Des chercheurs combinent l’informatique quantique et l’apprentissage profond
Des chercheurs ont récemment réussi à intégrer un modèle d’IA ultraperformant à un ordinateur quantique, ouvrant la voie à de nouvelles avancées dans des domaines comme le chiffrement, la chimie et les mathématiques. Bien que les expériences menées soient encore relativement simples, elles montrent que les transformateurs, une architecture clé de l’IA, peuvent fonctionner efficacement dans un environnement quantique.
Points clés
- Des chercheurs de l’Université d’Édimbourg ont conçu un transformateur quantique pour analyser des images médicales
- Le transformateur quantique a réussi à classer des images de rétines selon le degré de dommages, de l’absence de dommages à de graves lésions
- Les chercheurs n’ont pas testé le transformateur sur un ordinateur quantique réel, mais sur un simulateur quantique
- Les résultats montrent que les transformateurs peuvent fonctionner relativement bien dans un environnement quantique
- Cette combinaison de l’informatique quantique et de l’IA pourrait être utilisée pour résoudre des problèmes complexes dans des domaines comme le chiffrement, la chimie et les mathématiques
- Les transformateurs sont efficaces grâce à leur “mécanisme d’attention” qui permet de déterminer l’importance relative des différentes parties de l’information
- Ce mécanisme d’attention nécessite beaucoup de ressources de calcul, ce qui justifie l’intérêt d’une version quantique plus performante
À retenir
Bien que ces résultats soient encore préliminaires, ils ouvrent la voie à de passionnantes possibilités pour l’avenir de l’informatique quantique. Avec la capacité de traiter des informations de manière plus complexe et efficace, les ordinateurs quantiques équipés de transformateurs pourraient révolutionner des domaines comme la sécurité des communications, la recherche médicale ou encore les mathématiques. Reste à voir maintenant si ces promesses pourront se concrétiser dans les années à venir !
Sources
