TensorFlow Quantum ou TFQ a été dévoilé le 9 mars 2020 dans un article sur le blog de Google. Cette nouvelle technologie doit permettre de simplifier le prototypage de modèles d’apprentissage automatique quantique. Un signal fort comme quoi Google s’apprête à accélérer dans le domaine de l’informatique quantique.
TensorFlow Quantum : l’avenir du quantique
TensorFlow Quantum doit permettre à Google de former des modèles quantiques élaborés. Un cadre open source qui doit permettre au monde entier de profiter des avancées de Google en matière d’informatique quantique. Une initiative qui n’est pas sans nous rappeler celle de Microsoft en mai 2019. En effet, à l’époque l’entreprise rendait aussi ses outils de développement sur l’informatique quantique open source.
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Les entreprises technologiques ont parfaitement compris que pour faire progresser une science nouvelle, il était bon de la partager. Microsoft expliquait que : « cette mesure vise à rendre l’informatique quantique et le développement des algorithmes liés plus faciles et plus transparents pour les développeurs ». Un excellent moyen de former plus efficacement les futurs spécialistes de l’informatique quantique. De son côté, Google affirme que :
« TensorFlow Quantum doit fournir les outils nécessaires pour rassembler les communautés de recherche en informatique quantique et en apprentissage automatique pour contrôler et modéliser des systèmes quantiques naturels ou artificiels. Nos processeurs NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum) avec environ 50 à 100 qubits, sont par exemple disponibles ».
Un aperçu abstrait du calcul pour l’inférence et la formation d’un modèle hybride quantique.
L’informatique quantique fait l’objet de toutes les convoitises et on sait pour quelles raisons. Cette technologie pourrait nous permettre d’établir des calculs capables de résoudre des problèmes bien plus complexes que les tâches aujourd’hui traitées par les ordinateurs « classiques ». Un récent rapport de Viva Technology et du cabinet de conseil McKinsey laisse penser que ce marché pourrait peser 1 000 milliards de dollars d’ici 2035.
Les géants du web partent à la conquête de la suprématie quantique
Sur son blog, Google précise que : « nous montrons comment TensorFlow Quantum peut être appliqué pour s’attaquer à des tâches avancées d’apprentissage quantique, y compris le méta-apprentissage, l’apprentissage hamiltonien et l’échantillonnage des états thermiques. TensorFlow Quantum doit permettre aux développeurs de découvrir de nouveaux algorithmes quantiques ».
En octobre 2019, Google dévoilait déjà une avancée importante dans le domaine de la suprématie quantique. En effet, l’ordinateur quantique conduit par une équipe de chercheurs du Quantum Al Lab, menée par John Martinis, avait réussi à produire un algorithme en 200 secondes. Un calcul qui aurait pu prendre 10 000 ans avec un ordinateur classique, selon les équipes de Google…
Cependant, IBM a rapidement remis en cause les travaux de Google. La suprématie quantique ne serait pas encore atteinte. L’équipe IBM expliquait que la calcul opéré par le processeur de Google pouvait en réalité être effectué par « un système classique en 2,5 jours et avec une fidélité beaucoup plus grande ». Bref, vous aurez compris que la bataille pour le quantique a bel et bien démarré.