Le Japon lance un prototype d’ordinateur quantique 100 fois plus rapide que les supercalculateurs actuels

En novembre 2017, le Japon a dévoilé son premier prototype d’ordinateur quantique, accessible gratuitement au public sur Internet pour des essais. Avec cette machine, le Japon a rejoint la course à la construction de l'ordinateur le plus puissant au monde doté d'une force brute plus importante, ce qui est la clé pour utiliser tout le potentiel de l'intelligence artificielle.

Le projet est développé par Nippon Telegraph and Telephone Corporation, Université de Tokyo, Institut national d'informatique, Université de Stanford, et soutenu financièrement par le programme ImPACT du gouvernement japonais.

La machine est basée sur un réseau neuronal quantique qui peut théoriquement résoudre des problèmes complexes environ 100 fois plus rapidement que les superordinateurs traditionnels. Ce qui est plus impressionnant, c’est qu’il fait tout cela en consommant seulement 1 kilowatt d’énergie, au lieu des 10 000 kilowatts utilisés par les supercalculateurs conventionnels pour effectuer la même tâche. Découvrons exactement ce qu'ils ont développé et comment cela fonctionne.

Réseaux de neurones quantiques

Les réseaux de neurones quantiques (QNN) utilisent des oscillateurs paramétriques optiques comme neurones quantiques et des circuits de rétroaction de mesure optique homodyne comme synapses quantiques. Il recherche une solution à plusieurs combinaisons de problèmes d'optimisation en exploitant le freinage de symétrie collective au seuil des oscillateurs paramétriques optiques.

De plus, les utilisateurs peuvent découvrir à quoi ressemble réellement la réalisation d'expériences avec le QNN et des simulations basées sur la théorie quantique des réseaux d'oscillateurs paramétriques optiques.

En termes simples, dans les réseaux neuronaux quantiques, les chercheurs tentent d’intégrer des modèles de réseaux neuronaux artificiels en utilisant les avantages de l’information quantique pour créer des applications plus efficaces. L’objectif est d’utiliser les fonctionnalités de l’informatique quantique (parallélisme quantique, interférence, intrication) comme ressources. Cependant, il est assez difficile de former des réseaux de neurones classiques, en particulier dans les applications Big Data. 

QNNCLoud

Si vous êtes intéressé par les principes et les fonctionnalités du réseau de neurones quantiques, QNNCloud propose 3 outils –

1. Un livre blanc élaborant la théorie quantique
2. Capacité de simulation quantique à l'aide du supercalculateur Shoubu
3. Calcul quantique à l'aide de QNN

Le QNNcloud est construit sur un réseau de 2 000 oscillateurs paramétriques optiques avec des connexions tout-à-tout programmables, qui permettent aux utilisateurs de résoudre des problèmes NP Hard Max Cut d'une taille allant jusqu'à N=2 000 sur des graphiques complets (ce qui est bien au-delà des limites des ordinateurs quantiques actuels), sans faire aucun effort pour intégrer un graphique cible dans le matériel de la machine.

Il existe des millions de problèmes qui impliquent une optimisation continue et combinatoire, tels que l'optimisation des composés principaux dans le développement de la bande de fréquences, la puissance de transmission dans les communications sans fil, la médecine, l'optimisation de portefeuille dans la technologie financière, l'échantillonnage de Boltzmann dans l'apprentissage automatique, le codage clairsemé pour la détection compressée, etc.

La majorité de ces problèmes relèvent des classes polynomiales non déterministes (NP), NP Complete et NP Hard de la théorie de la complexité. Leur résolution nécessite une énorme quantité de ressources informatiques, car la taille du problème augmente à chaque itération.

Le système QNN utilise la recherche parallèle quantique en dessous du seuil des oscillateurs paramétriques optiques, la rupture de symétrie collective au seuil et l'amplification de probabilité exponentielle au-dessus du seuil, pour faire face à ces limitations.

Dans un avenir proche, QNNcloud proposera un outil de simulation pour développer des algorithmes quantiques pour des applications du monde réel.

Matériel de QNN

Le matériel QNN n’est pas aussi compliqué qu’il y paraît. Dans une cavité annulaire à fibre longue d'un kilomètre, N =2 000 impulsions d'un oscillateur paramétrique optique sont créées simultanément en excitant un instrument à guide d'ondes LiNb03 intra-cavité et périodiquement polarisé à l'aide d'un train d'impulsions avec une fréquence de 1 GHz.

Source :QNNcloud

Une variable binaire est représentée sous la forme d'états de phase π et de phase 0 de chaque impulsion de l'oscillateur paramétrique optique. Toutes les impulsions sont générées dans une superposition de phase π et de phase 0 en dessous du seuil, mais avec l'une des deux au-dessus du seuil. N'importe quelle paire de ces impulsions pourrait être couplée en mesurant leur amplitude de manière séquentielle.

Ici, la mesure fait référence à l'évaluation d'une amplitude d'impulsion de rétroaction appropriée avec FPGA (abréviation de Field Programmable Gate Array). Le retour est ensuite injecté dans l'impulsion de l'oscillateur paramétrique optique cible.

Des connexions tout-à-tout pour N =2 000 plus sont exécutées à chaque aller-retour (qui dure 5 microsecondes). Lorsque le débit de la pompe externe dépasse le seuil, la solution est obtenue sous la forme d'une configuration en phase π ou en phase 0 après 10 à 1 000 allers-retours.

Simulateur QNN

La dynamique du QNN peut être prédite théoriquement à l’aide de l’équation maîtresse quantique, en tenant compte de la réduction des paquets d’ondes induite par les mesures. Le modèle est exécuté sur le superordinateur Shoubu, et une énorme simulation parallèle lui permet de régénérer la dynamique QNN en beaucoup moins de temps.

Budget et projets futurs

Actuellement, les États-Unis dépensent plus de 200 millions de dollars par an dans la recherche et le développement de technologies informatiques quantiques, tandis que la Chine serait en train de construire un centre de recherche de 10 milliards de dollars pour les applications quantiques.

Le Japon, quant à lui, a prévu de consacrer près de 267 millions de dollars à l'informatique quantique sur une décennie à partir d'avril 2018. Hitachi étudie également les techniques d'informatique quantique en partenariat avec l'Université de Cambridge.

Les algorithmes pour différentes applications du monde réel, les outils de simulation pour développer de nouveaux algorithmes et un QNN avancé avec une architecture de réseau neuronal récurrente seront publiés à l'avenir. Actuellement, ils visent la commercialisation d'ici le premier trimestre 2020. Ils se concentreront sur des problèmes d'optimisation plus profonds :l'optimisation mobile, la congestion du trafic urbain et la découverte de nouveaux médicaments et produits chimiques.

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Pendant ce temps, des géants de la technologie comme Microsoft, IBM et Google travaillent sur leurs propres machines quantiques, et leurs tests montrent qu'une avancée technologique est à leur portée.