Les Canadiens ont créé un prototype de « ordinateur quantique à pièces » pour les problèmes d’optimisation

Nouvelle machine de Ising photonique de l’Université Queen’s

Des scientifiques de l’Université Queen’s à Kingston (Royaume-Uni) ont développé une plateforme photonique programmable fonctionnant à température ambiante et conservant sa stabilité pendant des heures. En essence, elle ressemble à l’ordinateur quantique de D‑Wave qui résout des problèmes d’optimisation combinatoire, mais se distingue considérablement par son prix, sa fiabilité et ses coûts de maintenance.

Comment fonctionne le dispositif
* Générateur optoélectronique

La plateforme utilise des composants courants de la télécommunication optique : lasers, modulateurs à film mince de niobate de lithium, amplificateur optique semi‑conductor et traitement numérique du signal.

* Modèle d’Ising

Au lieu des petits aimants traditionnels (comme dans la machine Ising classique), le système utilise des impulsions lumineuses. Chaque « spin virtuel » est une impulsion distincte circulant dans une boucle avec contrôle.

* Codage de la tâche

Le problème d’optimisation combinatoire est codé sous forme de séquence d’impulsions. Une fois lancées, elles interagissent jusqu’à ce que le système atteigne l’état d’énergie minimale – cet état devient alors la solution du problème (par exemple, le trajet optimal dans un problème du voyageur de commerce).

Caractéristiques techniques
IndicateurValeurNombre de spins256Connexions possibles65 536 « tous‑à‑tous »Performance>200 GOPS (giga‑opérations par seconde) lors de l’interaction des spins et du traitement non linéaire
Pour comparaison, les plateformes quantiques modernes D‑Wave coûtent des millions de fois plus cher et ne fonctionnent que pendant quelques millisecondes pour une seule solution.

Pourquoi c’est important
* Température ambiante – le système n’a pas besoin de refroidissement cryogénique.

* Stabilité à long terme – fonctionne pendant des heures, pas en millisecondes.

* Économique – beaucoup moins cher et plus simple à entretenir que les analogues quantiques.

Applications possibles
* Optimisation des itinéraires (logistique, transport)

* Calcul de la décomposition des nombres

* Synthèse de protéines et conception pharmaceutique

* Cryptographie et sécurité des données

* Calcul neuromorphique

Le dispositif universitaire ouvre la perspective de créer des ordinateurs analogiques pratiques, évolutifs et économes en énergie pour un large éventail de tâches d’optimisation.