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Le rôle des ordinateurs quantiques dans la société future et les défis à relever

Examinons les concepts de base des ordinateurs quantiques, leurs avantages par rapport aux ordinateurs classiques, leur rôle attendu dans le futur, et réfléchissons à la nécessité pour la Corée de se préparer à l'ère de l'informatique quantique. Cet essai a été rédigé par l'auteur lorsqu'il était en deuxième année de lycée.

Depuis les années 1960, la puissance de calcul des ordinateurs a augmenté de façon exponentielle au cours des dernières décennies. Ce progrès a été réalisé en miniaturisant les composants appelés transistors qui entrent dans les unités de traitement des ordinateurs, permettant d’en intégrer un plus grand nombre sur une même surface. Un exemple frappant de la vitesse de progression des performances des ordinateurs est que les smartphones les plus récents que nous utilisons aujourd’hui surpassent les superordinateurs les plus puissants des années 1990. Étant donné qu’il est pratiquement impossible de trouver un domaine qui n’utilise pas d’ordinateurs aujourd’hui, les performances des ordinateurs sont un facteur clé qui détermine la vitesse globale du développement technologique dans la société moderne. Cependant, le problème est que cette méthode d’amélioration de la puissance de calcul des ordinateurs atteint maintenant ses limites physiques à mesure que la taille de chaque transistor devient extrêmement petite. C’est la raison pour laquelle les scientifiques s’intéressent aux ordinateurs quantiques. Dans cet article, nous allons parler des caractéristiques des ordinateurs quantiques, de leurs avantages par rapport aux ordinateurs conventionnels, de leur rôle attendu dans la société future et des défis à relever pour y parvenir.

L’ordinateur quantique est un ordinateur qui traite les données en utilisant des phénomènes quantiques tels que l’intrication (entanglement) et la superposition, un concept proposé pour la première fois en 1982 par le physicien théoricien américain Richard Feynman. La caractéristique unique des ordinateurs quantiques est qu’ils lisent l’information en unités de qubits (bits quantiques). Contrairement aux bits utilisés par les ordinateurs conventionnels qui ont une seule valeur de 0 ou 1, les qubits peuvent avoir simultanément les valeurs 0 et 1 en utilisant le phénomène de superposition quantique. Par conséquent, lorsque le nombre de qubits utilisés est n, le nombre de cas pouvant être représentés en une seule fois est théoriquement de 2^n, et grâce à cette caractéristique des qubits, les ordinateurs quantiques peuvent effectuer efficacement un traitement parallèle des données.

Avant de discuter des applications potentielles des ordinateurs quantiques dans la société future, il est important de noter que, comme leur principe de fonctionnement est complètement différent de celui des ordinateurs conventionnels, même s’ils sont commercialisés, ils seront différents de ce que les gens imaginent généralement. La différence fondamentale entre les ordinateurs quantiques et les ordinateurs conventionnels ne réside pas simplement dans le nombre de cas que les qubits peuvent générer. La caractéristique la plus importante qui distingue les ordinateurs quantiques des ordinateurs conventionnels est que les ordinateurs quantiques traitent les calculs de manière non déterministe. Pour comprendre ce que cela signifie, il faut connaître les concepts de machine de Turing déterministe et non déterministe.

Tout d’abord, une machine de Turing déterministe est une machine qui traite une série d’instructions données une par une, séquentiellement. Les ordinateurs courants que nous utilisons couramment entrent dans cette catégorie. Les problèmes faciles qu’une machine de Turing déterministe peut résoudre en temps polynomial, comme les problèmes de tri, sont appelés problèmes P. En revanche, une machine de Turing non déterministe est une machine capable de calculer simultanément plusieurs réponses à un problème, c’est-à-dire une machine qui trouve la solution optimale parmi de nombreux cas. Par exemple, dans le problème de recherche du chemin optimal, s’il existe de nombreux chemins de A à B, une machine de Turing non déterministe simulerait simultanément tous les chemins vers la destination et produirait le chemin arrivant le plus rapidement comme chemin optimal. Les problèmes qu’une machine de Turing non déterministe peut résoudre en temps polynomial sont appelés problèmes NP. Les problèmes NP sont des problèmes complexes qui nécessitent la prise en compte de diverses causes et facteurs, et pour lesquels il n’existe pas de solution standardisée applicable comme une formule. Les exemples incluent la recherche du chemin optimal mentionnée précédemment, la factorisation des nombres entiers, le logarithme discret, l’analyse de systèmes complexes tels que les fluides, l’analyse du langage naturel, etc.

Maintenant, vous devriez comprendre ce que signifie dire que les ordinateurs quantiques traitent les calculs de manière non déterministe, comme mentionné précédemment. Lorsqu’un ordinateur conventionnel, c’est-à-dire une machine de Turing déterministe qui ne peut calculer qu’un seul chemin à la fois, tente de résoudre un problème NP, le temps nécessaire augmente exponentiellement à mesure que la complexité du problème augmente. Cependant, pour un ordinateur quantique, qui est une machine de Turing non déterministe, le temps n’augmente qu’arithmétiquement même si la complexité du problème augmente. C’est la raison pour laquelle on dit que les ordinateurs quantiques peuvent effectuer des calculs impossibles pour les ordinateurs conventionnels. En particulier, la factorisation des nombres entiers et le problème du logarithme discret jouent un rôle important dans les algorithmes de cryptographie à clé publique, c’est pourquoi on parle toujours de cryptographie lorsqu’on parle d’ordinateurs quantiques. Cependant, cela ne signifie pas que les ordinateurs quantiques sont omnipotents et supérieurs aux ordinateurs conventionnels à tous égards. Il serait plus précis de comprendre que les ordinateurs conventionnels et les ordinateurs quantiques excellent dans des tâches différentes. Bien que les ordinateurs quantiques puissent démontrer des capacités très puissantes dans certains domaines, ils peuvent aussi avoir des performances médiocres selon le type de calcul. En d’autres termes, même si les ordinateurs quantiques sont commercialisés, les ordinateurs conventionnels seront toujours nécessaires. Les ordinateurs conventionnels continueront d’être utilisés pour les tâches de calcul déterministes, tandis que les ordinateurs quantiques excelleront dans la résolution de problèmes complexes difficiles à traiter pour les ordinateurs conventionnels. Les ordinateurs quantiques et les ordinateurs conventionnels ne sont pas en concurrence, mais plutôt complémentaires.

Gardant cela à l’esprit, examinons ce que les ordinateurs quantiques pourraient accomplir à l’avenir. Les domaines où les ordinateurs quantiques excelleront le plus à l’avenir sont sans aucun doute la nanotechnologie et l’analyse de données. Tout d’abord, dans le cas de la nanotechnologie, les ordinateurs quantiques peuvent démontrer une capacité formidable à analyser le mouvement microscopique des particules. En fait, Richard Feynman a initialement proposé le concept d’ordinateur quantique dans un article expliquant la nécessité d’un ordinateur basé sur l’équation de Schrödinger pour analyser le mouvement du monde microscopique. Avec les ordinateurs d’aujourd’hui, il faut beaucoup de temps pour prédire la structure de grandes molécules comme les protéines ou les processus de réactions biochimiques complexes, et la précision de la prédiction n’est pas suffisante. C’est la raison pour laquelle, lors du développement de nouveaux médicaments, on ne s’appuie pas uniquement sur des simulations informatiques, mais on doit nécessairement passer par plusieurs étapes d’expérimentation animale et d’essais cliniques. Cependant, en utilisant des ordinateurs quantiques, il est possible de prédire les processus de réactions biochimiques où de nombreux facteurs interagissent, d’analyser rapidement et précisément diverses structures moléculaires, et d’utiliser ces résultats pour accélérer le développement de nouveaux médicaments et de nouveaux matériaux tout en réduisant les effets secondaires. La raison principale pour laquelle le développement de nouveaux médicaments prend beaucoup de temps est due aux essais cliniques, mais en utilisant des ordinateurs quantiques, on pourrait simplifier la phase des essais cliniques sur la base de la haute fiabilité des simulations, réduisant ainsi drastiquement le temps de développement de nouveaux médicaments en réponse à de nouvelles maladies comme le COVID-19 à quelques semaines.

De plus, les ordinateurs quantiques peuvent être utiles pour l’analyse de big data. Grâce à la superposition quantique, les ordinateurs quantiques peuvent analyser rapidement et précisément des données complexes et vastes où divers éléments interagissent. Grâce à ces caractéristiques, il sera possible de faire des prévisions météorologiques plus précises en suivant le flux de l’air et le mouvement des nuages, et ils pourront jouer un rôle crucial dans la conduite autonome en identifiant le mouvement des véhicules sur la route en temps réel pour trouver le chemin optimal.

Cependant, pour utiliser les ordinateurs quantiques dans l’industrie de cette manière, il y a plusieurs défis à relever. Tout d’abord, il faut trouver des moyens de mettre en œuvre et de maintenir des qubits stables, ainsi que de corriger les erreurs quantiques. Les qubits s’effondrent facilement avec de petits changements environnementaux, donc les contrôler de manière stable est un grand défi pour la commercialisation des ordinateurs quantiques. De plus, les ordinateurs quantiques actuels ont un problème de précision de calcul quelque peu réduite en raison des erreurs quantiques, il faut donc trouver des moyens de corriger ces erreurs. Plusieurs méthodes sont étudiées pour la mise en œuvre des qubits, telles que les pièges à ions, les boucles supraconductrices, les qubits topologiques, etc., chacune ayant ses avantages et ses inconvénients. En même temps, il est nécessaire de former des professionnels capables d’écrire des algorithmes quantiques et de maintenir, réparer et faire fonctionner les ordinateurs quantiques. Comme les logiciels existants ne peuvent pas fonctionner sur des ordinateurs quantiques, il faudra des logiciels complètement nouveaux adaptés aux ordinateurs quantiques.

Bien que l’IA ait commencé à attirer l’attention sérieusement à partir des années 2010, des technologies comme le perceptron, qui sont à la base de l’IA d’aujourd’hui, étaient étudiées des décennies auparavant. Pour être compétitifs lorsque les ordinateurs quantiques attireront l’attention comme l’IA aujourd’hui, nous devons nous y préparer dès maintenant. Selon le professeur Lee Jun-koo du département d’ingénierie électrique et électronique de l’Institut coréen des sciences et technologies avancées (KAIST), la technologie des ordinateurs quantiques en Corée est actuellement en retard de 5 à 10 ans par rapport aux autres pays avancés. Avant que l’écart ne se creuse davantage et ne devienne irréversible, nous devons établir des politiques avec une vision à long terme et augmenter l’échelle des investissements, et nous efforcer de mener des recherches de démonstration sur les ordinateurs quantiques et d’acquérir des droits de propriété intellectuelle liés aux logiciels grâce à un soutien constant et cohérent du gouvernement. Pour ce faire, il faudra un échange d’informations suffisant et une coopération fluide entre l’industrie, les chercheurs en sciences fondamentales et les décideurs politiques gouvernementaux.

Références

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