La machine à rêve quantique de Google

John Martinis a utilisé le bras de ses lunettes de lecture pour indiquer l'endroit où il a l'intention de faire la démonstration d'une nouvelle forme d'ordinateur d'une puissance presque inimaginable dans quelques années. C'est une douille cylindrique d'un pouce et demi de diamètre, au bas d'une pile de plaques, de blocs et de fils de laiton, de cuivre et d'or de la taille d'un torse. Le lendemain de ma rencontre cet automne, il a chargé la douille d'une puce supraconductrice expérimentale gravée d'un logo Google microscopique et a refroidi l'appareil à un centième de degré Celsius au-dessus du zéro absolu. Pour célébrer ce premier jour de test de la machine, Martinis a organisé ce qu'il a appelé une petite fête dans une brasserie avec des collègues de son nouveau laboratoire Google à Santa Barbara, en Californie.

John Martinis étudie le fonctionnement des ordinateurs quantiques depuis 30 ans. Maintenant, il pourrait être sur le point d'en faire enfin un utile.

Cette fête n'était rien comparée à la célébration qui aura lieu si Martinis et son groupe peuvent réellement créer l'ordinateur miracle qu'ils recherchent. Parce qu'il exploiterait les étranges propriétés de la physique quantique qui surviennent dans des conditions extrêmes comme celles de la puce ultra-froide, le nouvel ordinateur permettrait à un codeur Google d'effectuer des calculs pendant une pause-café qui prendrait des millions d'années à un supercalculateur d'aujourd'hui. Le logiciel que Google a développé sur des ordinateurs ordinaires pour conduire des voitures ou répondre à des questions pourrait devenir beaucoup plus intelligent. Et les idées à un stade précoce qui bouillonnent chez Google et sa société mère, telles que des robots qui peuvent servir d'intervenants d'urgence ou des logiciels qui peuvent converser à un niveau humain, pourraient devenir réalité.

Les fondements théoriques de l'informatique quantique sont bien établis. Et les physiciens peuvent construire les unités de base, appelées qubits, à partir desquelles un ordinateur quantique serait fabriqué. Ils peuvent même exploiter des qubits ensemble en petits groupes. Mais ils n'ont pas créé d'ordinateur quantique entièrement fonctionnel et pratique.

Martinis est une figure dominante dans le domaine : son groupe de recherche à l'Université de Californie à Santa Barbara a démontré certains des qubits les plus fiables et leur a fait exécuter une partie du code dont un ordinateur quantique aurait besoin pour fonctionner. Il a été embauché par Google en juin 2014 après avoir persuadé l'entreprise que la technologie de son équipe pouvait mûrir rapidement avec le bon support. Avec son nouveau laboratoire Google opérationnel, Martinis pense qu'il pourra faire la démonstration d'un ordinateur quantique petit mais utile dans deux ou trois ans. On se dit souvent qu'on est en train de donner naissance à l'industrie de l'informatique quantique, dit-il.

Google et l'informatique quantique sont un match fait au paradis algorithmique. On dit souvent que l'entreprise est définie par une soif insatiable de données. Mais Google a une dépendance stratégique plus pressante : à la technologie qui extrait des informations à partir de données, et crée même des informations à partir de celles-ci. La société a été fondée pour commercialiser un algorithme de classement des pages Web et a construit ses bases financières avec des systèmes qui vendent et ciblent des publicités. Plus récemment, Google a beaucoup investi dans le développement de logiciels d'intelligence artificielle capables d'apprendre à comprendre le langage ou les images, d'effectuer un raisonnement de base ou de diriger une voiture dans la circulation, toutes choses qui restent délicates pour les ordinateurs conventionnels mais qui devraient être un jeu d'enfant pour les ordinateurs quantiques. L'apprentissage automatique est un moyen fondamental et transformateur par lequel nous repensons notre façon de tout faire, a récemment informé les investisseurs du PDG de Google, Sundar Pichai. Soutenir cet effort serait le premier de nombreux emplois pour la nouvelle industrie quantique de Martinis.

Faiseur de rêves

Pas plus tard que la semaine dernière, la perspective d'un ordinateur quantique faisant quoi que ce soit d'utile d'ici quelques années semblait lointaine. Les chercheurs des laboratoires gouvernementaux, universitaires et d'entreprise étaient loin de combiner suffisamment de qubits pour créer ne serait-ce qu'une simple machine de preuve de principe. Une startup canadienne bien financée appelée D-Wave Systems a vendu quelques-uns de ce qu'elle a appelé les premiers ordinateurs quantiques commerciaux au monde, mais a passé des années à ne pas convaincre les experts que les machines faisaient réellement ce qu'un ordinateur quantique devrait faire (voir The CIA et Jeff Bezos Bet sur l'informatique quantique).

Puis la NASA a convoqué des journalistes au bâtiment N-258 de son centre de recherche Ames à Mountain View, en Californie, qui héberge depuis 2013 un ordinateur D-Wave acheté par Google. Là, Hartmut Neven, qui dirige le Laboratoire d'intelligence artificielle quantique Google, créé pour expérimenter la machine D-Wave, a dévoilé la première preuve réelle qu'elle peut offrir la puissance promise par les partisans de l'informatique quantique. Dans un test soigneusement conçu, la puce supraconductrice à l'intérieur de l'ordinateur de D-Wave - connue sous le nom de recuit quantique - avait fonctionné 100 millions de fois plus vite qu'un processeur conventionnel.

Pas plus tard que la semaine dernière, la perspective d'un ordinateur quantique faisant quoi que ce soit d'utile d'ici quelques années semblait lointaine. Ensuite, la NASA a convoqué des journalistes dans son centre de recherche Ames à Mountain View.

Cependant, ce type d'avantage doit être disponible dans les tâches informatiques pratiques, pas seulement dans les tests artificiels. Nous devons faciliter la résolution d'un problème qui survient au bureau d'un ingénieur et le mettre dans l'ordinateur, a déclaré Neven, un expert bavard en apprentissage automatique. C'est là qu'intervient Martinis. Neven ne pense pas que D-Wave puisse obtenir une version de son recuit quantique prête à servir les ingénieurs de Google assez rapidement, alors il a embauché Martinis pour le faire. Il est devenu clair que nous ne pouvons pas simplement attendre, dit Neven. Il y a une liste de lacunes qui doivent être surmontées pour arriver à une véritable technologie. Il dit que les qubits sur la puce de D-Wave sont trop peu fiables et ne sont pas suffisamment câblés ensemble. (Le PDG de D-Wave, Vern Brownell, répond qu'il ne s'inquiète pas de la concurrence de Google.)

Google sera en concurrence non seulement avec toutes les améliorations que D-Wave peut apporter, mais aussi avec Microsoft et IBM, qui ont eux-mêmes d'importants projets d'informatique quantique (voir Microsoft's Quantum Mechanics et IBM Shows Off a Quantum Computing Chip). Mais ces entreprises se concentrent sur des conceptions bien loin de devenir pratiquement utiles. En effet, un calendrier interne approximatif pour le projet de Google estime que le groupe de Martinis peut fabriquer un recuit quantique avec 100 qubits dès 2017. La dernière puce de D-Wave a déjà 1 097 qubits, mais Neven dit qu'une puce de haute qualité avec moins de qubits sera probablement néanmoins utile pour certaines tâches. Un recuit quantique ne peut exécuter qu'un seul algorithme particulier, mais il se trouve qu'il est bien adapté aux domaines qui préoccupent le plus Google. Les applications qui pourraient particulièrement en bénéficier incluent la reconnaissance de formes et l'apprentissage automatique, explique Guillaume Olivier , un cadre supérieur du MIT Lincoln Laboratory qui a étudié le potentiel de l'informatique quantique.

John Martinis, 57 ans, est la personne idéale pour transformer un volet complexe et époustouflant de la recherche en physique quantique en une nouvelle discipline d'ingénierie. Non seulement il peut plonger dans les mathématiques ésotériques, mais il aime construire des choses. Faire fonctionner ne serait-ce qu'un seul qubit est un puzzle assemblé à partir de la théorie quantique profonde, de la physique du solide, de la science des matériaux, de la microfabrication, de la conception mécanique et de l'électronique conventionnelle. Martinis, qui est grand avec une voix forte et amicale, met un point d'honneur à maîtriser personnellement la théorie et la mise en œuvre technique de chaque pièce. En visitant son nouveau laboratoire chez Google, il est aussi enthousiasmé par les nouveaux fers à souder et les nouvelles machines-outils de l'atelier conventionnel que par les équipements plus sophistiqués qui refroidissent les puces et les font fonctionner. Pour moi, c'est amusant, dit-il. J'ai pu faire des expériences que personne d'autre ne pouvait faire, parce que je pouvais construire mes propres appareils électroniques.

Cette puce expérimentale, gravée du logo Google, est refroidie juste au-dessus du zéro absolu afin de générer des effets quantiques.

Martinis et son équipe doivent être adeptes de tant de choses car les qubits sont inconstants. Ils peuvent être fabriqués de différentes manières - Martinis utilise des boucles en aluminium refroidies par de minuscules courants jusqu'à ce qu'ils deviennent supraconducteurs - mais tous représentent des données au moyen d'états quantiques délicats qui sont facilement déformés ou détruits par la chaleur et le bruit électromagnétique, ce qui peut potentiellement ruiner un calcul.

Les qubits utilisent leur physique fragile pour faire la même chose que les transistors utilisent l'électricité pour faire sur une puce conventionnelle : représenter des bits d'information binaires, soit 0 ou un . Mais les qubits peuvent aussi atteindre un état, appelé superposition, qui est effectivement à la fois 0 et un en même temps. Les qubits dans une superposition peuvent être liés par un phénomène connu sous le nom d'intrication, ce qui signifie qu'une action effectuée sur l'un a des effets instantanés sur l'autre. Ces effets permettent à une seule opération dans un ordinateur quantique de faire le travail de beaucoup, beaucoup plus d'opérations dans un ordinateur conventionnel. Dans certains cas, l'avantage d'un ordinateur quantique sur un ordinateur conventionnel devrait croître de façon exponentielle avec la quantité de données à traiter.

La difficulté de créer des qubits suffisamment stables est la raison pour laquelle nous n'avons pas encore d'ordinateurs quantiques. Mais Martinis travaille là-dessus depuis plus de 11 ans et pense qu'il y est presque. Le temps de cohérence de ses qubits, ou la durée pendant laquelle ils peuvent maintenir une superposition, est de quelques dizaines de microsecondes, soit environ 10 000 fois le chiffre de ceux de la puce de D-Wave.

La confiance de Martinis dans le matériel de son équipe le fait même penser qu'il peut construire Google une alternative à un recuit quantique qui serait encore plus puissant. Un ordinateur quantique universel, comme on l'appellerait, pourrait être programmé pour résoudre n'importe quel type de problème, pas seulement un type de mathématiques. La théorie derrière cette approche est en fait mieux comprise que celle des recuits, en partie parce que la plupart du temps et de l'argent consacrés à la recherche en informatique quantique ont été consacrés à l'informatique quantique universelle. Mais les qubits n'ont pas été suffisamment fiables pour traduire la théorie en un ordinateur quantique universel fonctionnel.

Cette structure de plaques métalliques est nécessaire pour refroidir et protéger les puces quantiques.

Jusqu'en mars, c'est-à-dire lorsque Martinis et son équipe sont devenus les premiers à démontrer des qubits qui franchissaient un seuil de fiabilité crucial pour un ordinateur quantique universel (voir Google Researchers Make Quantum Computing Components More Reliable ). Ils ont obtenu une puce avec neuf qubits pour exécuter une partie d'un programme de vérification des erreurs, appelé code de surface, nécessaire au fonctionnement d'un tel ordinateur (IBM a depuis fait fonctionner une partie du code de surface sur quatre qubits). Nous avons fait la démonstration de la technologie à un point où je savais que nous pouvions passer à l'échelle, dit Martinis. C'était pour de vrai.

Martinis vise à présenter un ordinateur quantique universel complet avec environ 100 qubits à peu près au même moment où il livre le nouveau recuit quantique de Google, dans environ deux ans. Ce serait une étape importante dans l'informatique, mais il est peu probable que cela aide immédiatement les programmeurs de Google. La complexité du code de surface est telle que même si une puce avec 100 qubits pourrait exécuter le programme de vérification des erreurs, elle serait incapable de faire un travail utile en plus de cela, dit Robert McDermott , qui dirige un groupe de recherche en informatique quantique à l'Université du Wisconsin. Pourtant, Martinis pense qu'une fois qu'il pourra obtenir ses qubits suffisamment fiables pour en mettre 100 sur une puce quantique universelle, la voie pour en combiner beaucoup plus s'ouvrira. C'est quelque chose que nous comprenons assez bien, dit-il. Il est difficile d'obtenir une cohérence, mais facile à mettre à l'échelle.

Algorithmes stupides

Lorsque Martinis explique pourquoi sa technologie est nécessaire chez Google, il n'épargne pas les sentiments des personnes travaillant sur l'IA. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont vraiment stupides, dit-il, avec une pointe d'émerveillement dans la voix. Ils ont besoin de tant d'exemples pour apprendre.

En effet, l'apprentissage automatique utilisé par Google et d'autres sociétés informatiques est pathétique à côté de la façon dont les humains ou les animaux acquièrent de nouvelles compétences ou connaissances. Enseigner à un logiciel de nouvelles astuces, telles que la façon de reconnaître les voitures et les chats sur les photos, nécessite généralement des milliers ou des millions d'exemples soigneusement sélectionnés et étiquetés. Bien qu'une technique appelée apprentissage en profondeur ait récemment produit des avancées frappantes dans la précision avec laquelle les logiciels peuvent apprendre à interpréter les images et la parole, des facultés plus complexes comme la compréhension des nuances du langage restent hors de portée des machines.

Comprendre comment les puces de Martinis peuvent rendre le logiciel de Google moins stupide incombe à Neven. Il pense que la puissance prodigieuse des qubits réduira l'écart entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage biologique et refaçonnera le domaine de l'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique sera transformé en apprentissage quantique, dit-il. Cela pourrait signifier un logiciel qui peut apprendre à partir de données plus désordonnées, ou à partir de moins de données, ou même sans instruction explicite. Par exemple, les chercheurs de Google ont conçu un algorithme qui, selon eux, pourrait permettre aux logiciels d'apprentissage automatique de trouver une nouvelle astuce même si jusqu'à la moitié des données d'exemple fournies sont incorrectement étiquetées. Neven pense que ce type de muscle informatique pourrait être la clé pour donner aux ordinateurs des capacités aujourd'hui limitées aux humains. Les gens se demandent si nous pouvons fabriquer des machines créatives - les systèmes les plus créatifs que nous puissions construire seront les systèmes d'IA quantique, dit-il.

Plus concrètement, avec seulement la machine de D-Wave sur laquelle s'entraîner pour l'instant, les chercheurs de Google ne peuvent pas faire grand-chose de plus que spéculer sur ce qu'ils pourraient ou devraient faire exactement avec les puces que Martinis construit. Même lorsqu'ils mettront la main dessus, il faudra du temps pour inventer et construire l'infrastructure nécessaire pour faire fonctionner un grand nombre d'appareils exotiques afin qu'ils puissent contribuer matériellement aux activités de Google.

Neven est convaincu que les artisans quantiques de Google et son équipe peuvent surmonter tout cela. Il imagine des rangées de puces supraconductrices alignées dans des centres de données pour que les ingénieurs de Google puissent y accéder assez rapidement via Internet. Je prédis que dans 10 ans, il n'y aura plus rien d'autre que l'apprentissage automatique quantique - vous ne faites plus de manière conventionnelle, dit-il. Un Martinis souriant accepte avec méfiance cette vision. J'aime ça, mais c'est dur, dit-il. Il peut dire ça, mais je dois le construire.

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