Deux ans.
C’est la chronologie que Yuval Boger de QuEra lance à l’industrie. Il affirme que les ordinateurs quantiques utiles et sans erreur sont si proches. Pas dans des décennies. Pas dix ans. Maintenant. Ou du moins, 2026.
Le problème qui nous retient aujourd’hui ? Bruit. Les machines actuelles sont fragiles. Ils font des erreurs. Il y en a trop. Ce bruit limite ce que nous pouvons simuler, étouffant les progrès dans la découverte de médicaments et la science des matériaux. Mais QuEra pense avoir le remède.
La promesse Balance
Ils le construisent. Balance est le nom.
Un système tolérant aux pannes. Celui qui détecte ses propres erreurs. Les corrige. Continue à courir. Boger compare le premier véritable exemple de cela au franchissement du mur du son. Un mur physique s’est brisé, puis a disparu à jamais.
Il ne restera pas simplement dans un laboratoire. Il arrive dans le cloud, grâce à Amazon Web Services. Arrivée en 2028.
Comment ça marche ? Des atomes. Des neutres. Refroidi à près du zéro absolu et lutté avec des lasers. La Balance hébergera 10,00 à 15,0,00 de ces qubits physiques. Ils se regroupent. Partitionné en qubits logiques. 256 d’entre eux. Chaque groupe agit comme un bit de données unique et stable, même si les atomes situés en dessous se retournent.
Une erreur ne se produit qu’une fois sur un million de fois.
C’est le calcul. Les qubits individuels sont compliqués. Le système ne l’est pas.
L’écart est énorme
Mais voici le piège. Le saut d’où nous en sommes jusqu’en 2028 est une falaise.
À l’heure actuelle, le plus grand ensemble d’atomes neutres compte 6,10 qubits. Ils n’ont pas fait beaucoup de calculs avec eux. Le record de qubits logiques corrigés est de 48. Quatorze et huit. Pas vingt mille cinq cents. Pas quinze mille.
IBM, un géant dans ce domaine, pense qu’il sera prêt en 2029. Un an de retard sur les affirmations de QuEra. Qui a raison ? Peut-être ni l’un ni l’autre.
John Preskill, un grand nom de Caltech, a récemment déclaré au New Scientist qu’un “mégaquop” – un million d’opérations – marque le début de la véritable ère quantique. C’est l’objectif de la Balance. Mais pour y parvenir, il faut passer de centaines de qubits à des dizaines de milliers, et ce, tout en gardant les erreurs sous contrôle. C’est beaucoup d’ingénierie.
Science contre ingénierie
Ce n’est plus seulement de la science.
L’équilibre est passé de 9 pour cent en sciences 9 en ingénierie à 9 en ingénierie.
Boger l’admet. Cinq machines expérimentales fonctionnent actuellement chez QuEra, chacune testant différentes parties du puzzle Libra. Pouvez-vous remplacer un atome lorsqu’il chauffe et tombe en panne ? Pouvez-vous gérer la puissance laser de milliers d’entre eux simultanément ?
C’est un travail matériel compliqué. Jonathan King d’Atom Computing est d’accord. Il note qu’une démo est facile. Un ordinateur que les gens utilisent ? Cela nécessite d’intégrer des avancées qui existent à peine aujourd’hui.
Thomas Wong de l’Université Creighton est sceptique quant à la rapidité. “C’est plausible”, dit-il, “mais il est tout aussi plausible qu’ils manquent l’objectif de deux ans”. Peut-être trois. Joe Fitzsimons, chez Horizon Quantum Computing, souligne les antécédents de QuEra en matière de correction d’erreurs. L’approche de l’atome neutre pourrait être plus facile à mettre à l’échelle que les qubits supraconducteurs. Cela pourrait fonctionner. Ce n’est peut-être pas le cas.
Et maintenant ?
Supposons donc qu’ils y parviennent. Supposons que 2028 arrive et que la Balance bourdonne sur le cloud.
Qu’est-ce que tu en fais avec ?
Boger espère pouvoir simuler des systèmes physiques trop complexes pour les ordinateurs actuels. Science des matériaux, chimie. Il parie que les chercheurs trouveront de meilleurs algorithmes en cours de route.
Je ne serais pas surpris si les algorithmes utiles n’ont pas encore été inventés.
Wong pense que ce sera davantage une machine à découverte. Un outil permettant aux chercheurs de découvrir ce qui est possible, plutôt que de changer immédiatement la donne. Il y voit un moyen pour QuEra de façonner le domaine, de forcer la communauté à se concentrer sur ses points forts.
C’est ça le problème. Nous ne savons pas vraiment.
