Informatique quantique : opportunités industrielles
Le dernier Tendances technologiques McKinsey 2022 Le rapport sur les perspectives note que la plus grande incertitude à laquelle sont confrontées les technologies quantiques est le délai dans lequel les ordinateurs quantiques à correction d’erreurs seront développés.
Malgré les avancées de la recherche au cours des dernières années, les recherches de McKinsey rapportent que les technologies quantiques restent naissantes et ont moins retenu l’attention que les technologies plus matures. Mais malgré ces défis, l’étude présente un certain nombre d’avantages plausibles qui pourraient être obtenus si les taux d’erreur pouvaient être réduits.
Rodney Zemmel, associé principal, McKinsey et leader mondial, McKinsey Digital, a déclaré : L’informatique quantique n’a pas de sens pour toutes les entreprises, mais la gamme d’applications potentielles que nous avons vues est large, de la biopharmacie à l’automobile et, bien sûr, aux télécommunications et aux services financiers.
Bien que la technologie puisse encore attendre de nombreuses années, les algorithmes dits d’inspiration quantique peuvent être utilisés aujourd’hui dans des applications telles que l’optimisation des processus.
Selon Microsoft, l’optimisation est une classe de problèmes informatiques qui sont les principaux candidats à l’exécution sur des ordinateurs quantiques à l’avenir, offrant un avantage quantique par rapport à l’informatique classique.
L’application d’une optimisation d’inspiration quantique à des problèmes du monde réel peut offrir aux entreprises de nouvelles perspectives ou aider à réduire les coûts en rendant leurs processus plus efficaces, a déclaré la société sur son site Web Azure Quantum, pour simuler des algorithmes quantiques sur le cloud public Azure.
Parmi les organisations qui s’intéressent aujourd’hui à l’informatique quantique figure le fabricant Bosch. L’usine Bosch Automotive Electronics de Madrid a commencé à travailler avec le spécialiste de l’informatique quantique Multiverse Computing pour appliquer la technologie quantique afin d’optimiser les processus de fabrication.
Le fabricant collecte de grandes quantités de données de capteurs à partir des machines de l’usine de Madrid et espère que l’expérience de Multiverse dans l’application d’optimisations informatiques quantiques dans le secteur financier pourra être adaptée aux applications industrielles.
Carlos Conde, vice-président technique de l’usine Bosch de Madrid, a déclaré : La collaboration avec Multiverse est axée sur l’amélioration de la productivité et de la compétitivité de notre usine en recherchant l’utilisation d’outils d’apprentissage automatique quantiques et d’inspiration quantique, alignés sur notre Smart global Stratégie d’usine. Nous attendons beaucoup des résultats du développement des algorithmes utilisant nos mégadonnées et de la diffusion de ces connaissances au sein de l’organisation Bosch.
Les efforts actuels de l’Industrie 4.0 dans les 240 usines de Bosch ont permis au fabricant de déployer 120 000 machines connectées et plus de 250 000 appareils. Conde a déclaré qu’en comprenant toutes les données provenant de ces appareils connectés, nous utilisons ces informations pour améliorer les opérations de l’usine de Madrid, telles que les performances, la qualité et les calendriers de maintenance. L’entreprise prévoit que cette analyse pourrait augmenter la productivité jusqu’à 25 %.
Bosch s’attend à obtenir les résultats de la phase actuelle, impliquant le développement et la mise en œuvre d’algorithmes quantiques et d’inspiration quantique personnalisés dans l’installation de Madrid, plus tard cette année. En cas de succès, il est possible d’intégrer des optimisations quantiques dans les environnements de production de l’ensemble des installations de fabrication de Bosch. Chez Bosch, nous avons la liberté d’améliorer notre usine, a déclaré Condé.
Si tout se déroule comme promis et que l’entreprise découvre une bonne opportunité d’utiliser des algorithmes quantiques, un déploiement de production à Madrid suivra, ouvrant la voie à un déploiement plus large dans les 250 usines de fabrication du groupe.
BASF est un autre fabricant qui a travaillé avec Multiverse Computing sur l’optimisation. Cependant, cette fois, l’entreprise chimique ne se tourne pas vers l’informatique multivers pour améliorer les processus industriels. Au lieu de cela, il espère que les algorithmes quantiques amélioreront ses transactions en devises étrangères (forex).
L’informatique quantique est un domaine prometteur qui s’est développé rapidement ces dernières années, a déclaré Abhishek Awasthi, membre de l’équipe informatique de nouvelle génération de BASF qui a travaillé avec Multiverse sur le projet. Multiverse a une forte concentration et une expertise dans l’informatique quantique dans le secteur financier, et BASF souhaitait démarrer un projet commun afin d’explorer ce que nous pouvons faire ensemble. D’après nos conversations avec Multiverse, nous pensons qu’ils peuvent offrir un avantage significatif en termes d’optimisation des transactions forex.
Dans la phase initiale, le projet se concentre sur les échanges entre l’euro et le dollar américain. Comme Computer Weekly l’a rapporté précédemment, BASF a également commencé à travailler avec le développeur d’algorithmes quantiques Pasqual utiliser des algorithmes propriétaires pour prédire les conditions météorologiques afin de soutenir son activité d’agriculture numérique.
Au-delà de l’optimisation, Multiverse Computing a récemment co-écrit un article sur l’utilisation de la vision artificielle quantique dans les applications industrielles pour détecter les défauts de fabrication. Basé sur des tests sur 546 échantillons d’images, l’article décrit l’analyse comparative des algorithmes de vision artificielle quantique sur deux ordinateurs quantiques bruyants à échelle intermédiaire (Nisq).
Nos résultats montrent que l’apprentissage automatique quantique a un bel avenir lorsqu’il est appliqué à des problèmes de la vie réelle, et plus particulièrement aux tâches de vision par ordinateur, ont écrit les auteurs de l’article.