Daphne Leprince-Ringuet est un journaliste basé à Londres.
Full Bioon | Topic: The CIO's guide to quantum computingLes plus grandes entreprises du monde lancent désormais des programmes informatiques quantiques, et les gouvernements versent de l'argent dans la recherche quantique.Pour les systèmes qui se sont encore révélés utiles, les ordinateurs quantiques attirent certainement beaucoup d'attention.
Rapport spécial
The CIO's guide to Quantum computingQuantum computers offer great promise for cryptography and optimization problems, and companies are racing to make them practical for business use. ZDNet explores what quantum computers will and won’t be able to do, and the challenges that remain.La raison en est que les ordinateurs quantiques, bien que loin d'avoir atteint la maturité, devraient éventuellement inaugurer une toute nouvelle ère de l'informatique - unePrenez des années, voire des siècles pour que les systèmes classiques soient complétés pourraient être réalisés en quelques minutes.
De la simulation de matériaux nouveaux et plus efficaces à la prévision de la façon dont le marché boursier changera avec une plus grande précision, les ramifications pour les entreprises sont potentiellement énormes.Voici huit cas d'utilisation quantique que les principales organisations explorent en ce moment, ce qui pourrait radicalement changer le jeu dans des industries entières.
1.Découvrir de nouveaux médicaments
La découverte de nouveaux médicaments repose en partie sur un domaine scientifique connu sous le nom de simulation moléculaire, qui consiste à modéliser la façon dont les particules interagissent à l'intérieur d'une molécule pour essayer de créer une configuration capable de lutter contre une maladie donnée.
Ces interactions sont incroyablement complexes et peuvent prendre de nombreuses formes et formes différentes, ce qui signifie qu'une prédiction précise de la façon dont une molécule se comportera en fonction de sa structure nécessite d'énormes quantités de calcul.
Le faire manuellement est impossible, et la taille du problème est également trop grande pour que les ordinateurs classiques d'aujourd'hui puissent prendre.En fait, il est prévu que la modélisation d'une molécule avec seulement 70 atomes prendrait un ordinateur classique jusqu'à 13 milliards d'années.
C'est pourquoi la découverte de nouveaux médicaments prend tant de temps: les scientifiques adoptent principalement une approche d'essai et d'erreur, dans laquelle ils testent des milliers de molécules contre une maladie cible dans l'espoir qu'un match réussi sera finalement trouvé.
Les ordinateurs quantiques, cependant, ont le potentiel de résoudre un jour le problème de simulation moléculaire en quelques minutes.Les systèmes sont conçus pour pouvoir effectuer de nombreux calculs en même temps, ce qui signifie qu'ils pourraient simuler de manière transparente toutes les interactions les plus complexes entre les particules qui composent des molécules, permettant aux scientifiques d'identifier rapidement les candidats à des médicaments réussis.
Cela signifierait que les médicaments vitaux, qui prennent actuellement en moyenne 10 ans pour atteindre le marché, pourraient être conçus plus rapidement - et beaucoup plus rentable.
Les sociétés pharmaceutiques font attention: Plus tôt cette année, le géant de la santé Roche a annoncé un partenariat avec Cambridge L'informatique quantique (CQC) pour soutenir les efforts de la recherche s'attaquant à la maladie d'Alzheimer.
Et les petites entreprises s'intéressent également à la technologie.La start-up de biologie synthétique Menten AI, par exemple, s'est associée à la société de recuit quantique D-Wave pour explorer comment les algorithmes quantiques pourraient aider à concevoir de nouvelles protéines qui pourraient éventuellement être utilisées comme médicaments thérapeutiques.
2.Créer de meilleures batteries
De l'alimentation des voitures au stockage des énergies renouvelables, les batteries soutiennent déjà la transition vers une économie plus verte, et leur rôle ne devrait que croître.Mais ils sont loin d'être parfaits: leur capacité est encore limitée, tout comme leur vitesse de charge, ce qui signifie qu'ils ne sont pas toujours une option appropriée.
Une solution consiste à rechercher de nouveaux matériaux avec de meilleures propriétés pour construire des batteries.Il s'agit d'un autre problème de simulation moléculaire - cette fois, modéliser le comportement des molécules qui pourraient être des candidats potentiels pour de nouveaux matériaux de batterie.
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Semblable à la conception de médicaments, par conséquent, la conception de la batterie est un autre travail riche en données qui est mieux adapté à un ordinateur quantique qu'un appareil classique.
C'est pourquoi le constructeur automobile allemand Daimler a maintenant établi un partenariat avec IBM pour évaluer comment les ordinateurs quantiques pourraient aider à simuler le comportement des molécules de soufre dans différents environnements, avec le but final de la construction de batteries au lithium-sulfurMoins cher que ceux du lithium-ion d'aujourd'hui.
3.Prédire la météo
Malgré les grandes quantités de puissance de calcul disponibles à partir des superordinateurs de pointe d'aujourd'hui, les prévisions météorologiques - en particulier les plus longues - peuvent toujours être décevantes.En effet, il existe d'innombrables façons qu'un événement météorologique puisse se manifester, et les appareils classiques sont incapables d'ingérer toutes les données requises pour une prédiction précise.
L'informatique quantique
D'un autre côté, tout comme les ordinateurs quantiques pourraient simuler toutes les interactions des particules qui se déroulent dans une molécule en même temps pour prédire son comportement, ils pourraient donc modéliser à quel point les facteurs environnementaux se réunissent tous pour créer une tempête majeure, un ouragan ouune vague de chaleur.
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Et parce que les ordinateurs quantiques seraient en mesure d'analyser pratiquement toutes les données pertinentes à la fois, ils sont susceptibles de générer des prédictions beaucoup plus précises que les prévisions météorologiques actuelles.Ce n'est pas seulement bon pour planifier votre prochain événement en plein air: cela pourrait également aider les gouvernements à mieux se préparer aux catastrophes naturelles, ainsi qu'à soutenir la recherche sur le changement climatique.
La recherche dans ce domaine est plus silencieuse, mais les partenariats émergent pour examiner de plus près le potentiel des ordinateurs quantiques.L'année dernière, par exemple, le Centre européen pour les prévisions météorologiques moyennes (ECMWF) a lancé un partenariat avec la société informatique ATOS qui comprenait l'accès au simulateur de calcul quantique d'ATOfutur.
4.Prendre des stocks
JP Morgan, Goldman Sachs et Wells Fargo étudient tous activement le potentiel des ordinateurs quantiques pour améliorer l'efficacité des opérations bancaires - un cas d'utilisation est souvent présenté comme celui qui pourrait s'accompagner de grandes récompenses financières.
Il existe plusieurs façons dont la technologie pourrait soutenir les activités des banques, mais celle qui est déjà prometteuse est l'application de l'informatique quantique à une procédure connue sous le nom de simulation Monte Carlo.
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L'opération de Monte Carlo consiste en la tarification des actifs financiers en fonction de la façon dont le prix des actifs connexes change dans le temps, ce qui signifie qu'il est nécessaire de tenir compte du risque inhérent à différentes options, actions, devises et marchandises.La procédure se résume essentiellement à prédire comment le marché évoluera - un exercice qui devient plus précis avec des quantités plus importantes de données pertinentes.
Les capacités de calcul sans précédent des ordinateurs quantiques pourraient accélérer les calculs de Monte Carlo jusqu'à 1 000 fois, selon la recherche effectuée par Goldman Sachs avec la société de calcul quantique QC Ware.Dans des nouvelles encore plus prometteuses, les ingénieurs quantiques de Goldman Sachs ont maintenant modifié leurs algorithmes pour pouvoir exécuter la simulation Monte Carlo sur du matériel quantique qui pourrait être disponible en aussi peu que cinq ans.
5.Langue de traitement
Pendant des décennies, les chercheurs ont essayé d'enseigner aux ordinateurs classiques comment associer le sens aux mots pour essayer de donner un sens à des phrases entières.C'est un énorme défi étant donné la nature du langage, qui fonctionne comme un réseau interactif: plutôt que d'être la «somme» du sens de chaque mot individuel, une phrase doit souvent être interprétée dans son ensemble.Et c'est avant même d'essayer de rendre compte du sarcasme, de l'humour ou de la connotation.
En conséquence, même les algorithmes classiques de traitement du langage naturel (NLP) de pointe peuvent encore avoir du mal à comprendre le sens des phrases de base.Mais les chercheurs examinent si les ordinateurs quantiques pourraient être mieux adaptés à la représentation du langage en tant que réseau - et, par conséquent, à le traiter de manière plus intuitive.
Le champ est connu sous le nom de traitement quantique du langage naturel (QNLP) et est un objectif clé de Cambridge L'informatique quantique (CQC).La société a déjà montré expérimentalement que les phrases peuvent être paramétrées sur les circuits quantiques, où les significations des mots peuvent être intégrées en fonction de la structure grammaticale de la phrase.Plus récemment, CQC a publié LAMBEQ, une boîte à outils logiciels pour QNLP qui peut convertir les phrases en un circuit quantique.
6.Aider à résoudre le problème des vendeurs itinérants
Un vendeur reçoit une liste des villes qu'ils doivent visiter, ainsi que la distance entre chaque ville, et doit trouver l'itinéraire qui permettrait le plus de temps de trajet et coûtera le moins d'argent.Aussi simple que cela puisse paraître, le «problème des vendeurs itinérants» est celui auquel de nombreuses entreprises sont confrontées lorsqu'ils essaient d'optimiser leurs chaînes d'approvisionnement ou leurs itinéraires de livraison.
Avec chaque nouvelle ville qui est ajoutée à la liste des vendeurs, le nombre de routes possibles se multiplie.Et à l'échelle d'une société multinationale, qui est susceptible de traiter avec des centaines de destinations, quelques milliers de flottes et des délais stricts, le problème devient beaucoup trop important pour qu'un ordinateur classique résolve à tout moment raisonnable.
Innovation
Le géant de l'énergie ExxonMobil, par exemple, a essayé d'optimiser le routage quotidien de navires marchands traversant les océans - c'est-à-dire plus de 50 000 navires transportant jusqu'à 200 000 conteneurs chacun, pour déplacer des marchandises avec une valeur totale de 14 billions de dollars.
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Certains algorithmes classiques existent déjà pour relever le défi.Mais étant donné le grand nombre de voies possibles à explorer, les modèles doivent inévitablement recourir à des simplifications et des approximations.ExxonMobil, par conséquent, s'est associé à IBM pour savoir si les algorithmes quantiques pourraient faire un meilleur travail.
La capacité des ordinateurs quantiques à prendre plusieurs calculs signifie à la fois qu'ils pourraient parcourir toutes les différentes routes en tandem, leur permettant de découvrir la solution la plus optimale beaucoup plus rapidement qu'un ordinateur classique, qui devrait évaluer chaque option séquentiellement.
Les résultats d'ExxonMobil semblent prometteurs: les simulations suggèrent que les algorithmes quantiques d'IBM pourraient fournir de meilleurs résultats que les algorithmes classiques une fois que le matériel s'est amélioré.
7.Réduire la congestion
L'optimisation du calendrier des feux de circulation dans les villes, afin qu'ils puissent s'adapter au nombre de véhicules en attente ou à l'heure de la journée, pourrait grandement contribuer.
C'est un autre problème que les ordinateurs classiques trouvent dur: plus il y a de variables, plus les possibilités doivent être calculées par le système avant que la meilleure solution ne soit trouvée.Mais comme pour le problème des vendeurs itinérants, les ordinateurs quantiques pourraient évaluer différents scénarios en même temps, atteignant le résultat le plus optimal beaucoup plus rapidement.
Microsoft a travaillé sur ce cas d'utilisation avec Toyoto Tsusho et la startup informatique quantique JIJ.Les chercheurs ont commencé à développer des algorithmes d'inspiration quantique dans un environnement urbain simulé, dans le but de réduire la congestion.Selon les derniers résultats de l'expérience, l'approche pourrait réduire les temps d'attente de trafic jusqu'à 20%.
8.Protéger les données sensibles
La cryptographie moderne s'appuie sur des clés générées par des algorithmes pour coder les données, ce qui signifie que seules les parties accordées à la clé ont les moyens de décrypter le message.Le risque est donc double: les pirates peuvent soit intercepter la clé de cryptographie pour déchiffrer les données, soit ils peuvent utiliser des ordinateurs puissants pour essayer de prédire la clé qui a été générée par l'algorithme.
En effet.
Cette approche nécessite des ordinateurs extrêmement puissants et n'est pas considéré comme un risque à court terme de cryptographie.Mais le matériel s'améliore, et les chercheurs en sécurité avertissent de plus en plus que des clés de cryptographie plus sécurisées seront nécessaires à un moment donné dans le futur.
Une façon de renforcer les clés est donc de les rendre entièrement aléatoires et illogiques - en d'autres termes, impossible de deviner mathématiquement.
Et il s'avère que le caractère aléatoire est une partie fondamentale du comportement quantique: les particules qui composent un processeur quantique, par exemple, se comportent de manière complètement imprévisible.Ce comportement peut donc être utilisé pour déterminer les clés de cryptographie impossible à rétro-ingénieurs, même avec le supercalculateur le plus puissant.
La génération de nombres aléatoires est une application de l'informatique quantique qui approche déjà de la commercialisation.La startup Nu Quantum basée au Royaume-Uni, par exemple, finalise un système qui peut mesurer le comportement des particules quantiques pour générer des flux de nombres aléatoires qui peuvent ensuite être utilisés pour construire des touches de cryptographie plus fortes.
