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Une équipe de chercheurs chinois a mis au point un algorithme ultra-performant, permettant à une machine classique de résoudre un problème censé être uniquement à la portée des ordinateurs quantiques les plus puissants.

Algorithme optimisé

En 2019, Google avait été le premier à revendiquer la « suprématie quantique » avec son ordinateur quantique Sycamore, ayant complété en un peu plus de trois minutes une tâche considérée comme irréalisable pour des machines basées sur une architecture traditionnelle. Celle-ci consistait à s’assurer du caractère réellement aléatoire d’un échantillon de nombres émis par un circuit quantique. À l’époque, les ingénieurs de la firme américaine avaient estimé qu’il aurait fallu 10 000 ans à Summit, superordinateur d’IBM, pour arriver au même résultat.

Dans le cadre de travaux publiés dans la revue Physical Review Letters, Pan Zhang et ses collègues de l’Académie chinoise des sciences de Pékin ont créé un algorithme amélioré permettant à un ordinateur non quantique de résoudre rapidement le problème de l’échantillonnage aléatoire.

Les chercheurs chinois ont découvert qu’ils pouvaient sauter certains calculs sans que cela n’affecte le résultat final, réduisant considérablement les ressources matérielles nécessaires. L’exécution de l’algorithme sur un cluster de 512 puces graphiques (ou GPU) a permis de compléter cette tâche en 15 heures environ. Bien que ce délai soit significativement plus long que celui nécessaire à Sycamore, cela démontre que des opérations aussi avancées restent envisageables sur du matériel informatique conventionnel, et dans un temps raisonnable.

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L’équipe a expliqué avoir également calculé que le fait d’exécuter son algorithme sur un superordinateur exaflopique permettrait de résoudre le problème « en quelques dizaines de secondes », battant ainsi largement le temps de Sycamore.

Des travaux remettant en question le concept de « suprématie quantique »

Les travaux de Zhang et ses collègues ne sont pas les premiers à remettre en question le concept de « suprématie quantique », mais il s’agit des plus convaincants. Suite aux allégations de Google en 2019, IBM avait rapidement affirmé que Summit aurait pu accomplir la tâche en deux jours et demi, mais n’avait pas pris la peine de mener l’expérience, même à une échelle réduite.

Si les auteurs de la nouvelle étude affirment que leur algorithme est largement plus efficace que les méthodes existantes, ils concèdent également que les ordinateurs classiques ne pourront probablement jamais rivaliser avec les machines quantiques pour certaines tâches spécifiques.

« Dans notre article de 2019, nous avions dit que les algorithmes des machines conventionnelles s’amélioreraient, mais la technologie quantique progresse exponentiellement plus vite », commente Sergio Boixo, de Google Quantum AI. « Il est peu probable que cette approche leur permette de suivre le rythme des circuits quantiques en 2022 et au-delà. »

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