L’informatique quantique

Qu’est ce que l’informatique quantique ?

L’informatique quantique est un domaine de recherche et de développement qui se concentre sur l’utilisation des propriétés uniques de la mécanique quantique pour effectuer des calculs mathématiques plus rapidement et résoudre les problèmes informatiques de manière plus efficace que ce qui est actuellement possible avec les ordinateurs classiques utilisant la logique booléenne.

La mécanique quantique (également appelée physique quantique) est un domaine de recherche et de développement qui cherche à fournir un cadre mathématique pour expliquer une large gamme de phénomènes uniques se produisant uniquement au niveau atomique et subatomique.

Comment l’informatique quantique fonctionne

Les ordinateurs quantiques sont plus rapides que les ordinateurs classiques car ils effectuent des calculs d’une manière fondamentalement différente.

Les ordinateurs classiques effectuent des opérations mathématiques en utilisant des procédures pas à pas appelées algorithmes pour manipuler des bits binaires représentés par des 0 ou des 1. Les résultats sont déterministes, ce qui signifie que, étant donné les mêmes conditions initiales, les mêmes procédures pas à pas produiront toujours le même résultat.

En revanche, les ordinateurs quantiques effectuent des opérations mathématiques en utilisant des algorithmes pour manipuler des bits quantiques (qubits). Les qubits sont également représentés par des 0 et des 1, mais ils peuvent exister dans une superposition des deux états simultanément. Étant donné les mêmes conditions initiales, le même algorithme quantique produira une distribution de probabilité pour les probabilités relatives de tous les résultats possibles au lieu d’une seule valeur déterministe.

Pour résoudre la distribution de probabilité et déterminer une seule valeur, une fonction mathématique appelée “fonction d’onde” capture des informations sur tous les états possibles dans lesquels le système peut se trouver – et toutes les probabilités associées à chaque état. Les interactions répétées avec le système provoqueront la collapse de la fonction d’onde et produiront un résultat spécifique.

Schrödinger’s Cat

Schrödinger’s Cat est une expérience de pensée célèbre en mécanique quantique qui illustre le concept de superposition et l’effondrement de la fonction d’onde. L’expérience de pensée a été proposée par le physicien autrichien Erwin Schrödinger en 1935 pour expliquer les propriétés uniques de la physique quantique.

L’expérience demande au participant d’imaginer qu’un chat a été placé à l’intérieur d’une boîte scellée avec un flacon de poison et un atome radioactif qui peut (ou non) se désintégrer.

Si l’atome radioactif se désintègre, il déclenchera la libération du poison et tuera le chat. Si l’atome radioactif ne se désintègre pas, le flacon de poison restera intact et le chat survivra.

Selon les règles de la mécanique quantique, l’ensemble du système – y compris le chat et l’atome – peut être décrit par une seule fonction d’onde qui représente toutes les différentes issues possibles de l’expérience.

Dans le contexte de cette expérience de pensée, la fonction d’onde décrit une superposition de deux états : un état où l’atome s’est désintégré, libéré le poison et tué le chat, et un état où l’atome ne s’est pas désintégré, le flacon de poison est resté intact et le chat est vivant.

Schrödinger expliqua que tant que la boîte reste fermée, le chat restera dans une superposition de deux états car l’état quantique du chat est entrelacé avec l’état quantique de l’atome.

Cependant, dès que quelqu’un ouvre la boîte et observe le système, la fonction d’onde s’effondrera et la distribution de probabilité se résoudra à un résultat spécifique qui est calculé en utilisant toutes les probabilités de son état de superposition. Lorsque cela se produit, le chat sera soit vivant s’il est plus probable que l’atome ne se soit pas désintégré, soit mort s’il est plus probable que l’atome se soit désintégré.

L’expérience de pensée de Schrödinger est souvent utilisée pour introduire les gens aux idées que (1) les systèmes quantiques peuvent exister dans plusieurs états simultanément jusqu’à ce qu’une observation externe (également appelée mesure) provoque l’effondrement de la fonction d’onde et (2) les mesures dans le monde quantique sont intrinsèquement probabilistes.

Décohérence et le coût élevé de l’informatique quantique

L’informatique quantique reste extrêmement coûteuse et sujette aux erreurs car lorsqu’un système quantique interagit avec son environnement externe, tout type d’entrelacement peut imiter la manière dont une fonction d’onde s’effondre et faire en sorte que le système quantique se comporte davantage comme un système classique. Ce phénomène est connu sous le nom de décohérence.

Pour atténuer la décohérence et garantir que les qubits peuvent exister dans plusieurs états simultanément, les systèmes d’informatique quantique nécessitent des environnements hautement contrôlés et isolés qui protègent les qubits des perturbations externes telles que les fluctuations de température et les interférences électromagnétiques.

Cela nécessite des systèmes cryogéniques sophistiqués capables de refroidir les qubits à des températures extrêmement basses (proches du zéro absolu) et des techniques de blindage avancées capables de les protéger contre les influences externes.

Sans moyens efficaces de gérer la décohérence, la puissance de calcul des systèmes quantiques est considérablement réduite. Les méthodes pour atténuer la décohérence, telles que les codes de correction d’erreurs et les techniques d’isolation, sont des préoccupations cruciales en matière de rendement pratique et de rentabilité de l’informatique quantique.

Comment l’informatique quantique est-elle utilisée aujourd’hui ?

Bien qu’il y ait beaucoup d’enthousiasme autour du potentiel de l’informatique quantique, elle en est encore à ses débuts et de nombreuses applications pratiques visant à améliorer l’informatique classique grâce à la mécanique quantique en sont encore aux premiers stades.

À mesure que la technologie mûrit et que les ordinateurs quantiques deviennent plus accessibles, on s’attend à ce que l’informatique quantique continue d’avoir un impact sur un large éventail de domaines industriels, notamment :

Cryptographie : Les ordinateurs quantiques pourraient potentiellement casser de nombreux schémas cryptographiques actuellement en cours d’utilisation, ce qui rendrait nécessaire le développement de nouvelles techniques de cryptage sécurisées quantiquement.

Recherche pharmaceutique : Les chercheurs utilisent l’informatique quantique pour aider à modéliser des réactions moléculaires et chimiques complexes, ce qui pourrait potentiellement conduire à la découverte de nouveaux médicaments et améliorer les soins de santé.

Optimisation et efficacité : Les modèles de prestation Quantum-as-a-Service sont utilisés pour des tâches telles que l’optimisation du trafic, la logistique de la chaîne d’approvisionnement et la modélisation financière.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique : Les ordinateurs quantiques sont utilisés pour accélérer l’exécution des algorithmes d’apprentissage automatique et rendre les sorties de l’intelligence artificielle plus précises.

Modélisation climatique : La modélisation de systèmes environnementaux complexes, qui demande actuellement une puissance de calcul importante, pourrait être révolutionnée par l’informatique quantique.

Science des matériaux : L’informatique quantique a le potentiel de révolutionner le domaine de la science des matériaux, y compris la découverte de nouveaux supraconducteurs.

Modélisation financière : Les ordinateurs quantiques peuvent être utilisés pour aider à optimiser les stratégies de trading, gérer les risques et améliorer la modélisation des systèmes financiers.

Agriculture : Les systèmes quantiques sont déjà utilisés pour optimiser les rendements des cultures en analysant les séquences d’ADN des plantes.

Gestion des risques : Les ordinateurs quantiques peuvent être utilisés pour analyser de vastes ensembles de données complexes afin de peaufiner les modèles de risques et permettre des évaluations de risques plus précises.

Simulations quantiques : Une des principales forces de l’informatique quantique est sa capacité à simuler des systèmes quantiques complexes que les ordinateurs classiques ont du mal à modéliser avec précision.