordinateurs quantiques. Pour plus d’informations, consultez Présentation des corrélations classiques.

Si vous souhaitez en savoir plus, consultez le tutoriel Exploration de l’intrication quantique avec Q#.

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