Google veut construire son ordinateur quantique commercial d’ici dix ans
Google a dévoilé son nouveau campus Quantum AI à Santa Barbara, en Californie, où des ingénieurs et des scientifiques travailleront à la mise au point de son premier ordinateur quantique commercial – mais il faudra probablement attendre une dizaine d’années.
Le nouveau campus est axé à la fois sur les logiciels et le matériel. Sur ce dernier point, il comprend son premier centre de données quantiques, des laboratoires de recherche sur le matériel quantique et les propres installations de fabrication de puces de processeurs quantiques de Google, explique Erik Lucero, ingénieur principal de Google Quantum AI dans un billet de blog.
« Au cours de la décennie, Google vise à construire un ordinateur quantique utile et corrigé des erreurs. Cela permettra d’accélérer les solutions à certains des problèmes les plus urgents du monde, comme l’énergie durable et la réduction des émissions pour nourrir la population mondiale croissante, et de débloquer de nouvelles découvertes scientifiques, comme une IA plus utile », a-t-il déclaré.
Un qubit correcteur d’erreurs “d’ici deux ans”
Du côté des logiciels, on trouve la bibliothèque Python Cirq pour l’optimisation des circuits quantiques et l’exécution de ce code sur des ordinateurs et des simulateurs quantiques, ainsi que la bibliothèque OpenFermion pour la compilation d’algorithmes quantiques, et TensorFlow Quantum, une bibliothèque de machine learning quantique.
Selon Erik Lucero, Google « travaille à la construction d’un ordinateur quantique corrigé des erreurs pour le monde entier. » Et « pour y parvenir, nous devons construire le premier “transistor quantique” au monde – deux “qubits logiques” corrigés des erreurs effectuant ensemble des opérations quantiques – puis trouver comment en empiler des centaines ou des milliers pour former l’ordinateur quantique corrigé des erreurs. Cela prendra des années », écrit-il.
Google a lancé son Quantum AI Lab en 2014 dans le cadre d’une collaboration avec le centre de recherche Ames de la NASA, l’association universitaire de recherche spatiale (USRA) et l’université de Californie Santa Barbara (UCSB).
Jeff Dean, vice-président senior de Google Research and Health, a déclaré à CNET que Google devrait être en mesure de construire un qubit correcteur d’erreurs d’ici deux ans.
Améliorer la modélisation et la simulation
Les qubits sont l’équivalent quantique des bits représentés par des 1 et des 0 dans les ordinateurs classiques, mais ils peuvent avoir une superposition d’états où le qubit est les deux simultanément. Cependant, les qubits sont instables. C’est pourquoi Google travaille sur une technologie de correction d’erreurs pour permettre aux ordinateurs quantiques de fonctionner plus longtemps et, par conséquent, de devenir utiles pour les tâches de modélisation et de simulation.
L’approche de correction des erreurs de Google consisterait à combiner plusieurs qubits en un qubit virtuel ou logique. Comme le note Erik Lucero, Google espère construire un million de qubits physiques qui coopèrent dans un ordinateur quantique à correction d’erreurs. Il y a d’abord le transistor quantique, composé de deux qubits logiques corrigés des erreurs, puis la tâche de coder un qubit logique.
« Pour y parvenir, nous devons montrer que nous pouvons coder un qubit logique – avec 1 000 qubits physiques. Grâce à la correction quantique des erreurs, ces qubits physiques s’associent pour former un qubit quasi parfait à longue durée de vie, un qubit éternel qui conserve sa cohérence jusqu’à ce que l’alimentation soit coupée, ouvrant ainsi l’ère numérique de l’informatique quantique. Là encore, nous prévoyons des années de développement concerté pour atteindre cet objectif », écrit Erik Lucero.
L’objectif final des qubits est qu’ils représentent plus fidèlement le fonctionnement des molécules dans le monde réel. Cela permettrait d’améliorer la modélisation et la simulation, ce qui pourrait permettre aux scientifiques de développer de nouveaux produits chimiques, des médicaments et de meilleures batteries.
Source : ZDNet.com
