12 meilleures applications de l'informatique quantique | Édition 2021

Les scientifiques du monde entier font avancer les ordinateurs quantiques, essayant d'arriver à la technologie informatique quantique la plus puissante. Les géants de la technologie, dont Google et IBM, se battent pour la suprématie quantique.

Mais pourquoi? Les machines quantiques peuvent résoudre certains problèmes un milliard de fois plus rapidement que les ordinateurs classiques. Alors que la demande de processeurs puissants continue d'augmenter et que les tâches deviennent plus étendues et plus complexes, nous aurons besoin d'architectures de calcul plus efficaces pour alimenter les solutions.

De telles avancées dans la technologie informatique créeraient des millions d'opportunités, dans presque tous les aspects de la vie moderne. Selon GlobeNewswire, le marché mondial de l'informatique quantique était évalué à 507,1 millions de dollars en 2019. Il devrait atteindre 65 milliards de dollars d'ici 2030, avec un TCAC de 56 %. L'Amérique du Nord et l'Europe devraient représenter plus de 78 % du marché de l'informatique quantique.

Cela ne signifie pas que les systèmes quantiques remplaceront les ordinateurs d'aujourd'hui. Au lieu de cela, ils travailleront aux côtés des superordinateurs classiques, car chacun a ses forces et ses avantages uniques.

Dans cet article de présentation, nous avons mentionné certaines des principales applications de l'informatique quantique parmi les vastes possibilités. Cela vous donnera une meilleure idée de ce pour quoi les ordinateurs quantiques sont conçus.

12. Prévisions météo

Les ordinateurs quantiques peuvent être utilisés pour cartographier des modèles météorologiques extrêmement complexes. Contrairement aux systèmes météorologiques actuels, il sera en mesure de fournir des prévisions pour des régions plus petites et plus spécifiques, aidant les agriculteurs à mieux se préparer aux changements météorologiques et aidant les compagnies aériennes à minimiser les perturbations.

IBM investit massivement dans les systèmes de prévision météorologique. Elle a collaboré avec The Weather Company, le National Center for Atmospheric Research et l'University Corporation For Atmospheric Research aux États-Unis, pour créer un modèle supérieur capable d'estimer les orages au niveau local.

En 2019, IBM, en collaboration avec The Weather Company, a dévoilé le Global High-Resolution Atmospheric Forecasting System (GRAF) qui utilise des superordinateurs IBM pour traiter les données de millions de capteurs à travers le monde.

Lorsque l'informatique quantique deviendra possible, les systèmes de type GRAF seront capables d'analyser des milliards de données chaque heure et de prévoir des événements micro-métrologiques tels que la formation de nuages ​​individuels ou de tourbillons de vent.

11. Cybersécurité

Ce ne sont que des estimations approximatives  

Les ordinateurs quantiques seront capables de résoudre de nombreux problèmes presque impossibles à résoudre pour les machines d'aujourd'hui. Cela inclut le craquage des algorithmes de cryptage qui protègent l'infrastructure d'Internet et les données sensibles.

Le cryptage RSA basé sur des nombres de 2048 bits, par exemple, est largement utilisé pour la transmission sécurisée des données. On estime qu'un ordinateur quantique avec 20 millions de qubits pourrait casser un tel cryptage en 8 heures.

Bien entendu, la puissance de l'informatique quantique peut également être utilisée pour développer des systèmes de cryptage hautement sécurisés. De nombreuses entreprises, dont Microsoft et Google, ont déjà commencé à travailler sur des algorithmes de chiffrement à sécurité quantique. Ils sont actuellement en phase théorique et test. Le principal défi est d'intégrer ces nouvelles approches dans les infrastructures existantes.

Les algorithmes Quantum-safe sont censés chiffrer :

• Financement et opérations bancaires
• Communications militaires et gouvernementales
• Réseaux d'entreprise
• Dossiers médicaux et données personnelles dans le cloud

10. Batteries de nouvelle génération

Les batteries lithium-ion ont parcouru un long chemin :il y a dix ans, elles pouvaient simplement faire passer les smartphones toute la journée, maintenant elles peuvent alimenter des véhicules électriques sur des centaines de kilomètres.

Cependant, si nous voulons fabriquer des batteries plus puissantes et moins chères qui pourraient durer plus longtemps que les batteries existantes, nous avons besoin de quelques avancées. Des chercheurs d'IBM et de Daimler AG (société mère de Mercedes-Benz) testent l'efficacité avec laquelle les ordinateurs quantiques seront capables de simuler le comportement des composés chimiques dans les batteries.

Ils ont pu simuler les moments dipolaires de quatre molécules d'intérêt industriel (sulfure d'hydrogène, hydrure de lithium, sulfure de lithium et sulfure d'hydrogène de lithium), à l'aide d'un ordinateur quantique de 21 qubits.

Au fur et à mesure que nous augmentons ou améliorons les états des qubits, nous pourrons tester des composés plus gros et plus complexes pour les batteries de nouvelle génération. Ce type d'étude est le travail de base qui nous y mènera finalement.

9. Capture solaire

La cellule solaire à points quantiques | Crédit :Université du Queensland

Les points quantiques (particules semi-conductrices de taille nanométrique dotées de propriétés électroniques et optiques uniques dues à la mécanique quantique) peuvent convertir efficacement l'énergie solaire en électricité. Cela nous aidera à réduire considérablement les émissions de carbone et à améliorer les technologies de production d'énergie existantes.

Des chercheurs australiens de l'Université du Queensland ont déjà développé des points quantiques flexibles et imprimables qui offrent une efficacité de conversion de puissance de plus de 16 %.

Les matériaux de points quantiques non toxiques tels que les nanocristaux de sulfure de bismuth d'argent ont été largement étudiés en raison de leur abondance et de leur sécurité. Bien qu'ils n'aient pas encore été commercialisés à grande échelle, certaines petites entreprises ont commencé à commercialiser des produits photovoltaïques à points quantiques.

8. Engrais propres

Aujourd'hui, l'engrais ammoniacal est produit par un procédé chimique nommé Haber-Bosch. Il combine l'azote atmosphérique avec de l'hydrogène sous des températures élevées et des pressions extrêmement élevées. Le processus utilise des quantités massives d'énergie et libère beaucoup de gaz à effet de serre.

Si les chercheurs connaissaient en détail le mécanisme de la nitrogénase et le comportement des métaux de transition, ils pourraient développer des catalyseurs plus efficaces pour la fabrication d'engrais, ainsi que plusieurs autres produits chimiques essentiels requis dans les industries.

La bonne nouvelle est que les ordinateurs quantiques pourraient un jour modéliser le cofacteur principal de la nitrogénase (cofacteur FeMo), donnant ainsi un aperçu de ses mécanismes. Cela aiderait les chimistes à mettre en place des procédés industriels économes en énergie pour synthétiser des engrais azotés.

7. Découverte des matériaux

Image reproduite avec l'aimable autorisation de Second Bay Studios/Harvard SEAS

Étant donné que l'informatique quantique est basée sur des phénomènes de mécanique quantique, tels que la superposition et l'intrication, elle peut représenter d'autres systèmes quantiques avec beaucoup plus de facilité que les ordinateurs classiques. Par exemple, une machine quantique peut résoudre l'équation de Schrödinger pour une molécule afin de calculer ses états d'énergie autorisés.

Il offre la possibilité de simuler des molécules complexes que les ordinateurs conventionnels ne peuvent pas. Ensemble, les développements de matériel quantique et d'algorithmes quantiques promettent de bouleverser la chimie théorique.

En gérant le bruit dans les qubits sur une machine quantique, les chercheurs peuvent développer de meilleurs matériaux avec des propriétés optiques et mécaniques finement réglées.

Compte tenu des progrès récents des techniques de « réduction du bruit quantique », nous pouvons dire que les matériaux de nouvelle génération pourraient être conçus sur des ordinateurs quantiques plutôt que de déterminer les propriétés chimiques correctes par essais et erreurs.

6. Optimisation du trafic

Les ordinateurs quantiques atténueront de nombreux défis posés par l'augmentation des populations et des congestions au milieu du besoin de décarbonisation. L'un de ces défis est le contrôle du trafic.

La technologie quantique permet d'éviter les embouteillages et de raccourcir les temps d'attente. Cela signifie que les bus et les taxis n'auront pas à parcourir de longues distances sans passagers, et les gens n'auront pas à attendre longtemps leur taxi.

Volkswagen a déjà démontré l'utilisation en direct de l'informatique quantique pour optimiser le trafic. Son algorithme de routage quantique s'exécute sur l'ordinateur quantique D-Wave et calcule les itinéraires de voyage les plus rapides individuellement en temps réel.

De tels algorithmes peuvent interagir en permanence avec des objets en mouvement (vélos, voitures et personnes) et augmenter l'ensemble du système de mobilité d'une ville. Ils peuvent également être mis en œuvre dans le contrôle du trafic aérien pour des informations de routage optimisées.

Volkswagen n'est pas la seule entreprise à travailler sur « l'optimisation du trafic quantique ». Presque tous les constructeurs automobiles, y compris BMW, Toyota et Ford, investissent dans la recherche quantique.

5. Marketing et publicité

Les algorithmes quantiques peuvent fournir de meilleures publicités en créant des modèles d'associations qui influencent le comportement d'achat. Au lieu de diffuser des annonces uniquement basées sur l'historique de navigation des utilisateurs, ces algorithmes se concentreront sur ce que les utilisateurs ressentent après avoir vu une annonce et sur le type d'annonces qui pourraient aider les marques à établir des relations à long terme avec leurs clients.

Par exemple, si la publicité est agréable et fait rire ou se sentir bien les téléspectateurs, cela formera une forte relation publique de marque. En revanche, les publicités ennuyeuses ou irritantes peuvent être contre-productives.

D-Wave Systems Inc. (en collaboration avec Recruit Communication Ltd) a déjà appliqué l'informatique quantique à l'optimisation de la publicité, du marketing et de la communication. L'objectif est d'analyser les données complexes en moins de temps et d'optimiser l'efficacité de la mise en correspondance des publicités avec les clients dans le domaine de la publicité Web.

D-Wave Systems a également expliqué comment les organisations pouvaient utiliser le recuit quantique pour toucher des audiences avec des publicités pertinentes et augmenter le taux de clics (CTR).

4. Modélisation financière

Les marchés modernes sont l'un des systèmes les plus complexes qui existent. Dans le temps qu'il vous faudra pour lire cette phrase, les fonds spéculatifs, les banques d'investissement et les investisseurs particuliers du monde entier auront négocié plus de 80 millions de dollars d'actions.

Pour les investisseurs institutionnels, trouver la bonne combinaison pour des investissements fructueux, en fonction des rendements attendus et des risques associés, est très important pour survivre sur le marché. Cela implique d'analyser des milliers de facteurs qui pourraient affecter les cours des actions. De nombreuses banques d'investissement exécutent des simulations « Monte Carlo » sur des ordinateurs classiques pour une analyse détaillée, ce qui prend énormément de temps et de ressources informatiques.

Les ordinateurs quantiques sont particulièrement conçus pour ce type de calcul probabiliste. En sautant dans le train quantique, les banques d'investissement peuvent non seulement améliorer la qualité des solutions, mais également réduire le temps de développement de celles-ci. Étant donné que ces entreprises gèrent des milliards de dollars, même une petite amélioration des rendements attendus peut leur valoir beaucoup.

En fin de compte, les ordinateurs quantiques aideront les services financiers à : 

• Augmenter les gains sur investissement
• Réduire les exigences de capital
• Améliorer l'identification et la gestion des risques et de la conformité
• Ouvrir de nouvelles opportunités d'investissement.

Lire : Combien d'argent y a-t-il dans le monde ?

3. Découverte de médicaments

Le flux d'informations génétiques au sein d'un système biologique

À l'heure actuelle, il faut des milliards de dollars et plus de dix ans aux sociétés pharmaceutiques pour découvrir un nouveau médicament et le mettre sur le marché. Ils exécutent des centaines de millions de comparaisons sur des ordinateurs classiques. Cependant, les capacités de traitement de ces machines sont assez limitées :elles ne peuvent analyser que des molécules jusqu'à une certaine taille.

Considérez la conception du médicament à base de pénicilline, qui contient 41 atomes :une modélisation complète et précise de l'énergie à l'état de base de la molécule de pénicilline nécessiterait une machine numérique avec plus de transistors qu'il n'y a d'atomes dans l'univers observable.

Le problème peut être résolu avec l'informatique quantique. À mesure que le matériel et les algorithmes quantiques deviendront plus facilement disponibles, il sera possible de comparer des molécules beaucoup plus grosses. Cela peut réduire considérablement le temps et les coûts de développement de médicaments, permettant aux chercheurs de faire de nouvelles découvertes plus rapidement qui pourraient conduire à des remèdes pour diverses maladies.

Dans l'industrie des sciences de la vie, les ordinateurs quantiques devraient permettre trois cas d'utilisation clés qui se renforcent mutuellement dans un cercle vertueux :

• Développer des thérapies de médecine de précision en associant génomes et résultats
• Augmenter l'efficacité de la découverte de médicaments à base de petites molécules et améliorer les résultats pour les patients
• Créer de nouveaux produits biologiques basés sur les prédictions de repliement des protéines

2. Intelligence Artificielle

La machine quantique de Google 

L'intelligence démontrée par les machines est basée sur le principe de l'apprentissage par l'expérience. Plus vous utilisez d'ensembles de données pour entraîner l'IA, plus elle sera précise. Étant donné que la précision/la force de l'IA repose sur l'analyse de millions, voire de milliards de points de données, c'est un candidat idéal pour le calcul quantique.

Pour certains modèles, le machine learning quantique sera bien plus efficace que le machine learning classique. Il s'étend à une branche de recherche qui explore les similitudes structurelles et méthodologiques entre des systèmes physiques spécifiques et des systèmes d'apprentissage, en particulier les réseaux de neurones.

On a dit que l'intelligence artificielle sera au XXIe siècle ce que l'électricité fut au XXe. Nous sommes déjà au point où l'IA est suffisamment capable de créer une autre IA, donc son importance va rapidement s'intensifier.

Pour accélérer le développement, Google, en collaboration avec Volkswagen et l'Université de Waterloo, a lancé TensorFlow Quantum, une bibliothèque open source pour le prototypage de modèles d'apprentissage automatique quantique. IBM, Microsoft et d'autres géants de la technologie investissent également de l'argent dans l'apprentissage automatique quantique.

Lire : Intelligence artificielle contre apprentissage automatique contre apprentissage en profondeur

1. Physique des particules

Collission proton-proton dans le LHC qui produit un boson de Higgs | CERN

L'application la plus intéressante et la plus utile de l'informatique quantique est peut-être l'étude de la nouvelle physique. Les modèles de physique des particules sont remarquablement complexes, nécessitant un grand nombre de ressources et un temps de calcul long pour les simulations numériques.

Par exemple, les expériences sur le Large Hadron Collider au CERN produisent un pétaoctet par seconde de données à partir d'un milliard de collisions de particules chaque seconde. L'analyse est effectuée sur un million de cœurs de processeur fonctionnant dans 170 centres de données à travers le monde. D'ici 2027, la puissance de calcul requise pour traiter et analyser les données du CERN sera multipliée par 50 à 100.

C'est là que l'informatique quantique est utile. Il permettra aux physiciens de simuler la physique nucléaire, la diffusion des noyaux, les quarks ainsi que les interactions fondamentales.

Le CERN a déjà commencé à travailler avec IBM sur des ordinateurs quantiques. Les chercheurs ont utilisé la « machine à vecteur de support quantique » pour voir comment l'apprentissage automatique quantique supervisé pourrait être utilisé pour identifier les événements du boson de Higgs dans les données de collision.

Une autre équipe de chercheurs a réussi à simuler des théories de jauge sur réseau dans un ordinateur quantique, qui décrivent l'interaction entre les particules élémentaires, telles que les quarks et les gluons.

Lire : Qu'est-ce que la suprématie quantique ? Et pourquoi est-ce important ?

Dans l'ensemble, l'informatique quantique fait des progrès dans divers domaines, allant de la physique à N corps à l'énergétique moléculaire. Cela perturbera les techniques actuelles et permettra aux chercheurs de s'attaquer à des problèmes qu'ils n'auraient jamais tenté de résoudre auparavant.