Intelligence artificielle quantique
L'informatique quantique et l'intelligence artificielle sont toutes deux des technologies transformationnelles, et l'intelligence artificielle aura probablement besoin de l'informatique quantique pour réaliser des progrès significatifs.
Bien que l'intelligence artificielle produise des applications fonctionnelles sur des ordinateurs classiques, elle est limitée par leurs capacités de calcul. L'informatique quantique peut fournir un coup de pouce computationnel à l'intelligence artificielle, lui permettant de s'attaquer à des problèmes plus complexes et à l'AGI.
Qu'est-ce que l'IA quantique ?
L'IA quantique est l'utilisation de l'informatique quantique pour calculer des algorithmes d'apprentissage automatique. Grâce aux avantages computationnels de l'informatique quantique, l'IA quantique peut atteindre des résultats qui ne sont pas possibles avec des ordinateurs classiques.
Qu'est-ce que l'informatique quantique ?
La mécanique quantique est un modèle universel basé sur des principes qui diffèrent de ceux observés dans la vie quotidienne. Un modèle quantique des données est nécessaire pour traiter les données avec l'informatique quantique. Des modèles hybrides quantiques-classiques sont également nécessaires pour l'informatique quantique, notamment pour la correction d'erreurs et le bon fonctionnement de l'ordinateur quantique.
- Données quantiques : Les données quantiques sont des paquets de données stockés dans des qubits pour le calcul. Cependant, observer et stocker des données quantiques est difficile en raison des caractéristiques qui les rendent précieuses, à savoir la superposition et l'intrication. De plus, les données quantiques sont bruyantes ; il est nécessaire d'appliquer l'apprentissage automatique au stade de l'analyse et de l'interprétation correcte de ces données.
- Modèles hybrides quantiques-classiques : Il est très probable d'obtenir des données sans signification en utilisant uniquement des processeurs quantiques pour générer des données quantiques. Pour cette raison, un modèle hybride émerge, alimenté par des mécanismes de traitement de données rapides tels que les CPU et les GPU, qui sont largement utilisés dans les ordinateurs classiques.
- Algorithmes quantiques : Un algorithme est une séquence d'étapes qui mène à la solution d'un problème. Pour exécuter ces étapes sur un appareil, il faut utiliser des jeux d'instructions que l'appareil prend en charge. L'informatique quantique introduit des jeux d'instructions basés sur un modèle d'exécution fondamentalement différent par rapport à l'informatique classique. L'objectif des algorithmes quantiques est d'exploiter les effets quantiques tels que la superposition et l'intrication pour obtenir des solutions plus rapidement.
Pour en savoir plus, n'hésitez gratuit pas à lire notre article détaillé sur l'informatique quantique.
Pourquoi est-ce important ?
Bien que l'IA ait fait des progrès rapides au cours de la dernière décennie, elle n'a pas encore surmonté les limitations technologiques. Grâce aux caractéristiques uniques de l'informatique quantique, les obstacles à la réalisation de l'AGI (Intelligence Artificielle Générale) peuvent être éliminés. L'informatique quantique peut être utilisée pour l'entraînement rapide de modèles d'apprentissage automatique et pour créer des algorithmes optimisés.
Une IA optimisée et stable, rendue possible par l'informatique quantique, peut accomplir des années d'analyse en un temps court, faisant progresser la technologie. Les modèles cognitifs neuromorphiques, l'apprentissage automatique adaptatif et le raisonnement en situation d'incertitude figurent parmi les défis fondamentaux de l'IA actuelle. L'IA quantique est l'une des solutions les plus probables pour l'IA de nouvelle génération.
Percées dans l'IA quantique
L'apprentissage automatique quantique se rapproche de la praticité
Des chercheurs du CSIRO et de l'Université de Melbourne ont découvert que l'apprentissage automatique quantique ne nécessite pas de correction d'erreurs complète. Une correction d'erreurs partielle peut être utilisée dans les applications quantiques. Cette approche réduit considérablement les exigences matérielles, permettant à l'apprentissage automatique quantique d'alimenter des applications concrètes dans un avenir proche plutôt que dans des décennies.1
IonQ atteint un avantage quantique pratique pour l'IA
IonQ et Ansys ont exécuté une simulation de dispositif médical sur l'ordinateur à 36 qubits d'IonQ qui a surpassé le calcul haute performance classique de 12%.2
Partenariat Quantinuum + NVIDIA pour l'IA quantique générative
Quantinuum s'est associé à NVIDIA pour accélérer la combinaison de l'informatique quantique et de l'IA générative via NVQLink. Les premiers testeurs incluent Amgen (exploration de l'apprentissage hybride quantique-machine pour les produits biologiques) et BMW (recherche sur les piles à combustible).3
Comment fonctionne l'IA quantique ?
TensorFlow Quantum (TFQ) de Google, une bibliothèque open-source pour l'apprentissage automatique quantique, est un exemple de suite d'outils qui combine la modélisation quantique et les techniques d'apprentissage automatique. L'objectif de TFQ est de fournir les outils nécessaires pour contrôler et modéliser des systèmes quantiques naturels ou artificiels.
Voici comment cela fonctionne :
- Convertir les données quantiques en un jeu de données quantique : Les données quantiques peuvent être représentées sous forme d'un tableau multidimensionnel de nombres, appelé tenseurs quantiques. TensorFlow traite ces tenseurs afin de créer un jeu de données pour une utilisation ultérieure.
- Choisir des modèles de réseau neuronal quantique : Sur la base de la connaissance de la structure des données quantiques, des modèles de réseau neuronal quantique sont sélectionnés. L'objectif est d'effectuer un traitement quantique afin d'extraire des informations cachées dans un état intriqué.
- Échantillonner ou moyenner : La mesure des états quantiques extrait des informations classiques sous forme d'échantillons de la distribution classique. Les valeurs sont obtenues directement à partir de l'état quantique. TFQ fournit des méthodes pour moyenner sur plusieurs exécutions impliquant les étapes (1) et (2).
- Évaluer un modèle de réseau neuronal classique – Puisque les données quantiques sont maintenant converties en données classiques, des techniques d'apprentissage profond sont utilisées pour apprendre les corrélations dans les données.
Les autres étapes d'évaluation de la fonction de coût, des gradients et de mise à jour des paramètres sont des étapes classiques de l'apprentissage profond. Ces étapes garantissent qu'un modèle efficace est créé pour les tâches non supervisées.
Quelles sont les possibilités d'application de l'informatique quantique dans l'IA ?
L'objectif réaliste à court terme des chercheurs pour l'IA quantique est de développer des algorithmes quantiques qui surpassent les algorithmes classiques et de les mettre en œuvre.
Algorithmes quantiques pour l'apprentissage
Développement d'algorithmes quantiques pour des généralisations quantiques des modèles d'apprentissage classiques. Cela peut fournir des accélérations possibles ou d'autres améliorations dans le processus d'entraînement en apprentissage profond. La contribution de l'informatique quantique à l'apprentissage automatique classique peut être réalisée en fournissant rapidement l'ensemble de poids optimal pour les réseaux de neurones artificiels.
Algorithmes quantiques pour les problèmes de décision
Les problèmes de décision classiques sont formulés sous forme d'arbres de décision. Une méthode pour atteindre l'ensemble des solutions consiste à créer des branches à partir de certains points. Cependant, lorsque chaque problème est trop complexe pour être résolu en le divisant répétitivement en deux, l'efficacité de cette méthode diminue. Les algorithmes quantiques basés sur l'évolution temporelle hamiltonienne peuvent résoudre des problèmes représentés par un certain nombre d'arbres de décision plus rapidement que les marches aléatoires.
Recherche quantique
La plupart des algorithmes de recherche sont conçus pour l'informatique classique. L'informatique classique surpasse les humains dans les problèmes de recherche. D'autre part, Lov Grover a fourni son algorithme de Grover et a déclaré que les ordinateurs quantiques peuvent résoudre ce problème encore plus rapidement que les ordinateurs classiques. L'IA alimentée par l'informatique quantique peut être prometteuse pour des applications à court terme telles que le chiffrement.
Théorie des jeux quantiques
La théorie des jeux classique est une approche de modélisation largement utilisée dans les applications d'IA. L'extension de cette théorie au domaine quantique est la théorie des jeux quantiques. Elle peut être un outil prometteur pour surmonter les problèmes critiques en communication quantique et pour mettre en œuvre l'intelligence artificielle quantique.
Ajouter comme source préféréeQuelles sont les étapes clés pour l'IA quantique ?
Bien que l'IA quantique soit une technologie immature, il existe des améliorations en informatique quantique qui augmentent le potentiel de l'IA quantique. Cependant, l'industrie de l'IA quantique a besoin d'étapes clés pour devenir une technologie plus mature. Ces étapes peuvent être résumées comme suit :
- Des systèmes d'informatique quantique moins sujets aux erreurs et plus puissants
- Des cadres de modélisation et d'entraînement open-source largement adoptés
- Un écosystème de développeurs substantiel et qualifié
- Des applications d'IA convaincantes qui surpassent l'informatique classique avec l'informatique quantique.
Ces étapes critiques permettraient le développement ultérieur de l'IA quantique.
L'IA pour l'informatique quantique
Une revue de Nature Communications a mis en évidence comment l'IA fait progresser l'informatique quantique à travers toute la pile :
- Conception matérielle : L'IA optimise les dispositions de qubits et l'architecture des puces
- Calibration : L'apprentissage automatique automatise la calibration des systèmes quantiques
- Correction d'erreurs : Les décodeurs alimentés par l'IA sont désormais les plus précis pour identifier et corriger les erreurs quantiques
- Compilation de circuits : L'IA conçoit des transpileurs plus intelligents qui traduisent efficacement les algorithmes vers le matériel quantique.4
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author = {Dilmegani, Cem},
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year = {2026},
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note = {AIMultiple. Consulté le 8 Juillet 2026}
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Commentaires 1
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Thank you. Where may I study this further?
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