Les scientifiques de Quantinuum ont dévoilé l’ordinateur quantique le plus puissant au monde. L’équipe affirme que le nouveau système est capable de résoudre un problème qu’un superordinateur ne pourrait résoudre que s’il consommait plus d’énergie que la consommation totale. puissance d’un quasar — l’un des objets les plus brillants de l’univers.
Au cœur de la nouvelle machine, connue sous le nom d’Helios, se trouve un unité de traitement quantique (QPU) avec 98 qubits physiques constitué d’ions baryum. Ces qubits sont disposés dans une formation de « piège à jonctions » – une petite structure en forme d’anneau qui forme une jonction croisée à la base, avant de s’étendre en deux tiges parallèles.
Les scientifiques affirment qu’il s’agit de l’ordinateur quantique le plus puissant au monde, après avoir passé avec succès une série d’expériences de référence. Ils ont également utilisé la machine pour simuler un métal supraconducteur et ont fait une nouvelle découverte sur le comportement atomique du matériau.
« Actuellement, il s’agit de l’ordinateur quantique le plus puissant sur Terre », David Hayesdirecteur de la conception informatique et de la théorie chez Quantinuum, a déclaré à Live Science. « Je ne me sens pas du tout timide à ce sujet. »
Anatomie d’un ordinateur quantique
Les scientifiques ont maillé les 98 qubits physiques en 48 qubits logiques entièrement corrigés des erreurs (48 paires avec deux de rechange) – des ensembles de qubits qui partagent des données pour minimiser les risques d’échec si une erreur se produisait dans l’un d’entre eux. Ce faisant, l’équipe a réalisé « une performance supérieure au seuil de rentabilité », a déclaré Hayes.
« Des performances supérieures au seuil de rentabilité » signifie que le processeur fonctionne mieux dans les calculs du monde réel avec des codes de correction d’erreurs appliqués que sans aucun effort de correction d’erreurs – ce qui n’est pas aussi simple qu’il y paraît.
Jusqu’à présent, les scientifiques ont supposé qu’ils auraient besoin d’un rapport de 10 : 1 pour les qubits logiques (environ 10 qubits physiques intriqués pour créer un qubit logique), a déclaré Hayes, mais les scientifiques de Quantinuum ont ramené ce chiffre à 2 : 1.
Ils ont également mené des expériences avec 50 et 96 qubits logiques, mais les résultats n’ont pas été aussi impressionnants. Néanmoins, obtenir de bons résultats avec 46 facilitera la construction de machines beaucoup plus grandes à l’avenir, lorsque les scientifiques les augmenteront jusqu’à des millions de qubits – ce qui est nécessaire pour devancer les supercalculateurs les plus rapides, a ajouté Hayes.
En outre, les scientifiques ont créé un nouveau langage de programmation, appelé Guppy, basé sur le langage Python, largement utilisé, et conçu pour être compatible avec les futurs systèmes tolérants aux pannes. Ils ont également construit une nouvelle pile de contrôle à partir de zéro afin que le moteur de contrôle – le cerveau classique de la machine – puisse détecter et résoudre les erreurs en temps réel.
Le moteur de contrôle fonctionne comme un ordinateur classique et conçoit les circuits quantiques au fur et à mesure de leur fonctionnement. Ensuite, Helios utilise les GPU Nvidia pour décoder les informations d’erreur, puis renvoyer les corrections à l’ordinateur quantique pour réduire les erreurs.
« Il doit maintenant réfléchir assez vite pour pouvoir planifier et modifier le problème quantique assez rapidement afin que les qubits ne restent pas là et ne se déphasent pas et ne se décohèrent pas (perdant l’état quantique délicat dans lequel les clacluations peuvent s’exécuter) et tout ça », a déclaré Hayes. « Nous maîtrisons enfin ce moteur de contrôle en temps réel nécessaire à la tolérance aux pannes, et il fait partie intégrante de la nouvelle machine. »
Marge d’erreur de l’informatique quantique
« L’idée était que, lorsque nous avons commencé avec (les précédents QPU de Quantinuum) H1 et H2nous essayions simplement de faire fonctionner quelque chose – de construire un système », a déclaré Hayes. « Et dès que nous l’avons fait, nous avons commencé à nous pencher sur ces expériences de correction d’erreurs quantiques et avons commencé à réaliser assez rapidement que nous avions besoin d’autre chose. »
Dans l’étude, la machine a obtenu des résultats bien plus élevés dans divers tests d’analyse comparative de l’informatique quantique que n’importe quelle machine dévoilée publiquement jusqu’à présent. Le QPU a enregistré une fidélité de 99,921 % sur toutes les paires de qubits et une fidélité de 99,9975 % sur les portes quantiques à qubit unique (calculs exécutés sur des qubits uniques), ont-ils rapporté.
Les expériences d’analyse comparative comprenaient le test d’échantillonnage de circuit aléatoire (RCS) largement utilisé que Google a conçu pour la première fois en 2019, puis poussé à ses limites avec son QPU de saule en 2024. Quantinuum a battu ce record l’année dernière avec son Ordinateur quantique H2-1 de 56 qubits.
Bien que de nombreux ordinateurs quantiques disposent de plus de qubits physiques que le nouveau système, les performances dépendent davantage de la qualité des qubits et de la minimisation de leur propension à échouer. C’est pourquoi les scientifiques se sont récemment concentrés sur correction d’erreur quantique (SÉQ).
Cela vise à résoudre le taux d’erreur extrêmement élevé des qubits par rapport aux bits dans l’informatique classique ; 1 bit sur 1 000 milliards échoue dans les ordinateurs conventionnels, contre environ 1 qubit sur 1 000 dans les ordinateurs quantiques (sans aucune intervention ni effort de correction des erreurs).
Utiliser les ordinateurs quantiques pour de nouvelles découvertes
Pour tester leur nouvelle machine, les scientifiques ont utilisé Helios pour modéliser un métal supraconducteur à haute température afin de découvrir un comportement électronique jusqu’alors inconnu. Ils ont détaillé les résultats d’une autre étude publiée le 3 novembre au arXiv base de données de préimpression.
Dans l’étude, ils ont découvert que les électrons s’apparient par intrication, de sorte qu’ils ont une identité partagée lorsque le métal est dans un état supraconducteur. Cette « signature de supraconductivité » n’est pas présente lorsque le métal n’est pas supraconducteur, a déclaré Hayes.
Le modèle était basé sur une expérience précédente dans laquelle des scientifiques ont mis en lumière un morceau de métal – le récemment découvert La3Ni2O — pour le rendre supraconducteur à température ambiante pendant une durée très courte. La simulation a révélé les signatures supraconductrices. Dans un « laboratoire humide » où le morceau de métal est réellement présent, a déclaré Hayes, vous ne pouvez pas voir ce comportement dans les électrons individuels.
Les scientifiques ont déjà mené d’autres expériences sur des simulateurs quantiques analogiques – des systèmes quantiques simples qui imitent des systèmes plus complexes – qui modélisent le comportement potentiel d’un morceau de métal, a noté Hayes. Cependant, ils ne peuvent pas mesurer les particules individuelles et les examiner de la même manière qu’un ordinateur quantique numérique. Il a ajouté que la nouvelle machine est le premier ordinateur quantique capable d’observer ce phénomène.
Après avoir révélé la nouvelle architecture informatique quantique, Hayes est convaincu que les scientifiques peuvent commencer à la développer afin que bon nombre de ces pièges à ions à jonction puissent fonctionner ensemble dans les futures machines.
« Vous pouvez en quelque sorte le considérer comme une intersection de circulation permettant aux qubits de les acheminer de manière très efficace et de les coupler », a déclaré Hayes, faisant référence à la jonction qui suit l’anneau dans le nouvel arrangement. « Et maintenant que celui-ci fonctionne, nous pensons qu’il devrait être assez simple d’insérer un grand nombre de ces éléments en essayant de fermer la fenêtre sur la machine de nouvelle génération et de réellement faire évoluer ces machines jusqu’à un nombre énorme. »
