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Les progrès rapides de l’intelligence artificielle qui ont révisé l’industrie technologique ont mis une autre idée potentiellement transformatrice: l’informatique quantique à l’ombre. Lorsque le coup droit de l’IA domine les titres, il est difficile de se concentrer sur les avantages les plus éloignés et non prouvés des machines quantiques.
Cependant, ce n’est pas seulement une question de perception. Selon deux des chiffres clés de l’IA, l’informatique quantique peut être beaucoup moins importante et assez importante que de nombreuses personnes travaillant dans ce domaine.
Leurs commentaires ont forcé l’industrie de l’informatique quantique à se nourrir défensives, ravivant des questions difficiles à secouer. Où est la frontière entre le battage médiatique et la réalité?
Cette année, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a prédit que les ordinateurs quantiques utiles sont encore à 20 ans. La propre entreprise de Huang travaille en étroite collaboration avec de nombreuses sociétés quantiques, notamment en adaptant les logiciels CUDA pour aider les chercheurs à créer des simulations quantiques. Cela n’a pas empêché ses commentaires de frapper des actions dans l’entreprise qu’ils ont été publiquement reconnus.
La réaction qui a déclenché est moins dramatique, mais elle a potentiellement une signification encore plus grande, et la proposition de Demis Hassabis, PDG et co-fondatrice de GooglePmind, estime que l’IA ne peut être abordé que par des ordinateurs quantiques. disponible pour prendre. .
L’un des plus grands espoirs des machines quantiques est qu’ils peuvent modéliser l’activité moléculaire avec beaucoup plus de détails que les ordinateurs traditionnels ou « classiques ». Il pourrait ouvrir la voie à de nouveaux médicaments et technologies de batterie. Cependant, selon Hassabis, l’IA fonctionnant sur des ordinateurs s’est déjà révélée compétente dans la modélisation des systèmes complexes et peut gérer ce type de travail.
Naturellement, de tels commentaires ont conduit à une réponse rapide de la foule quantique. Hartmut Neven, responsable de l’effort quantique chez Google, a déclaré cette semaine qu’il était convaincu que « les applications réelles qui ne peuvent être réalisées qu’avec des ordinateurs quantiques » arriveront dans les cinq ans. Il n’est pas clair quelle forme cela prendra.
Le gros pari de Google réside dans les machines quantiques résistantes aux pannes à grande échelle qui pourraient l’emporter de loin sur les ordinateurs classiques. À la fin de l’année dernière, il a démontré qu’il était en mesure de surmonter le «bruit» qui s’accumule dans les systèmes quantiques en raison de l’instabilité inhérente des composants de base appelés qubits. Un système pratique.
Mais à court terme, les espoirs de l’industrie dépendent de ce qui est connu sous le nom de NISQ (quantum vorace et à grande échelle). Ceux-ci ne peuvent gérer que des calculs quantiques courts avant d’être submergés par le bruit, mais ils peuvent être utilisés pour en générer des utiles. L’argument de Neven a coïncidé avec la publication de Google Research dans la nature, qui décrit de nouvelles techniques qui pourraient rendre les simulations quantiques NISQ plus pratiques.
Cependant, les partisans du système NISQ ont longtemps soutenu qu’il est proche d’une percée. Des questions demeurent jusqu’à ce que nous puissions démontrer des tâches informatiques utiles qui ne sont pas traitées par des machines classiques.
Cependant, le mouvement simple de l’IA peut avoir ouvert une nouvelle voie pour l’informatique quantique. Quantinuum – Formé à partir de la fusion du bras quantique de Honeywell et du Cambridge Quantum du Royaume-Uni – Cette semaine, les machines quantiques ont été utilisées pour générer des données supplémentaires pour créer un modèle de langue à grande échelle qui soutient la majorité de l’IA aujourd’hui.
Selon le PDG Raj Hazra, la simulation de la nature au niveau moléculaire dans un ordinateur quantique génère des données qui ne peuvent pas être générées autrement. Cela peut en valoir la peine, ajoute-t-il. Ajoute des entreprises cherchant à former des modèles d’IA pour la découverte de médicaments et la recherche sur de nouveaux matériaux. Cependant, cela n’a pas été démontré que cela apporte des progrès significatifs sur l’informatique classique.
Les travaux de Quannuum se réfèrent à un point plus large concernant l’interaction entre l’informatique quantique et l’IA. Cela montre que les deux limites entre les deux champs changent à mesure qu’elles évoluent. Les deux technologies sont susceptibles de fonctionner entre elles, chacune travaillant sur la tâche informatique optimale.
L’IA s’avançant à un rythme féroce et l’informatique quantique devenant encore plus prometteuse que la réalité, il reste difficile de prédire comment deux mariages fonctionneront.
