Quantique : Quandela pense que la photonique peut accélérer l’IA
Le fleuron français de l’ordinateur photonique constate que sa solution bat les autres types d’approches quantiques dans les tests effectués sur la reconnaissance de motifs. Il dévoile comment tout cela fonctionne lors de la visite de son usine à Massy (91).
On ne sait toujours pas quand l’ordinateur quantique travaillera plus vite qu’un ordinateur classique. Mais Quandela, l’un des quatre champions français dans le domaine, veut croire que sa technologie à base de photon sera la première à y arriver dans les applications de Machine learning.
« Avec le même algorithme quantique sur une application de détection de malware, Orange a pu évaluer que notre ordinateur quantique photonique était 16% plus précis que l’ordinateur quantique supraconducteur d’IBM », lance Valérian Giesz, cofondateur de Quandela (en photo en haut de cet article, à côté d’Exaion, une machine vendue à EDF). LeMagIt l’a rencontré dans son usine à Massy (91), où la startup met actuellement au point la nouvelle génération 24 qubits (plus précisément 2 x 12 qubits) de sa machine qui ne calcule pour l’instant qu’en 12 qubits.
L’ordinateur quantique photonique, qui fait circuler des photons, n’est pas aussi polyvalent que celui qui bombarde des atomes fixes dans d’immenses cuves cryogénisées. Mais il présente de nombreux avantages.
D’abord, sa partie nécessitant une température de moins d’un degré Kelvin est si minuscule que l’appareil tient dans une baie rack standard d’à peine 3 kW. Ensuite, les photons qu’il utilise, sans masse et sans charge, ne sont pas sujets au bruit qui mine tous les autres prototypes. Enfin, l’ensemble n’a besoin que de fibres optiques tout ce qu’il y a de plus simples pour communiquer avec des ordinateurs classiques.
« Le paradoxe est que je suis incapable de vous dire pourquoi notre photonique est meilleure que les supraconducteurs d’IBM dans le domaine des réseaux de neurones [reconnaissance de motifs, un des piliers de l’IA, N.D.R]. Mais il est certain que leur utilisation d’atomes fixes limite la communication des qubits à des connexions de proche en proche, alors que nos photons peuvent tous s’intervertir les uns avec les autres. Et, manifestement, cela fonctionne plutôt mieux pour tout ce qui a trait au Machine learning », se félicite Valérian Giesz.
Il cite un autre exemple : la détection des artefacts dans des photos prises en plein jour, mais assombries pour faire croire qu’elles ont été prises en pleine nuit. Les artefacts sont ici les reflets lumineux qui persistent alors qu’ils ne devraient pas exister de nuit. Lors de ce test mené chez BMW, l’ordinateur quantique de Quandela a détecté les artefacts avec une précision 4% meilleure qu’un ordinateur classique, sans toutefois y parvenir plus rapidement.
Quandela ne calcule que des probabilités, mais le fait mieux pour l’IA
Précisons que les approches à base d’atomes fixes dans des cuves cryogénisées portent la promesse de pouvoir sélectionner en un calcul la solution qui se combine le mieux à un problème, alors qu’un ordinateur classique doit évaluer toutes les possibilités pour y parvenir. L’ordinateur quantique photonique n’est pas conçu pour cela. Il sert plutôt à déterminer d’un coup des probabilités, ce qu’un ordinateur classique peine aussi à faire.
La scientifique du CNRS Pascale Senellart, spécialisée dans la recherche sur les nanostructures optiques et cofondatrice de Quandela, explique ainsi dans ses nombreuses présentations que l’on peut ainsi comparer l’ordinateur quantique photonique au jeu de la planche à clous, dans lequel une balle est lâchée du sommet et, de rebond en rebond, atterrit dans une case qu’il était très difficile de prédire. Selon elle, il suffirait de 50 photons envoyés en même temps pour, selon la disposition des clous (qui symbolisent ici les données de départ), déterminer exactement les probabilités de succès. Voir par exemple cette vidéo, à partir de la 48e minute.
Fort de cet avantage de l’approche photonique, Quandela entend désormais jouer un rôle dans les applications d’entraînement des IA. La startup a dévoilé en fin d’année dernière une bibliothèque, appelée Merlin, qui permet ainsi aux datascientits de faire fonctionner leurs réseaux de neurones depuis son ordinateur quantique. Valérian Giesz parle de Quantum Machine Learning.
Plus précisément, comme le nombre de qubits de l’ordinateur de Quandela n’est pas forcément suffisant, Merlin s’accompagne d’un outil capable de simuler un ordinateur quantique photonique de 30 à 40 qubits sur un GPU. Le GPU est nécessairement de marque Nvidia, Valérian Giesz précisant que les autres fournisseurs, AMD comme Intel, ne fournissent pas à l’heure actuelle de bibliothèques nécessaires à la programmation d’un simulateur quantique.
La vraie invention de Quandela : de meilleurs photons grâce aux quantums dots
Quandela n’a pas inventé l’ordinateur quantique photonique. Mais l’entreprise est la seule au monde qui sache l’implémenter simplement.
« Cela fait plus de 20 ans que des chercheurs ont expliqué le concept. Des laboratoires ont même implémenté l’algorithme de Shor sur des photons. Sauf que cela a duré trois jours, parce qu’ils n’avaient pas de source de photons efficaces », raconte Valérian Giesz.
Dans le principe, les qubits de l’ordinateur quantique photonique sont des photons uniques, c’est-à-dire une seule phase d’une onde lumineuse (un segment avec un creux et une bosse). Pour produire un photon unique, la méthode consiste à bombarder un atome avec une impulsion laser. Les électrons les plus libres de l’atome capturent l’énergie du laser et la recrachent sous forme de photons qui partent dans tous les sens. Il suffit de mettre un récepteur à un endroit pour capturer un photon et l’injecter dans le circuit.
« Le problème de cette méthode est que la lumière que vous allez capturer ainsi est très faible, généralement à peine 1% de la quantité de lumière émise. Cela ne suffit pas pour exploiter ensuite le qubit », explique Pascale Senellart dans la vidéo citée plus haut.
Et Valérian Giesz d’illustrer le problème : l’américain PsiQuantum, qui fabrique aussi un ordinateur quantique photonique, a une machine monumentale avec des quantités de détecteurs dans toutes les directions et autant d’assemblages de composants en parallèle. Alors que cette partie tient dans une puce de quelques centimètres de côté chez Quandela.
Pascale Senellart a mis au point un système autrement plus efficace : le quantum dot.
Il s’agit en l’occurrence d’un assemblage de plusieurs atomes qui, maintenus à très basse température, ont tous des électrons dans le même état. Si bien qu’ils vont tous réagir de la même façon : produire une puissante phase d’onde qui correspond au spin de l’électron le plus énergétique de chaque atome. L’autre particularité est que cet amas d’atomes est encerclé par une nanostructure de miroirs qui confine le photon émis jusqu’au détecteur.
La fabrication de ces quantums dots relève d’une technologique de pointe : il faut parvenir à superposer sur un wafer deux matériaux différents qui, lors de la gravure, se collent en générant des boursouflures microscopiques.
Du quantum dot au circuit
Dans son ordinateur quantique, Quandela envoie une charge électrique à son quantum dot qui maintient le spin des électrons dans un état, sans changer la température de moins de 1 K, juste le temps nécessaire pour envoyer 12 impulsions via le laser. Il en résulte douze photons uniques qui ont exactement la même phase et qui sont produits à la queue leu leu. Pour que le calcul fonctionne, il faut néanmoins que ces 12 photons entrent en même temps dans le circuit.
Juste derrière le quantum dot se trouve donc 12 chemins d’ondes qui sont plus ou moins enroulés sur eux-mêmes, de sorte que le premier photon parcourt un chemin assez long afin d’arriver en même temps dans le circuit que le dernier photon, lequel parcours le chemin le plus court.
Ensuite, toute la magie quantique repose sur la polarisation du photon. Dans l’espace, un photon se dirige dans une direction et vibre perpendiculairement. On considère par exemple que s’il vibre verticalement, il a une valeur qui est 1, et s’il le fait horizontalement, sa valeur est 0. Évidemment, il peut vibrer dans n’importe quelle direction intermédiaire entre l’axe vertical et l’axe horizontal. Cette incertitude est ici la caractéristique qui fait que ce photon n’est pas un bit valant 0 ou 1, mais un qubit pouvant avoir n’importe quelle valeur entre 0 et 1.
Pour effectuer les calculs, les photons sont chacun injectés dans des guides d’ondes parcourus d’interféromètres. Il s’agit de semi-miroirs microscopiques qui ne laisseront passer les photons qu’à droite ou qu’à gauche selon leur polarité. Exactement comme les lunettes 3D au cinéma.
Ces interféromètres sont l’équivalent des clous dans le tableau à clous précédemment évoqué. Ce sont eux qui encodent les données de départ. Ils sont chacun chargés ou non d’une tension, selon le schéma de données que l’on veut livrer au calcul quantique.
Il y a deux types d’interféromètres : ceux qui vont servir à redresser ou non un photon et ceux dans lesquels vont se rejoindre deux photons pour avoir encore plus de possibilités entre la polarisation du premier, celle du second et la tension stockée au départ.
De fil en aiguille, ces interféromètres agissent finalement comme des portes logiques dans un ordinateur classique : les qubits s’annulent ou passent sous l’effet conjugué de leurs propres valeurs.
En fin de circuit, ce qu’il reste des 12 photons de départ arrive sur 24 détecteurs. Deux détecteurs par photon. Un pour détecter s’il est en polarisation verticale. L’autre pour le récupérer s’il est plutôt en polarisation horizontale. Les détecteurs qui reçoivent un photon valent 1, les autres 0. Le résultat du calcul est ainsi exprimé par les 24 bits des détecteurs.
Tout le parcours au sein du circuit se fait à température ambiante. Le départ et l’arrivée, qui supposent chacun d’utiliser des quantums dots dont on active la charge ou dont on la mesure, sont en revanche maintenus à moins de 1 K dans une cavité remplie d’hélium.
Du circuit à l’ordinateur quantique
Même si tous ces dispositifs sont de petite taille, l’ordinateur quantique final occupe l’espace d’une baie de serveurs dans un datacenter. Voire de deux demi-baies, pour faciliter le transport dans la soute d’un avion.
En cause, les bombonnes d’hélium, leurs tubes, les myriades de fibres optiques qui vont de la source au circuit, du circuit aux détecteurs, le câblage des cartes électroniques qui encodent les données sur le circuit, pilotent le laser, lisent les résultats. Ajoutons à cela des petits moteurs qui font tourner des bobines de fibres (et dont LeMagIT doit reconnaître ne plus avoir bien compris s’il s’agissait de corriger des polarisations, ou des phases, ou des distances parcourues) et encore des cartes réseau vers le reste du datacenter.
Dans le cas où la machine est utilisée pour épauler les algorithmes de Machine learning, ces cartes sont justement des modèles spéciaux, développés en partenariat avec Nvidia pour s’interfacer avec ses GPU. « La communication entre le GPU et le QPU doit être assez rapide pour être qualifiée de temps réel. Elle doit prendre des millisecondes, pas des secondes », précise Valérian Giesz.
« En marge des progrès que nous faisons sur la photonique pour augmenter le nombre de qubits, nous cherchons en permanence à améliorer tout l’aspect informatique et connectique de la machine », détaille-t-il.
« Par exemple, nous travaillons en ce moment sur un prototype qui va être capable de changer la tension des interféromètres pendant le calcul, afin d’avoir une programmation plus dynamique », ajoute-t-il devant le pupitre d’une console qui mesure la capacité d’un FPGA à envoyer une tension différente toutes les 50 nanosecondes. Précisons qu’un calcul dure quelques dizaines de millisecondes. Non pas à cause des photons, mais à cause des latences dues au câblage pour lire les résultats.
Fondée en 2017, Quandela est une spin-off des laboratoires du Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies du CNRS. L’entreprise emploie aujourd'hui 150 salariés et vend les ordinateurs quantiques photoniques qu’elle fabrique à Massy à des clients comme le CEA ou OVHcloud, mais aussi, à présent, à l’international.
Aux USA, sa machine vient notamment d’être sélectionnée par la DARPA dans le cadre de son programme QBI (Quantum Benchmark Initiative) qui vise à évaluer toutes les approches pour construire derrière un supercalculateur quantique, l’USQC (Utility Scale Quantum Computer). En France, Quandela doit aussi bientôt faire partie d’un programme similaire piloté par le ministère des Armées : Proxima.
Enfin, Quandela s’assure aussi des revenus en revendant, via le cloud, du temps de calcul sur l’ordinateur quantique hébergé dans ses locaux de Massy.
