le mardi 26 janvier 2016

L'ordinateur quantique, allié de poids face au big data

L'ordinateur quantique est une réalité. Mais si le principe en semble maîtrisé aujourd'hui, les chercheurs peinent à lui trouver des applications. Une équipe de chercheurs aurait cependant trouvé un outil capable de résoudre de nombreux problèmes en utilisant le fonctionnement spécifique de cet outil surpuissant.

L'ordinateur quantique fait rêver. Mais si on ne peut pas exploiter ses capacités, il reste à l'état de bel objet théorique. Plusieurs équipes de chercheurs travaillent donc actuellement sur les différentes façons de tirer profit des aptitudes de ce type de machines. Des scientifiques du MIT, de l'université de Waterloo et de l'université de Californie du Sud semblent être sur une piste intéressante.

Leurs travaux théoriques, publiés cette semaine dans le journal Nature Communications, expliquent comment la topologie algébrique fournit des outils mathématiques capables de traiter avec efficacité des quantités très importantes de données.

A l'heure du big data, l'exploitation de masses phénoménales d'informations constitue un enjeu majeur. Mais des biais inhérents à la récolte de données, des distorsions résultent toujours, qui viennent, au pire, corrompre les données, au mieux, rendre leur analyse plus complexe.

Quantum big data

Les algorithmes dévoilés par les chercheurs minimisent considérablement ce problème, et l'analyse topologique « représente une voie d'accès privilégiée à la structure des données », déclare Seth Lloyd, l'un des auteurs de la publication.

Problème : un tel traitement est terriblement coûteux en temps de calcul. Avec un jeu de données de 300 points, un ordinateur traditionnel aurait besoin de 2300 unités de calculs pour traiter un problème par cette approche. Impossible. En revanche, un ordinateur quantique disposant de « seulement » 300 qbits (le D-Wave 2X de Google et de la NASA en compte plus de 1 000) pourrait résoudre le calcul en quelques années, indique le scientifique.

« Notre algorithme montre que vous n'avez pas besoin d'un énorme ordinateur quantique pour répondre à d'importants défis via l'approche topologique », affirme le chercheur. Ce dernier voit dans sa découverte des perspectives importantes pour la compréhension des connexions neuronales dans le cerveau, dans le domaine de l'économie ou dans celui des relations sociales, bref, presque n'importe quel système impliquant l'échange d'une grande quantité de données ou de biens.

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Modifié le 26/01/2016 à 14h19
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