Microsoft offre aux développeurs une nouvelle méthode pour estimer les besoins en informatique quantique

Que faudra-t-il pour résoudre les défis de l’informatique quantique du futur ? Microsoft a une application pour cela et maintenant les développeurs du monde entier peuvent également l’avoir.

L’application s’appelle Azure Quantum Resource Estimator. C’est un outil logiciel qui a été développé à l’origine pour un usage interne de Microsoft. L’outil guide déjà les efforts de l’entreprise pour développer des ordinateurs quantiques à pile complète, et maintenant il peut également aider les développeurs extérieurs à déterminer la puissance de calcul dont ils auront besoin pour exécuter un algorithme quantique donné dans un délai raisonnable.

C’est une question clé, car les directives utilisées pour l’informatique classique ne s’appliquent pas nécessairement à la frontière quantique. Contrairement aux ordinateurs classiques, les ordinateurs quantiques tirent parti d’un environnement où un bit quantique mieux connu sous le nom de qubit peut représenter un un et un zéro en même temps.

Les approches quantiques peuvent être beaucoup plus efficaces que l’approche informatique binaire standard pour résoudre des types particuliers de problèmes : optimiser un réseau, par exemple, ou déterminer comment concevoir une molécule synthétique pour effectuer une tâche chimique spécifique.

Eh bien être en mesure d’étudier, par exemple, comment aider à éliminer les gaz nocifs de l’atmosphère, a déclaré Krysta Svore, ingénieure distinguée et vice-présidente des logiciels quantiques chez Microsoft, à GeekWire.

Il y a dix ans, nous pensions qu’il faudrait un milliard d’années d’exécution sur un ordinateur quantique, a déclaré Svore. C’est vraiment long à attendre. Mais au cours de la dernière décennie, nous avons pu ramener cela à un mois d’exécution sur un ordinateur quantique en utilisant exactement l’estimateur de ressources, cet outil, pour comprendre le coût de l’algorithme. Et nous avons également pu reconcevoir notre matériel en conséquence.

Il y a un petit hic : le type d’ordinateur quantique que l’estimateur de ressources utilise comme ligne de base n’existe pas encore. Ce que nous avons découvert, c’est que ces machines quantiques pour exécuter des problèmes que nous identifions comme ayant un avantage quantique pratique auront besoin d’au moins un million de qubits, a déclaré Svore.

Pas plus tard que la semaine dernière, IBM a dévoilé son plus grand processeur quantique, qui rassemble à peine 433 qubits. IBM vise à faire évoluer ses systèmes à plus de 4 000 qubits d’ici 2025, et D-Wave Systems prévoit de déployer un ordinateur quantique à recuit de 7 000 qubits d’ici 2023-2024. Même ces machines seront bien en deçà de la puissance que Svore et ses collègues de Microsoft ont en tête.

Atteindre une machine quantique qui compte plus d’un million de qubits physiques se mesure en années, a reconnu Svore. Mais elle a souligné qu’il faudra également des années pour acquérir une compréhension approfondie des applications de l’informatique quantique. Nous devons donc nous préparer, a-t-elle déclaré.

C’est là que l’estimateur de ressources sera utile, en particulier dans les cas où les développeurs mélangent des approches classiques et quantiques pour proposer des méthodes hybrides pour résoudre des problèmes.

C’est un excellent outil pour comprendre l’hybride, a déclaré Svore. J’ai un calcul classique et un calcul quantique qui se rejoignent. Quel est le coût de chacun ? Le calcul quantique doit être utilisé lorsqu’il permet une accélération par rapport à l’utilisation classique. Vous voulez donc comparer ce classique-plus-classique avec le classique-plus-quantique. C’est un outil pour permettre ce type d’étude.

L’estimateur vous indique approximativement le temps de traitement nécessaire pour exécuter un algorithme donné dans différents scénarios de calcul, en fonction du nombre de qubits, du type de schéma de correction d’erreur et d’autres paramètres.

Svore a déclaré que l’estimateur pourrait montrer aux développeurs de logiciels comment apporter des modifications à leurs algorithmes quantiques pourrait conduire à des temps d’exécution plus rapides. Chez Microsoft, nous utilisons également l’outil pour développer l’architecture sous-jacente de la machine, pour comprendre quel type de machine activera même ces algorithmes, a-t-elle déclaré. L’outil soutient le point de vue de Microsoft selon lequel une machine quantique basée sur la topologie permettra la mise à l’échelle requise, a déclaré Svore.

Les premières étapes du processus d’utilisation de l’estimateur impliquent la configuration d’un compte Azure et la création d’un espace de travail Azure Quantum. Ensuite, vous pouvez suivre la procédure décrite dans cette introduction à l’estimation des ressources quantiques.

Michal Stechly, ingénieur en logiciel quantique chez Zapata Computing, a déclaré dans un article de blog Microsoft que l’estimateur est facile à utiliser.

Le processus d’intégration était simple et les résultats donnent à la fois un aperçu de haut niveau utile pour les novices en matière de correction d’erreurs, ainsi qu’une ventilation détaillée pour les experts, a déclaré Stechly. L’estimation des ressources devrait faire partie du pipeline de toute personne travaillant sur des algorithmes quantiques tolérants aux pannes.

En 1964, le physicien lauréat du prix Nobel Richard Feynman a déclaré, je pense que je peux dire en toute sécurité que personne ne comprend la mécanique quantique. Le fait qu’il existe maintenant un outil facile à utiliser pour l’informatique quantique pourrait bien être une indication du chemin parcouru depuis lors.