Au cours des 12 derniers mois, nous avons constaté des progrès significatifs dans divers domaines technologiques, allant de véhicules électriques à technologies de réalité mixtemais une grande partie de la conversation a été dominée par intelligence artificielle (IA).
Alors que les grands modèles de langage – l’étalon-or actuel, basé sur les réseaux de neurones qui alimentent tout, de Windows Copilot à ChatGPT – se sont progressivement améliorés en 2024, c’est l’année où les risques existentiels de l’IA sont devenus d’une clarté inquiétante.
Un autre domaine prêt à connaître une transformation radicale est informatique quantiqueoù de nouvelles avancées étaient signalées chaque mois. Non seulement les machines deviennent plus grandes et plus puissantes, mais elles deviennent également plus fiables, à mesure que les scientifiques se rapprochent de machines qui surpassent les performances des machines. meilleurs supercalculateurs. Certaines des avancées les plus importantes ont eu lieu dans le domaine de la correction d’erreurs, un problème clé qui doit être résolu avant que les ordinateurs quantiques puissent réaliser leur potentiel.
Et dans le monde de l’électronique, les scientifiques se sont rapprochés de la réalisation d’un composant hypothétique connu sous le nom de « mémoire universelle », qui, s’il est réalisé, transformera les appareils que nous utilisons quotidiennement.
Voici les développements technologiques les plus transformateurs de 2024.
Nous sommes plus près de comprendre les risques existentiels de l’IA
Cette année, les sociétés d’IA ont publié des modèles de langage de plus en plus améliorés, notamment o1 d’OpenAI, le Évo modèle de prédiction des mutations génétiques et le ESM3 modèle de séquençage des protéines. Nous avons également constaté de meilleures méthodes de formation et de traitement de l’IA, comme un nouvel outil qui accélère la génération d’images jusqu’à huit fois et un algorithme capable de compresser ces modèles afin qu’ils soient suffisamment petit pour fonctionner localement sur votre smartphone.
Mais c’est aussi l’année où les menaces existentielles associées à l’IA sont devenues plus visibles. En janvier, une étude a montré que, largement utilisé les méthodes de formation à la sécurité n’ont pas réussi à supprimer les comportements malveillants dans des modèles qui avaient été « empoisonnés » ou conçus pour afficher des tendances nocives ou indésirables.
L’étude, décrite par ses auteurs comme « légitimement effrayante », a révélé que dans un cas, une IA malveillante avait appris à reconnaître le déclencheur de ses actions malveillantes et avait ainsi tenté de cacher son comportement antisocial à ses maîtres humains. Bien sûr, ils pouvaient voir à tout moment ce que l’IA « pensait » réellement, mais cela ne serait pas toujours le cas dans le monde réel.
Nous ouvrons une voie viable vers des ordinateurs quantiques utiles
Ce furent 12 mois chargés informatique quantique recherche. En janvier, la société d’informatique quantique QuEra a créé une nouvelle machine dotée de 256 qubits physiques et de 10 « qubits logiques » — des collections de qubits physiques liés entre eux via intrication quantique – qui réduit les erreurs en stockant les mêmes données à différents endroits. À l’époque, il s’agissait de la première machine dotée d’une correction d’erreur quantique intégrée. Mais des équipes du monde entier tentent de réduire le taux d’erreur sur les qubits.
Le développement phare en matière de correction d’erreurs a été dévoilé en décembre, lorsque les scientifiques de Google ont annoncé qu’ils avaient construit une nouvelle génération de unités de traitement quantique (QPU) qui ont franchi une étape importante dans la correction des erreurs, où, à mesure que vous augmentez le nombre de qubits, vous corrigez plus d’erreurs que vous n’en introduisez. Cela entraînera une réduction exponentielle des erreurs à mesure que le nombre de qubits intriqués augmente.
Le nouvelle puce Willow de 105 qubitsqui succède à Sycamore, a réussi à obtenir un résultat époustouflant en matière d’analyse comparative, en résolvant en cinq minutes un problème qu’un superordinateur aurait mis 10 sept milliards d’années à résoudre – soit un quadrillion de fois l’âge de l’univers.
La « mémoire universelle » se rapproche de la réalité : voici ce que cela signifie pour les appareils que nous utilisons
Même si cette année a apporté plusieurs composants informatiques innovants, notamment un nouveau type de stockage de données pouvant résister à une chaleur extrêmeainsi qu’un Puce informatique infusée d’ADN – certaines des avancées les plus importantes ont eu lieu dans le développement de la « mémoire universelle ». Il s’agit d’un type de composant qui augmentera considérablement la vitesse de calcul et réduira la consommation d’énergie.
Tous les ordinateurs utilisent deux types de mémoire à la fois : la mémoire à court terme, comme la mémoire vive (RAM), et le stockage à long terme, comme les disques SSD (SSD) ou la mémoire flash. La RAM est incroyablement rapide mais nécessite une alimentation constante ; toute la mémoire stockée dans la RAM est supprimée dès qu’un ordinateur est éteint. Les SSD, en revanche, sont relativement lents mais peuvent conserver des informations sans alimentation.
La mémoire universelle est un troisième type de mémoire qui combine le meilleur des deux premiers types – et, en 2024, les scientifiques se sont rapprochés de la réalisation de cette technologie.
En début d’année, des scientifiques ont montré qu’un nouveau matériau baptisé « GST467 » était un candidat viable pour la mémoire à changement de phase – un type de mémoire qui crée des 1 et des 0 de données informatiques lorsqu’elle bascule entre des états de résistance élevée et faible dans un matériau semblable à du verre. Lorsqu’il cristallise, il représente 1 et libère une grande quantité d’énergie. Lorsqu’il fond, il représente 0 et absorbe la même quantité d’énergie. Lors des tests, ce matériau s’est révélé plus rapide et plus efficace que d’autres candidats à la mémoire universelle, tels que ULTRARAMl’actuel candidat tête de liste.
D’autres candidats sont également prometteurs – et bizarres. En avril, par exemple, des scientifiques ont proposé qu’une étrange quasiparticule magnétique connue sous le nom de « skyrmion » pourrait un jour être utilisé dans la mémoire universelle à la place des électrons. Dans la nouvelle étude, ils ont accéléré les skyrmions de leur vitesse normale de 100 mètres par seconde (environ 225 mph ou 362 km/h) – ce qui est trop lent pour être utilisé dans la mémoire informatique – à 2 000 mph (3 200 km/h). .
Puis, vers la fin de l’année, les scientifiques découvert accidentellement un autre matériau qui pourrait être utilisé pour la mémoire à changement de phase. Celui-ci a réduit jusqu’à un milliard de fois les besoins énergétiques nécessaires au stockage des données. Cette découverte s’est produite entièrement par hasard, démontrant que, dans le monde de la science et de la technologie, on ne sait jamais à quel point on est proche d’une avancée majeure.
