Il est assez difficile de comprendre l’informatique quantique, la prochaine génération d’informatique potentiellement transformatrice. Contrairement aux ordinateurs classiques, alimentés par des puces regorgeant de billions de transistors minuscules qui traitent les informations sous la forme binaire d’un bit – soit 0 ou 1 – les ordinateurs quantiques traitent les informations en utilisant des qubits, qui peuvent représenter 0 ou 1 ou les deux simultanément. Et les choses ne font qu’empirer à partir de là. Bientôt, vous commencerez à rencontrer des termes tels que « superposition » et « entanglement » et « décohérence » et toute une série de concepts de la mécanique quantique qui vous feront regretter d’avoir suivi plus d’un cours de physique au collège. Ce que cela signifie, c’est que les ordinateurs quantiques peuvent accélérer considérablement le temps de calcul, car ils effectuent de nombreux calculs en même temps, alors que même les ordinateurs classiques les plus rapides le font un par un. Mais si comprendre les principes de l’informatique quantique est difficile, ce qui est vraiment difficile, c’est de construire une machine. Peu de gens le savent mieux que Jerry Chow. En tant que responsable de l’équipe de calcul quantique expérimentale d’IBM, Chow a pour tâche de mettre ensemble, pièce par pièce, le matériel nécessaire pour mener l’informatique vers l’avenir. Le potentiel de l’informatique quantique – y compris la résolution de problèmes et la création de modèles complexes qui seraient impossibles même sur les ordinateurs classiques les plus puissants – est incroyable, mais le rendre réel ne sera pas facile: les machines elles-mêmes sont très, très sensibles. Pour sélectionner les 50 de Future Perfect cette année, notre équipe a passé plusieurs mois. A partir de la liste de l’année dernière, nous avons fait des brainstormings, effectué de profondes recherches et établi des contacts avec notre public et nos sources. Nous ne voulions pas surestimer dans une seule catégorie, nous avons donc visé la diversité dans les théories du changement, les spécialités universitaires, l’âge, la localisation géographique, l’identité et de nombreux autres critères.
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