Une startup utilise l'informatique quantique pour booster l'apprentissage automatique

Rejets

Une entreprise californienne vient de prouver qu'un type d'ordinateur exotique et potentiellement révolutionnaire peut être utilisé pour effectuer une forme courante d'apprentissage automatique.

Cet exploit laisse espérer que les ordinateurs quantiques, qui exploitent les principes défiant la logique de la physique quantique pour effectuer certains types de calculs à des vitesses ridicules, pourraient avoir un impact important sur le domaine le plus en vogue de l'industrie technologique : l'intelligence artificielle.

Des chercheurs de Calcul des rejets , une société basée à Berkeley, en Californie, a utilisé l'un de ses prototypes de puces quantiques - un dispositif supraconducteur logé dans une configuration super-refroidie élaborée - pour exécuter ce qu'on appelle un algorithme de clustering. Le clustering est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour organiser les données en groupes similaires. Rigetti rend également disponible aujourd'hui le nouvel ordinateur quantique, qui peut gérer 19 bits quantiques, ou qubits, via sa plate-forme de cloud computing, appelée Forest.

La démonstration ne signifie cependant pas que les ordinateurs quantiques sont sur le point de révolutionner l'IA. Les ordinateurs quantiques sont si exotiques que personne ne sait vraiment ce que pourraient être les applications qui tuent. L'algorithme de Rigetti, par exemple, n'a aucune utilité pratique, et il n'est pas tout à fait clair à quel point il serait utile d'effectuer des tâches de regroupement sur une machine quantique.

Pourtant, Will Zeng, responsable des logiciels et des applications chez Rigetti, affirme que le travail représente une étape clé vers la construction d'une machine quantique. Il s'agit d'une nouvelle voie vers des applications pratiques pour les ordinateurs quantiques, déclare Zeng. Le clustering est un problème mathématique vraiment fondamental et fondamental. Personne n'a jamais montré que vous pouvez le faire.

Il y a actuellement une quantité remarquable d'enthousiasme autour des efforts pour développer des ordinateurs quantiques pratiques. De grandes entreprises technologiques, dont IBM, Google, Intel et Microsoft, ainsi que quelques startups bien financées se précipitent pour construire des machines exotiques qui promettent d'inaugurer une forme d'informatique fondamentalement nouvelle.

Imaginé pour la première fois par des physiciens il y a presque 40 ans , les ordinateurs quantiques ne traitent pas les informations en utilisant le binaire un sable 0 s. Au lieu de cela, ils exploitent deux phénomènes quantiques - la superposition et l'intrication - pour effectuer des calculs sur de grandes quantités de données à la fois. La nature de la physique quantique signifie qu'un ordinateur avec seulement 100 qubits devrait être capable d'effectuer des calculs à une échelle époustouflante.

Rigetti est en quelque sorte un outsider dans la course. IBM a récemment annoncé qu'il avait construit un ordinateur quantique avec 50 qubits, et Google est largement répandu pour avoir un appareil d'une échelle similaire. Pourtant, Rigetti a beaucoup de boosters. La société a levé environ 70 millions de dollars auprès d'investisseurs, dont Andreessen Horowitz, l'une des sociétés les plus importantes de la Silicon Valley.

Cependant, avoir plus de qubits n'est pas nécessairement synonyme de supériorité. Maintenir des états quantiques et manipuler des qubits de manière fiable représentent des défis redoutables.

Comme d'autres, Rigetti utilise une approche hybride, ce qui signifie que sa machine quantique fonctionne de concert avec une machine conventionnelle pour rendre la programmation plus simple. Zeng affirme que les systèmes de l'entreprise sont également plus modulaires que ceux de ses concurrents, ce qui peut offrir un avantage significatif lorsqu'il s'agit de faire évoluer davantage les machines.

L'informatique quantique a un énorme potentiel, en théorie. Il existe de bonnes preuves que les machines quantiques peuvent être utilisées pour résoudre des défis cryptographiques et pour simuler de nouveaux matériaux. Et il y a de l'espoir que des algorithmes tels que ceux de Rigetti finiront par transformer le monde de l'apprentissage automatique et de l'IA.

Les ordinateurs quantiques arrivent tout juste à une échelle où ils peuvent effectuer un travail qu'il serait très difficile, voire impossible, de faire fonctionner même sur le supercalculateur conventionnel le plus puissant. La course pour démontrer ce seuil avec une machine fonctionnelle, parfois appelée suprématie quantique, est devenue le symbole du battage médiatique actuel. Les physiciens s'accordent à dire qu'il faudra encore plusieurs années avant que les ordinateurs quantiques et les algorithmes qui les utilisent ne montrent leur valeur.

Christophe Monroe , physicien expérimental à l'Université du Maryland et scientifique en chef d'une autre start-up d'informatique quantique, IonQ , dit qu'il est trop tôt pour suggérer que l'informatique quantique changera l'apprentissage automatique. Nous ne comprenons pas vraiment comment et pourquoi l'apprentissage automatique classique fonctionne, il semble donc que l'appliquer au quantique pourrait simplement obscurcir davantage un domaine déjà obscurci, dit-il.

Monroe, cependant, soulève une possibilité inverse intéressante. Il suggère que l'apprentissage automatique pourrait jouer un rôle clé dans la fiabilité des ordinateurs quantiques. La complexité croissante des systèmes de contrôle classiques pour les grands ordinateurs quantiques peut nécessiter une approche différente, souligne-t-il. Il spécule donc que l'apprentissage automatique non quantique sera peut-être utilisé pour gérer le comportement complexe à l'intérieur de ces machines.

Scott Aaronson , qui dirige le Centre d'information quantique de l'Université du Texas, dit qu'il s'attend à ce que l'informatique quantique accélère certaines approches d'apprentissage automatique à l'avenir, bien que des travaux supplémentaires soient nécessaires pour montrer à quel point cela est précieux.

Aaronson et Monroe conviennent que rendre les ordinateurs quantiques accessibles via le cloud, comme Rigetti, IBM et Google le font tous, sera crucial pour faire avancer le domaine. Des applications émergeront probablement au fur et à mesure que les ingénieurs et les programmeurs commenceront à expérimenter ces systèmes.

Fournir un accès aux premiers utilisateurs peut également fournir une source de revenus précieuse pour les startups comme Rigetti. IBM récemment annoncé une gamme de partenaires pour son projet quantique, dont JPMorgan Chase, Daimler AG, Samsung, Hitachi et Oak Ridge National Laboratory. Ces entreprises veulent voir ce que les machines quantiques pourraient être capables de faire dans une gamme d'applications, notamment la modélisation financière, la chimie et l'optimisation des itinéraires.

Aaronson se demande si le battage médiatique croissant pourrait éventuellement freiner les progrès réels, bien qu'il puisse s'avérer difficile de séparer les deux. D'un autre côté, dit-il, c'est une période vraiment excitante.

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