La découverte de la mécanique quantique a conduit à l'une des plus grandes révolutions scientifiques du XXe siècle. En tant que théorie fondamentale de la physique, elle décrit les propriétés de la matière atomique et subatomique.
L'ampleur des récents progrès de la recherche indique désormais une deuxième révolution quantique. L'une des principales technologies quantiques est l'informatique quantique, qui utilise des effets mécaniques quantiques pour résoudre des problèmes complexes. Cette découverte est due à Richard Feynman, qui a découvert en 1982 que les ordinateurs quantiques pouvaient simuler efficacement les systèmes quantiques. À ce jour, il n'existe pas d'algorithmes traditionnels efficaces connus dans le domaine problématique de la simulation quantique.
La grande différence entre les ordinateurs classiques et les ordinateurs quantiques est l'utilisation de bits quantiques au lieu des bits habituels. Ces « qubits » sont l'équivalent en mécanique quantique d'un bit classique. Un qubit est un système à deux états et se trouve dans une soi-disant superposition tant qu'il n'est pas mesuré. Cela signifie qu'il est simultanément dans les deux états possibles et que sa seule mesure le fait se désintégrer avec une certaine probabilité dans l'un ou l'autre état. Une réalisation physique possible d'un qubit est un photon dont la polarisation est mesurée à l'aide de deux directions de polarisation orthogonales.
Les deux principales approches pour implémenter un ordinateur quantique sont, d'une part, l'ordinateur à porte quantique et, d'autre part, lee circuits quantique en tant qu'implémentation approximative du concept de calcul quantique adiabatique. Les ordinateurs à portes quantiques effectuent des calculs similaires aux ordinateurs classiques en commutant des portes quantiques (au lieu des portes logiques utilisées en informatique classique). Les recuits quantiques sont une forme complètement différente d'ordinateurs quantiques et s'inspirent du processus métallurgique de recuit. Le principe appliqué est que les systèmes physiques et surtout mécaniques quantiques visent toujours le minimum énergétique.
Malgré les architectures différentes, les deux systèmes sont équivalents en termes de temps de calcul nécessaire pour résoudre des problèmes algorithmiques : tout algorithme s'exécutant sur un ordinateur à portes quantiques peut être exécuté en même temps (dans le pire des cas, le nombre de portes utilisées est augmenté de un facteur constant) sur un circuit quantique et vice versa. Afin de résoudre tout problème avec un circuit quantique, il est nécessaire de le reformuler comme un problème d'optimisation quadratique sans contraintes. De plus, la variable d'optimisation doit être codée sous forme de nombre binaire, créant un problème dit QUBO.
Depuis la première idée d'un ordinateur quantique, des algorithmes de résolution quantiques (algorithmes que les ordinateurs quantiques peuvent exécuter) ont été développés pour certains problèmes. Ces algorithmes quantiques sont manifestement plus rapides que n'importe quel algorithme classique pour ces problèmes. De plus, les ordinateurs quantiques peuvent résoudre efficacement des problèmes que l'état actuel de l'art des ordinateurs classiques ne peut pas résoudre. Cela inclut, par exemple, le problème de trouver la factorisation première de très grands nombres, sur laquelle presque toutes les méthodes de chiffrement courantes sont basées. Dès que la capacité des ordinateurs quantiques aura suffisamment augmenté, pratiquement toutes les informations envoyées sur Internet aujourd'hui pourraient être décryptées. Des cryptages à sécurité quantique ont déjà été développés pour empêcher que cela ne se produise, mais il faudra plusieurs années avant que de telles méthodes de cryptage puissent être utilisées à tous les niveaux.
En particulier, les nouvelles technologies quantiques offrent des opportunités considérables : la communication quantique et la cryptographie quantique peuvent être utilisées pour développer un Internet quantique à l'épreuve des interceptions.
En 2019, pour la première fois, un problème a été résolu sur un ordinateur quantique plus rapidement que sur le meilleur supercalculateur disponible à l'époque. Cette preuve expérimentale de la suprématie quantique impliquait un problème loin de toute application pratique ; cependant, avec les ordinateurs quantiques en constante expansion, il sera de plus en plus possible de résoudre ces problèmes également.
Une question qui s'est posée peu de temps après le développement des ordinateurs quantiques était la suivante : les ordinateurs quantiques résolvent-ils les problèmes (de manière exponentielle) plus rapidement que les ordinateurs classiques ? L'espoir que les ordinateurs quantiques pourraient résoudre efficacement les problèmes NP-difficiles ne s'est pas réalisé, du moins jusqu'à présent. Bien qu'il existe des algorithmes qui fournissent une accélération exponentielle, comme l'algorithme de factorisation premier de Peter Shor, tous ces problèmes sont dans la classe de complexité des problèmes NP-intermédiaires.
Depuis le début des années 2000, la construction d'ordinateurs quantiques a progressé rapidement. Le premier ordinateur quantique à deux qubits a été construit en 1998, suivi du lancement sur le marché du premier ordinateur quantique commercial en 2011, fabriqué par la société D-Wave Systems. Des recuits quantiques de 128 qubits pourraient leur être achetés pour 10 millions d'euros. Actuellement, D-Wave Systems est l'une des rares entreprises à proposer le matériel. La plupart des autres entreprises, y compris IBM et Rigetti, ne vendent que du temps de calcul sur leurs ordinateurs à porte quantique. Le nombre de qubits sur les plus grands ordinateurs à portes quantiques est actuellement d'environ 70, tandis que les recuits quantiques de D-Wave Systems ont déjà plus de 5 000 qubits. Cela est principalement dû au fait que les recuits quantiques sont physiquement plus faciles à produire que les ordinateurs à portes quantiques. Le principal problème lié à la construction d'ordinateurs quantiques est la décohérence, un processus par lequel un objet quantique perd ses propriétés mécaniques quantiques et « se désintègre » en un objet classique. Cela se produit parce que les qubits interagissent toujours avec leur environnement, même si cela n'est pas souhaité dans un ordinateur quantique. Par conséquent, la plupart des unités de traitement quantique (QPU), selon l'architecture du processeur, doivent être refroidies à une température proche du zéro absolu (0 Kelvin) et blindées électromagnétiquement. En particulier, le refroidissement individuel de chaque qubit individuel pose actuellement des problèmes majeurs.
Il faudra plusieurs années avant que les ordinateurs à portes quantiques disposent d'un nombre suffisant de qubits pour être utilisés de manière rentable dans des applications pratiques. Le consensus scientifique ne s'attend pas à ce que cela se produise avant 2025. Mais même lorsque ce moment viendra, il est peu probable que tous les problèmes soient résolus uniquement sur des ordinateurs quantiques. Les algorithmes hybrides qui combinent les avantages des deux systèmes sont beaucoup plus probables.
L’algorithme de Grover est un algorithme quantique permettant de rechercher une base de données non triée avec N entrées en un temps O(√N) et utilisant un espace de stockage O(log N). Il a été inventé par Lov Grover en 1996.
Classiquement, la recherche dans une base de données non triée nécessite une recherche linéaire , qui est O(N) dans le temps. L’algorithme de Grover, qui prend un temps O(√N), est l’algorithme quantique le plus rapide possible pour rechercher une base de données non triée. Il fournit "seulement" une accélération quadratique, contrairement à d’autres algorithmes quantiques, qui peuvent fournir une accélération exponentielle par rapport à leurs homologues classiques. Cependant, même l’accélération quadratique est considérable lorsque N est grand.Comme tous les algorithmes informatiques quantiques, l’algorithme de Grover est probabiliste, en ce sens qu’il donne la bonne réponse avec une forte probabilité . La probabilité d’échec peut être diminuée en répétant l’algorithme.
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