IBM propose un nouveau plan qui préparera l’entreprise à une nouvelle ère d’ordinateurs quantiques pratiques et à grande échelle. Une puce de 4 000 qubits est l’objectif ultime et la société espère y parvenir d’ici à 2025.
La feuille de route décrit plusieurs objectifs à atteindre d’ici à 2025. D’une manière générale, il s’agit de concevoir de nouvelles architectures modulaires et de nouveaux systèmes de réseau pour prendre en charge des processeurs quantiques plus puissants.
Parallèlement, l’entreprise travaille sur une couche logicielle intelligente qui devrait gerer plus efficacement les charges de travail quantiques.
Eagle est une source d’espoir
Le processeur quantique Eagle présenté par IBM à la fin de l’année 2021 montre que l’entreprise prend ses projets au sérieux. Eagle est une puce de 127 qubits. Bien que le nombre de qubits doive encore être considérablement augmenté pour les nouveaux plans, la puce a bel et bien jeté les bases de nouveaux processeurs quantiques. IBM dispose donc de la connaissance.
À la fin de cette année, l’entreprise prévoit de lancer une puce à 433 qubits sous le nom d’Osprey. La limite des 1 000 qubits sera franchie en 2023 avec Condor.
Renforcer les connaissances
Les étapes intermédiaires servent toutes à disposer en fin de compte des connaissances et de l’expérience nécessaires pour lancer le Kookaburra, une puce de 4 000 qubits, en 2025. Pour cela, il faut concevoir des techniques améliorées de réduction des erreurs et d’attribution intelligente des charges de travail en combinant des ressources de calcul classiques avec des processeurs quantiques.
En outre, la société étudie comment relier étroitement plusieurs puces quantiques pour construire une grande puce. Enfin, des liens de communication quantiques seront développés pour connecter les puces.
Défis logiciels
Cependant, les défis ne se limitent pas au matériel. Sur le plan logiciel, IBM développe Qiskit Runtime. En 2023, les capacités Quantum Serverless seront ajoutées au logiciel d’informatique quantique de l’entreprise. Les développeurs pourront donc passer facilement de la puissance de calcul classique aux ressources de calcul quantique.