Une avancée révolutionnaire en informatique quantique vient d’émerger, susceptible d’accélérer de façon spectaculaire les capacités et applications de l’intelligence artificielle.
Des chercheurs de l’Université de technologie de Chalmers, en Suède, ont développé un amplificateur extrêmement efficace qui représente « l’amplificateur le plus sensible pouvant être construit aujourd’hui à l’aide de transistors ». L’équipe est parvenue à réduire sa consommation d’énergie à seulement un dixième de celle requise par les meilleurs amplificateurs actuels, sans compromettre la performance.
Cette innovation repose sur une conception ingénieuse qui n’active l’amplificateur que lors de la lecture des données des qubits. Cette réduction de la consommation d’énergie permet de minimiser les interférences avec les qubits et pourrait rendre possible la construction d’ordinateurs quantiques plus grands et plus puissants. La lecture de l’information quantique est extrêmement délicate — même de légères fluctuations de température, du bruit ou des interférences électromagnétiques peuvent faire perdre aux qubits leur état quantique. Puisque les amplificateurs génèrent de la chaleur qui cause la décohérence, les chercheurs cherchent depuis longtemps à concevoir des amplificateurs de qubits plus efficaces.
Contrairement aux autres amplificateurs à faible bruit, le nouveau dispositif fonctionne par impulsions, ne s’activant que lorsqu’il est nécessaire d’amplifier un signal de qubit plutôt que de rester allumé en continu. Comme l’information quantique est transmise par impulsions, un défi majeur était de s’assurer que l’amplificateur s’active assez rapidement pour suivre la lecture des qubits. L’équipe de Chalmers a relevé ce défi en utilisant la programmation génétique pour permettre un contrôle intelligent de l’amplificateur, lui permettant de réagir à des impulsions de qubits entrantes en seulement 35 nanosecondes.
Cette avancée est essentielle pour faire passer les ordinateurs quantiques à l’échelle et accueillir un nombre beaucoup plus important de qubits. Plus il y a de qubits, plus la puissance de calcul et la capacité à résoudre des calculs complexes augmentent. Cependant, les systèmes quantiques de grande taille nécessitent plus d’amplificateurs, ce qui entraîne une consommation d’énergie accrue pouvant provoquer la décohérence des qubits. « Cette étude offre une solution pour la montée en échelle future des ordinateurs quantiques, où la chaleur générée par ces amplificateurs de qubits constitue un facteur limitant majeur », explique Jan Grahn, professeur en électronique hyperfréquence à Chalmers.
Cette percée coïncide avec des recherches récentes démontrant que même des ordinateurs quantiques de petite taille peuvent améliorer la performance de l’apprentissage machine grâce à de nouveaux circuits quantiques photoniques. Ces résultats suggèrent que la technologie quantique d’aujourd’hui n’est plus seulement expérimentale — elle peut déjà surpasser les systèmes classiques dans certaines tâches.
Les ordinateurs quantiques ont le potentiel de résoudre des problèmes bien au-delà de la portée des machines les plus puissantes d’aujourd’hui, ouvrant la voie à des avancées en découverte de médicaments, cybersécurité, intelligence artificielle et logistique. L’amplificateur ultra-efficace développé à Chalmers ne s’active que lorsqu’il est temps de lire les données des qubits. Grâce à sa conception intelligente basée sur des impulsions, il utilise seulement un dixième de l’énergie requise par les meilleurs modèles actuels.
De nombreux modèles de langage actuels nécessitent plus d’un million d’heures GPU pour l’entraînement, alors que les réseaux neuronaux quantiques promettent un traitement plus efficace de jeux de données complexes et de grande dimension que les réseaux neuronaux classiques. Au-delà des gains de vitesse, l’informatique quantique pourrait révolutionner l’IA grâce à des algorithmes d’optimisation avancés, des simulations de modèles plus sophistiquées et une réduction significative de la consommation d’énergie pour l’entraînement des modèles d’IA.
« Nous nous attendons à ce que les premières percées majeures en IA quantique émergent d’ici la fin de cette décennie et le début de la prochaine, alors que nous passerons des dispositifs quantiques bruyants actuels à des ordinateurs quantiques corrigés d’erreurs avec des dizaines à des centaines de qubits logiques », explique la Dre Ines de Vega, responsable de l’innovation quantique chez IQM. « Ces machines nous permettront d’aller au-delà des algorithmes quantiques NISQ purement expérimentaux, ouvrant la voie à des avantages pratiques — et potentiellement inattendus — pour les applications en IA. La fusion de l’informatique quantique et de l’IA pourrait avoir un impact majeur sur le monde. Ensemble, le quantique et l’IA pourraient résoudre des problèmes impossibles pour les ordinateurs classiques, rendant l’IA plus efficace, rapide et puissante. »