Lundi, IBM a annoncé qu’elle avait produit les deux systèmes quantiques prévus par son feuille de route pour 2023. L’un d’entre eux est basé sur une puce nommée Condor, qui est le plus grand processeur quantique transmon jamais publié, avec 1121 qubits fonctionnels. Le second est basé sur une combinaison de trois puces Heron, chacune d’entre elles ayant 133 qubits. De plus petites puces comme Heron et son successeur, Flamingo, joueront un rôle critique dans la feuille de route quantique d’IBM, qui a également reçu une mise à jour majeure aujourd’hui. Selon cette mise à jour, IBM aura des qubits corrigés d’erreurs opérationnels d’ici la fin de la décennie, rendus possibles par des améliorations apportées à des qubits individuels au fil de plusieurs itérations de la puce Flamingo. Bien que ces systèmes ne mettent probablement pas en danger des schémas de chiffrement existants, ils devraient être en mesure d’exécuter de manière fiable des algorithmes quantiques beaucoup plus complexes que ce que nous pouvons faire aujourd’hui. Nous avons parlé avec Jay Gambetta d’IBM à propos de tout ce que l’entreprise annonce aujourd’hui, y compris les processeurs existants, les feuilles de route futures, ce que les machines pourraient être utilisées dans les années à venir et le logiciel qui rend tout cela possible. Mais pour comprendre ce que l’entreprise fait, nous devons remonter un peu pour voir où se dirige le domaine dans son ensemble. Presque tous les aspects de la manipulation d’un qubit sont propices aux erreurs. Le paramétrage de son état initial, le maintien de cet état, les opérations effectuées et la lecture de l’état peuvent tous introduire des erreurs qui empêcheront les algorithmes quantiques de produire des résultats utiles. Ainsi, l’un des objectifs principaux de toute entreprise produisant du matériel quantique est de limiter ces erreurs, et de grands progrès ont été faits à cet égard. Il y a des indications que ces progrès nous ont maintenant amenés au point où il est possible d’exécuter certains algorithmes quantiques plus simples sur du matériel existant. Et il est probable que ce potentiel s’étendra à d’autres algorithmes grâce aux améliorations que nous pouvons probablement attendre dans les années à venir.
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