L’ordinateur quantique est déjà obsolète face à cette technologie disruptive qui la prend de vitesse dans le domaine scientifique

L'Intelligence Artificielle pourrait-elle surclasser l'informatique quantique ?

Alors que les entreprises technologiques investissent des milliards dans les ordinateurs quantiques, espérant révolutionner des domaines aussi variés que la finance, la découverte de médicaments et la logistique, les progrès rapides de l'intelligence artificielle (IA) en matière de simulations en physique et en chimie amènent certains à se demander si nous aurons même besoin d'ordinateurs quantiques.

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L'ascension concurrentielle de l'IA

Alors que le champ de l'informatique quantique se débat avec les réalités d'un matériel quantique capricieux, l'IA fait des avancées significatives, remettant en question la suprématie des ordinateurs quantiques, surtout dans les domaines de la physique fondamentale, de la chimie et des sciences des matériaux. La capacité et la complexité des systèmes quantiques que l'IA peut simuler progresse rapidement, ce qui pourrait déplacer le terrain de jeu supposé des ordinateurs quantiques.

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Puissance et limitations des ordinateurs quantiques

Les ordinateurs quantiques promettent de réaliser certaines calculs beaucoup plus rapidement que les ordinateurs classiques, une promesse qui nécessiterait cependant des processeurs quantiques bien plus grands que ceux disponibles aujourd'hui. Les algorithmes quantiques, tels que l'algorithme de Shor, pourraient résoudre des problèmes à une vitesse exponentiellement supérieure à celle des algorithmes classiques, mais seulement si les problèmes concernés permettent d'exploiter pleinement les effets quantiques.

Les barrières de l'informatique quantique

Une étude récente coécrite par Matthias Troyer, chef de l'informatique quantique chez Microsoft, a révélé que les avantages théoriques des ordinateurs quantiques s'amenuisent lorsqu'on prend en compte la lenteur relative du matériel quantique par rapport aux puces informatiques modernes. De plus, la difficulté d'intégrer de grandes quantités de données classiques dans un ordinateur quantique représente un obstacle majeur.

Avantages de l'IA dans la simulation de systèmes faiblement corrélés

L'IA a prouvé qu'elle peut simuler des systèmes quantiques faiblement corrélés avec une grande efficacité en utilisant des outils classiques comme la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT). Ces systèmes sont plus simples à modéliser car les interactions entre particules sont minimes, ce qui rend les ordinateurs quantiques moins nécessaires pour ces types de problèmes.

Contributions de l'IA à la chimie et aux sciences des matériaux

Les progrès récents dans l'utilisation de l'IA pour générer des données sur les produits chimiques, les biomolécules et les matériaux, qui servent ensuite à former des réseaux neuronaux, révolutionnent la capacité à prédire les propriétés des structures chimiques. Ces modèles d'IA, qui apprennent des motifs dans les données, sont beaucoup moins coûteux à exécuter que les calculs DFT conventionnels.

Perspectives futures

Les recherches futures pourraient permettre à l'IA de simuler même les plus grands systèmes faiblement corrélés, rendant les ordinateurs quantiques potentiellement obsolètes pour ces applications avant même qu'ils deviennent largement disponibles. En parallèle, les systèmes fortement corrélés, qui demeurent un défi pour la DFT, commencent également à être accessibles grâce aux avancées de l'IA, notamment en utilisant des réseaux de neurones pour modéliser les états excités des systèmes quantiques.

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Cet article explore comment les avancées récentes en intelligence artificielle pourraient menacer de rendre obsolète l'informatique quantique dans de nombreux domaines, en particulier ceux où les effets quantiques sont dominants. Alors que les ordinateurs quantiques luttent encore avec des limitations techniques importantes, l'IA progresse rapidement dans la simulation de systèmes complexes, posant la question de la nécessité réelle des ordinateurs quantiques dans le futur de la recherche et de l'industrie.

Source : MIT