La société d’informatique quantique Quantum Computing Inc. (QCI) s’est forgé une réputation en résolvant un problème d’optimisation de 3 854 variables pour BMW. La société a utilisé sa nouvelle solution informatique quantique basée sur le matériel, Entropy Quantum Computing (EQC), pour résoudre le placement idéal des capteurs de véhicule dans le cadre du Vehicle Sensor Placement Challenge (VSPC) 2022 de BMW. Son nouveau système quantique a fourni des performances de 70 fois supérieur à celui de son entrée en 2021, qui a tiré parti de la mise en œuvre quantique hybride de la société dérivée du joueur d’informatique quantique D-Wave.
« Nous sommes très fiers d’avoir atteint ce que nous croyons être un résultat marquant dans l’évolution du quantique », a déclaré Bob Liscouski, chef de la direction de QCI dans un communiqué de presse. « Nous pensons que cela prouve que les technologies informatiques quantiques innovantes peuvent aujourd’hui résoudre de vrais problèmes commerciaux. Ce qui est encore plus significatif, c’est la complexité du problème résolu. Ce n’était pas seulement un problème rudimentaire pour montrer que des solutions quantiques seront réalisables un jour ; il s’agissait d’un problème très réel et important dont la solution peut potentiellement contribuer à accélérer la réalisation de l’industrie du véhicule autonome.
Cela marque une utilisation de l’informatique quantique pour résoudre des problèmes concrets et exploitables qui prendraient des temps exponentiellement plus longs à résoudre par les ordinateurs classiques. Selon QCI, cela prouve les avantages de son approche de l’informatique quantique par rapport aux autres systèmes quantiques disponibles aujourd’hui. Des alternatives telles que l’unité de traitement quantique Eagle Quantum (QPU) à 127 qubits d’IBM et les QPU à base de diamants de Quantum Brilliance (déjà déployées dans des environnements de centres de données) sont toutes classées comme des systèmes Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ). QCI affirme que sa démonstration est la preuve qu’il atteint un avantage quantique (le moment où les ordinateurs quantiques résolvent des problèmes qui seraient impossibles pour les systèmes classiques).
Placer des capteurs dans les véhicules – et surtout les véhicules autonomes – est un défi incroyable. Une multitude de variables doivent être prises en compte – des variables telles que la conception du châssis (qui a des implications sur la sécurité du véhicule), l’absence d’obstruction (différents emplacements offrent différents champs de vision ou permettent une moindre possibilité d’erreur), la résistance au vent et l’équilibrage du poids, Juste pour en nommer quelques-uns.
C’est un problème qui nécessite de nombreux processus d’essais et d’erreurs qui peuvent ne pas fournir la solution optimale et qui doivent être refaits pour chaque nouveau véhicule et chaque nouvelle avancée de capteur. C’est en partie la raison pour laquelle la conception des véhicules est restée relativement sans vie depuis des années – s’écarter des solutions déjà connues augmente les coûts, ce qui réduit ensuite les bénéfices.
En raison du nombre de variables et de contraintes (QCI cite 3 854 variables et 500 contraintes imposées à la solution), le calcul de toutes les positions possibles pour le placement des capteurs sur un système classique frappe les murs en termes de coût – le temps de calcul est une poursuite coûteuse, comme les équipes de F1 vous dira.
Avant même que l’argent ne soit compté, le coût très réel du temps de calcul dans les systèmes classiques a rendu de très nombreux problèmes insolubles (tels que la gestion logistique, l’enchaînement des étapes et la hiérarchisation).
Ce sont des problèmes que l’informatique quantique, avec son approche probabiliste de l’informatique, peut résoudre en une fraction du temps. À tel point que QCI a résolu le problème d’optimisation de BMW en moins de six minutes, offrant la meilleure solution possible au problème de placement à portée de main. Ce faisant, il a fourni une solution composée de 15 capteurs, qui a permis une couverture de 96 % des véhicules en tirant parti du système matériel et logiciel quantique de QCI.
En réponse au VSPC, QCI a mis à profit une nouvelle forme matérielle d’informatique quantique. Entropy Quantum Computing, comme on l’appelle, élimine les exigences d’un environnement proche de la perfection dans lequel les qubits fonctionnent, réduisant considérablement les coûts de conception, d’installation et d’exploitation. L’entropie fait référence à l’évolution naturelle de tout système, qui tend à se diriger vers le chaos (ou dans ce cas, le désordre).
Lorsque vous pouvez vous en sortir avec un environnement plus bruyant (dans lequel les températures, le rayonnement électromagnétique et d’autres variables pardonnent mieux la cohérence du système quantique), le déploiement d’ordinateurs quantiques devient beaucoup plus faisable.
La cohérence est une exigence fondamentale des ordinateurs quantiques, car des changements dans son environnement peuvent l’amener à changer d’état par inadvertance – introduisant des erreurs coûteuses et parfois fatales dans les calculs.
L’approche d’Entropy Quantum Computing de QCI fonctionne en tenant compte de l’environnement lui-même dans les résultats de calcul. Du temps et de l’argent sont économisés en n’ayant pas à contrôler toutes les variables en dehors de l’unité de traitement quantique elle-même – au lieu de cela, le système s’adapte à l’environnement changeant, en analysant ses commentaires et ce que cela signifie pour les états quantiques des qubits.
Pour simplifier énormément les choses, pensez à la façon dont les processeurs modernes modifient dynamiquement les tensions et la fréquence en fonction de la charge de travail, tout en tenant compte de variables telles que la consommation d’énergie et la température de fonctionnement.
La faisabilité commerciale et générale de la solution d’informatique quantique de QCI reste à voir ; il est intéressant de noter que les entreprises ayant plus de ressources et d’histoire que QCI ont opté pour d’autres approches de l’informatique quantique. D’autres, comme Microsoft, poursuivent toujours leurs propres qubits spécifiques. Chacun d’entre eux vante les mérites de l’approche qu’il a choisie.
Ce n’est pas tant une course (bien qu’il y ait une course au financement et aux parts de marché) qu’il s’agit d’explorer différents lieux pour l’informatique quantique. Cela témoigne peut-être de sa complexité qu’il existe tant d’approches possibles pour exploiter ce qui est susceptible de devenir la prochaine grande frontière pour les sciences informatiques.