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Podcast avec Amir Naveh, cofondateur de Classiq

16
Février
,
2022

Mon invité aujourd'hui est Amir Naveh, cofondateur et responsable des algorithmes chez Classiq. Avec Amir, nous parlons de sa vision de Classiq, des nouveaux types d'algorithmes quantiques, de l'importance de l'optimisation des circuits à long terme, et de bien d'autres choses encore.

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LA TRANSCRIPTION COMPLÈTE EST CI-DESSOUS

Yuval: Bonjour, Amir. Merci de m'avoir rejoint aujourd'hui.

Amir: Bonjour, Yuval. C'est un plaisir d'être ici.

Yuval: Qui êtes-vous et que faites-vous ?

Amir: Je m'appelle Amir Naveh, je suis l'un des cofondateurs et responsable des algorithmes chez Classiq Technologies, dont le podcast Qubit Guy fait bien sûr partie.

Yuval: Très bien. Après avoir fait quelques dizaines d'épisodes avec d'autres invités, on m'a demandé pourquoi vous n'intervieweriez pas quelqu'un de l'entreprise. Nous y voilà. Pourquoi avez-vous créé Classiq avec Nir et Yehuda ? 

Amir: Je pense que la plupart des auditeurs de ce podcast peuvent comprendre que nous sommes à la veille d'un énorme changement dans l'informatique lorsque l'informatique quantique se produira. Et pour nous, la question numéro un était celle du timing. Nous étions certains de disposer, dans notre esprit, de la technologie nécessaire pour faire progresser ces ordinateurs, mais il est évident que pour créer une société de logiciels d'informatique quantique, il faut être très, très dépendant du matériel. Ainsi, lorsque nous avons fondé cette société fin 2019, nous avons pensé que c'était le bon moment, d'une part parce que le matériel devenait mature et que d'ici 2, 3, 4 ans, nous commencerons à voir les cas d'utilisation industrielle et les applications réelles et peut-être la voie vers l'avantage quantique, mais aussi parce qu'il y a encore cet immense océan bleu qui permet vraiment de construire la pile technologique pour l'informatique quantique à partir de la base et c'est ce qui nous a vraiment enthousiasmés, cette opportunité de se lancer dans une nouvelle technologie qui change vraiment le visage de l'informatique et de le faire dès les premiers jours.

Yuval: En ce qui concerne votre vision, quels problèmes avez-vous cherché à résoudre et pour qui avez-vous cherché à les résoudre ?

Amir: Ce que nous pensions - ou pensons toujours - c'est que le défi numéro un de l'informatique quantique est bien sûr le matériel. Réaliser le matériel, le faire fonctionner réellement avec un grand nombre de qubits, une grande fidélité et un faible bruit. C'est un défi technique incroyable. Et ce que nous avions à l'esprit, c'est que lorsque ces ordinateurs verront le jour, il serait vraiment dommage que les logiciels ne soient pas en mesure de tirer parti de ces machines extraordinaires. Si nous disposons de ces grands ordinateurs quantiques capables de résoudre des tâches immenses et que nous continuons à écrire des applications ou des algorithmes au niveau des portes, de manière très peu optimisée, en plaçant simplement les impulsions ou les portes individuelles et en concevant des circuits quantiques de cette manière, nous ne serons pas en mesure d'utiliser ces machines étonnantes.

Ce que nous avions à l'esprit en termes d'utilisateurs et de valeur, c'est que lorsque vous voulez utiliser ces ordinateurs pour des applications réelles et en tirer profit, vous avez besoin d'une ou plusieurs couches d'abstraction supplémentaires, du niveau de la porte jusqu'à l'endroit où vous pouvez réellement définir ce que vous voulez que ces machines fassent. C'est donc la tâche que nous avons entreprise.

Yuval: Et pour qui ? Il y a beaucoup d'acteurs dans l'écosystème, des utilisateurs finaux, des développeurs, des fournisseurs de matériel. À qui s'adresse cette plateforme, la plateforme Classiq ?

Amir: Permettez-moi d'essayer de répondre à cette question à court et à long terme. À court terme, je pense que la majeure partie de l'écosystème actuel est encore composée d'experts en information quantique, de docteurs, de personnes qui comprennent vraiment ce que sont les matrices unitaires, comment elles se comportent et comment fonctionne l'évolution de ces états quantiques. C'est pourquoi, dans les premiers temps, je pense que le logiciel leur est destiné. Ainsi, de nombreuses équipes d'entreprise se forment avec ces experts en informatique quantique et résolvent les défis spécifiques au domaine. Et bien sûr, le logiciel leur est destiné. Ils sont donc en mesure de construire leurs applications et leurs circuits quantiques de manière extrêmement optimisée et bien meilleure que ce qu'il serait possible de faire autrement. C'est le cas si je me projette dans un an ou deux, mais si j'essaie de me projeter dans cinq ans ou une décennie, je pense que cela ne sera pas le cas. Je pense donc que ce ne seront pas nécessairement des experts en information quantique qui programmeront ces ordinateurs quantiques. Vous devez très bien comprendre le problème et vous devez comprendre qu'il correspond à la nature des problèmes qui peuvent être résolus avec des ordinateurs quantiques.

Vous auriez donc un problème de chimie quantique ou un problème d'optimisation, ou tout autre problème pour lequel les ordinateurs quantiques sont naturellement doués. Mais j'espère que notre plateforme leur permettra également de décrire et de résoudre ces problèmes sur un ordinateur quantique sans vraiment comprendre tous les détails jusqu'à l'unité et la façon dont la correction d'erreur doit fonctionner et les choses complexes qui sont nécessaires aujourd'hui.

Yuval: Vous avez parlé aujourd'hui de programmation au niveau de la porte, mais est-ce vraiment le cas ? Lorsque je regarde d'autres progiciels, je vois parfois "Voici un algorithme VQE, il suffit d'entrer ces valeurs" ou "Voici un problème de vendeur itinérant, entrez les coordonnées et nous trouverons la solution pour vous". Ou voici un problème de vendeur itinérant, indiquez les coordonnées et nous trouverons une solution pour vous". Dans quelle mesure est-il vrai de dire que les autres solutions se situent au niveau de la porte d'entrée plutôt qu'au niveau du bloc ou de la fonction prédéfinie ?

Amir: C'est une très bonne question. Je pense que c'est l'une des choses sur lesquelles nous devrions vraiment mettre l'accent. Ce que fait Classiq et quel est le problème aujourd'hui pour les développeurs de logiciels quantiques ? Si vous voulez, prenons l'exemple de VQE. En gros, vous avez cette molécule et vous savez comment écrire l'hamiltonien de la molécule. Et vous essayez de trouver, par exemple, l'état fondamental de cette molécule. Mais ensuite, de ceci au circuit au niveau de la porte, des portes CNOT et des portes de Hadamard, il y a un énorme espace de flexibilité de conception. Vous pouvez ordonner les termes de l'hamiltonien de différentes manières si vous procédez à une trotterisation et vous pouvez ordonner les différentes portes individuelles de différentes manières, et vous pouvez utiliser différents schémas de trotterisation, et vous pouvez faire un compromis entre l'erreur ou la précision de l'algorithme et la profondeur ou le nombre de portes CNOT ou le nombre de qubits que vous utilisez.

Ainsi, tout cet espace de conception est quelque chose qui, par essence, consiste à résoudre l'état fondamental de la molécule. Mais de là au circuit quantique, il y a beaucoup, beaucoup de choix à faire. Et lorsque vous faites ces choix manuellement, vous perdez d'énormes quantités d'optimisation. C'est donc un ordre de grandeur de non-optimisation, et vous travaillez sur des choses qui ne sont vraiment pas celles sur lesquelles vous devriez travailler. Ce sont des choses qui devraient être automatisées et réalisées par un ordinateur ou une plateforme qui résout ces problèmes technologiques. Et je pourrais dire la même chose pour les problèmes d'optimisation ou de recherche ou pour tout autre problème qui, en fait, est à chaque fois un problème différent, n'est-ce pas ? Vous résolvez une molécule différente, un problème d'optimisation différent. Il ne s'agit donc pas simplement de brancher ce circuit préconstruit que nous avons pour vous ou ce quantum pour votre transformation ou n'importe quel bloc de construction rigide que vous avez.

Yuval: Mais allons un peu plus loin, si vous le voulez bien. Je comprends que si je suis un scientifique spécialisé dans l'information quantique et que je veux exécuter l'algorithme VQE, il me sera très difficile de créer manuellement un circuit VQE optimisé. Mais si je suis une entreprise spécialisée dans les circuits VQE, j'ai peut-être travaillé des mois, voire des années, et créé ce merveilleux circuit VQE, est-il suffisamment optimisé ou doit-il être réoptimisé pour chaque problème ? Pourquoi un circuit unique ne fonctionnerait-il pas dans la plupart des cas, mais suffisamment bien dans la plupart des cas ?

Amir: Laissez-moi vous donner deux exemples. Le premier exemple est le suivant : disons que vous faites fonctionner ce circuit sur n'importe quel matériel. Je ne sais pas si vous l'avez conçu pour un matériel spécifique au départ, mais disons que vous travaillez sur une machine spécifique et que vous voulez maintenant passer à une autre machine. Et disons que ces deux machines ont un niveau de fidélité différent pour leurs portes à deux qubits. Ainsi, les choix de conception que vous avez faits, même si vous avez vraiment travaillé dur et optimisé, et ce sont des choses qu'il n'est pas possible d'optimiser manuellement. Ainsi, vous avez peut-être construit pour vous-même cette optimisation, faite sur mesure pour votre circuit très spécifique. Et maintenant, vous le déplacez vers un autre matériel avec des paramètres différents pour la fidélité de la porte. Vous allez donc devoir redéfinir tous vos problèmes d'optimisation, car les choix que vous avez faits n'ont été optimisés que pour ce matériel spécifique. Il en va de même pour la connectivité matérielle.

Même chose pour, d'accord, vous avez résolu un problème spécifique pour une molécule spécifique. Vous passez maintenant à une molécule légèrement différente. C'est la même chose ou c'est différent, mais même si vous travaillez avec un matériel spécifique, avec une porte spécifique, avec une erreur spécifique et que tout est entièrement, entièrement, entièrement prédéterminé, le problème reste très, très difficile à résoudre. Il va donc falloir développer en interne les technologies sur lesquelles nous travaillons. Et ce sont des problèmes difficiles. Ce sont des choses qu'une ou deux personnes travaillant indépendamment ne pourront pas résoudre. Il faut une entreprise comme la nôtre avec des dizaines d'ingénieurs qui résolvent ces problèmes d'optimisation. Ainsi, même s'il s'agit d'un cas très spécifique, vous ne pourrez pas être compétitif sans ces technologies.

Yuval: Quelle est l'importance de l'optimisation à long terme ? Je veux dire par là que si je dispose d'un ordinateur de 50 qubits que je comprends, je dois l'optimiser pour en tirer toutes les performances possibles. Mais peut-être que dans quelques années, je disposerai d'un ordinateur de 5 000 qubits. Dans ce cas, le fait que mon circuit nécessite 2000 qubits ou 2700 qubits n'a peut-être pas d'importance. Quelle est l'importance de l'optimisation à long terme ?

Amir: La première chose à garder à l'esprit est que lorsque nous parlons d'optimisation, nous ne parlons pas d'une double optimisation. Nous parlons d'une optimisation mille fois supérieure. Nous pouvons donc passer de 100 000 qubits, ce qui est ce dont vous avez besoin si vous ne faites aucune gestion auxiliaire ou aucune réutilisation des qubits et que vous vous contentez de concevoir naïvement, à des milliers de qubits. L'optimisation du nombre de qubits, de la profondeur et de la précision du circuit est donc cent fois ou mille fois supérieure. Alors, bien sûr, cela devient significatif. Mais je dirais que si vous avez des machines plus grandes avec une meilleure précision et fidélité, c'est très bien. Vous pouvez donc aller de l'avant et exécuter des problèmes encore plus complexes. Vous pouvez élargir l'enveloppe de ce que vous permettez à votre ordinateur de faire. 

Il y a dix ans, un gigaoctet de mémoire vive semblait incroyable. Aujourd'hui, un ordinateur portable standard dispose de 16 ou 32 gigaoctets de mémoire vive et vous en avez besoin. Toutes les applications sont conçues pour cela. Et vous pourriez dire, d'accord, 1 milliard de transistors sur une puce est probablement suffisant, mais vous essayez toujours d'aller jusqu'à 5 milliards et jusqu'à 40 milliards. Dans le même ordre d'idées, je ne pense pas que 2000 qubits ou 10 000 qubits suffiront. Vous voudrez toujours exécuter des applications de pointe sur les ordinateurs. Je dirais donc que l'optimisation est de la plus haute importance.

Yuval: Aujourd'hui, il y a une douzaine, peut-être moins d'une douzaine d'algorithmes quantiques importants, n'est-ce pas ? Il y a VQE et QAOA et Grover et Shor bien sûr et HHL et ainsi de suite, mais ce ne sont pas des centaines d'algorithmes différents, quelques uns. D'un autre côté, si l'on considère la programmation classique, je crois que Wikipédia répertorie plus de 40 algorithmes différents que l'on peut utiliser pour le tri. Pourquoi cette lacune existe-t-elle à votre avis ? Et est-ce que la plateforme Classiq aide à créer de nouveaux algorithmes pour le futur ?

Amir: Je dirais donc que je vois les choses un peu différemment. Prenons l'algorithme QAOA, que vous avez mentionné dans votre courte liste. Il s'agit d'un cadre pour résoudre, je veux dire, dans notre plateforme, vous avez implémenté Traveling Salesperson, Knapsack, Integer Optimization, Max Vertex Cover. En gros, tout problème d'optimisation, tout problème d'optimisation discrète auquel vous pouvez penser, peut être intégré dans ce cadre. Il ne s'agit donc pas d'un seul algorithme, mais de centaines ou de milliers de problèmes d'optimisation différents qui sont probablement importants pour toute industrie à forte intensité de calcul, qu'il s'agisse de la logistique, de la chaîne d'approvisionnement ou de l'optimisation financière. Je peux dire la même chose de VQE, qui résout tous les problèmes de chimie quantique par essence, et je peux dire la même chose, bien sûr, de Grover, c'est-à-dire des problèmes de recherche, vous pouvez faire correspondre 3-SAT à des problèmes de recherche, et vous pouvez faire correspondre le minage de Bitcoin à des problèmes de recherche. Donc, si je regarde les applications ou les algorithmes utiles, je peux faire correspondre des milliers de problèmes à ces, même ces trois ou quatre algorithmes.

Et j'espère aussi que nous n'en sommes qu'au début. Le nombre de personnes travaillant sur ces algorithmes et applications quantiques augmente d'année en année. Il ne s'agit que de quelques cadres, mais je pense que des choses qui ne sont peut-être pas aussi fondamentales que l'algorithme de Shor, mais des cadres pour résoudre des problèmes du monde réel, je pense qu'ils évolueront et s'étendront, chaque année, nous en aurons de plus en plus.

Yuval: Si vous pensez à Classiq dans trois ou cinq ans, que voyez-vous ? Qu'est-ce que la plateforme pourrait faire qu'elle ne fait pas aujourd'hui ? Comment voyez-vous les gens l'utiliser ? À quoi devrions-nous nous attendre ?

Amir: Permettez-moi donc, en tant que fondateur, de rêver en grand, et bien sûr, nous devrons tous voir ce que l'avenir nous réserve, à la fois en termes de matériel et pour notre entreprise spécifique. Mais si j'essaie de donner une vision de ce que nous voulons être dans cinq ans, le logiciel quantique n'en est qu'à ses débuts. Si les personnes qui écoutent ont déjà eu l'occasion d'essayer de concevoir des logiciels quantiques, des algorithmes quantiques, vous savez, c'est à un niveau complètement différent de ce qui se passe dans les logiciels classiques. Il y a peut-être cinq ou six décennies, nous étions dans le logiciel classique avec les mêmes couches. Classiq construit donc ces couches d'abstraction. Et dans cinq ans, si tout se passe bien, nous serons la plateforme qui vous permettra de résoudre vos problèmes, quelle que soit l'industrie dans laquelle vous travaillez, pharmaceutique, financière, optimisation dans n'importe quelle industrie, aérospatiale, défense, n'importe quelle, vraiment n'importe quelle industrie qui utilise des ordinateurs, et il est difficile d'en trouver une qui n'en utilise pas, et vous cartographiez vos problèmes avec notre plateforme dans des circuits quantiques optimisés, puis vous les exécutez sur le matériel qui se trouve dans le nuage.

Ainsi, à l'heure actuelle, nous sommes également intégrés à Azure Quantum, AWS braket, IBM machines et bien d'autres. Je pense qu'il en sera ainsi à l'avenir. Vous pouvez donc avoir l'ensemble du flux de travail entre vos mains pour l'optimisation et l'exécution de ces algorithmes et vous avez la possibilité d'utiliser ces incroyables machines. Nous espérons être la première société de logiciels quantiques et les utilisateurs de tous les secteurs utiliseront cette plateforme pour résoudre leurs problèmes. J'espère que nous y serons dans cinq ans.

Yuval: De nombreux algorithmes ou cas d'utilisation actuels impliquent la combinaison de la programmation classique et de la programmation quantique. En effet, même si vous utilisez un ordinateur quantique, vous devez obtenir les données quelque part. Il faut parfois les visualiser dans certains algorithmes itératifs, ce qui revient à modifier le circuit quantique au fur et à mesure de l'exécution. Alors, voyez-vous les environnements de programmation classiques fusionner avec les environnements de programmation quantiques ? Ou les considérez-vous comme deux disciplines distinctes ?

Amir: Il est certain qu'ils devront discuter ensemble. C'est un sujet sur lequel nous nous concentrons, je dirais à court ou moyen terme, dans le cadre de nos activités de recherche et développement. Comment prendre ces schémas hybrides, qu'il s'agisse de VQE ou de QAOA avec ces schémas itératifs ou parfois des choses comme la destination ou l'amplification de l'amplitude, qui nécessitent des mesures de post-traitement classiques dans les circuits, et comment les gérer. Il faut donc les combiner, mais je pense que c'est un défi, mais pas le plus difficile, parce qu'en fin de compte, ce qu'il faut faire, c'est créer les bonnes API et faire en sorte que les choses communiquent entre elles dans les bonnes interfaces. Mais il ne s'agit pas d'un problème technologique fondamental. Il s'agit plutôt de créer une normalisation et cela se fera au fur et à mesure que l'industrie arrivera à maturité. Je ne suis pas très inquiet à ce sujet, mais je pense qu'il s'agit d'un point très important que nous devons tous garder à l'esprit.

Yuval: Comme nous approchons de la fin de notre conversation d'aujourd'hui, je voulais vous interroger sur d'autres problèmes logiciels dans l'informatique quantique. Il y a certainement le problème de la création de circuits et de la traduction d'un algorithme ou d'une recette d'algorithme en un circuit fonctionnel, mais y a-t-il d'autres problèmes, par exemple, si le nombre de qubits augmente, comment simuler ? Comment déboguer un problème quantique ? S'agit-il d'un problème et Classiq envisage-t-il de faire quelque chose à ce sujet ?

La simulation devient bien sûr impossible après 40 ou 50 Qubits, mais comme vous le dites, pour analyser, déboguer, valider vos réponses, il s'agit bien sûr de problèmes critiques. Je peux, je peux en énoncer quelques autres, et le plus heureux, c'est que tous ces problèmes sont aussi vrais dans le monde classique. Je veux dire qu'il est très, très difficile de valider la logique d'une grande puce. Ce sont des problèmes de calcul difficiles sur lesquels travaillent d'énormes équipes dans le monde classique. Il en va de même pour la visualisation d'un milliard de transistors. Ainsi, lorsque vous avez 10 000 qubits, il est évident qu'il faut les visualiser d'une manière différente de celle dont nous visualisons les circuits aujourd'hui. Donc, oui, si vous regardez comment nous traitons la visualisation des circuits au niveau fonctionnel, je pense que nous sommes en avance sur ce qui se fait en dehors de Classiq, mais je pense que ce sont tous des défis qui devront être relevés. Et au fur et à mesure que l'industrie évolue, ces choses seront, ce sont des défis difficiles à relever. Chacun de ces mots nécessite sa propre entreprise et beaucoup de puissance de développement.

Yuval: Une question que l'on me pose souvent est la suivante : si vous avez un ami ou un parent qui entre à l'université et qui s'intéresse à l'informatique quantique, que doit-il étudier ? La physique ? Les mathématiques ? La littérature anglaise ? Sur quoi doivent-ils se concentrer s'ils veulent se lancer dans l'informatique quantique ?

Amir: La solution scolaire aujourd'hui est d'apprendre l'information quantique, de faire un doctorat, soit en informatique théorique, soit en physique, et de se plonger dans ces domaines incroyables. Et, bien sûr, il y a de nombreux problèmes très intéressants à résoudre dans ce domaine. Et c'est la meilleure façon, la plus directe. Mais je dirais aussi que si vous venez d'un milieu de développeur, si vous êtes un très bon développeur de logiciels, la barrière n'est pas si grande pour comprendre comment fonctionne ce nouveau paradigme de l'informatique et vous y adapter. Je pense donc que même les ingénieurs en logiciel expérimentés sans expérience quantique, et certains membres de notre entreprise l'ont fait, peuvent faire la transition vers ce que j'appellerais des ingénieurs en logiciel quantique. C'est donc une autre façon, je pense, d'entrer dans ce domaine à l'avenir.

Yuval: Excellent. Et, pour autant que je sache, nous recrutons. Amir, comment les gens peuvent-ils vous contacter pour en savoir plus sur vous et votre travail ?

Amir: La meilleure façon de me joindre est de m'envoyer un courriel à l'adresse amir@classiq.io, ou de m'envoyer un message sur LinkedIn. J'essaie d'être disponible.

Yuval: Excellent. Merci beaucoup de vous être joints à moi aujourd'hui.

Amir: Merci Yuval pour cet épisode et pour les autres. Je suis un auditeur très enthousiaste et j'apprécie beaucoup. Je vous remercie.

Mon invité aujourd'hui est Amir Naveh, cofondateur et responsable des algorithmes chez Classiq. Avec Amir, nous parlons de sa vision de Classiq, des nouveaux types d'algorithmes quantiques, de l'importance de l'optimisation des circuits à long terme, et de bien d'autres choses encore.

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Yuval: Bonjour, Amir. Merci de m'avoir rejoint aujourd'hui.

Amir: Bonjour, Yuval. C'est un plaisir d'être ici.

Yuval: Qui êtes-vous et que faites-vous ?

Amir: Je m'appelle Amir Naveh, je suis l'un des cofondateurs et responsable des algorithmes chez Classiq Technologies, dont le podcast Qubit Guy fait bien sûr partie.

Yuval: Très bien. Après avoir fait quelques dizaines d'épisodes avec d'autres invités, on m'a demandé pourquoi vous n'intervieweriez pas quelqu'un de l'entreprise. Nous y voilà. Pourquoi avez-vous créé Classiq avec Nir et Yehuda ? 

Amir: Je pense que la plupart des auditeurs de ce podcast peuvent comprendre que nous sommes à la veille d'un énorme changement dans l'informatique lorsque l'informatique quantique se produira. Et pour nous, la question numéro un était celle du timing. Nous étions certains de disposer, dans notre esprit, de la technologie nécessaire pour faire progresser ces ordinateurs, mais il est évident que pour créer une société de logiciels d'informatique quantique, il faut être très, très dépendant du matériel. Ainsi, lorsque nous avons fondé cette société fin 2019, nous avons pensé que c'était le bon moment, d'une part parce que le matériel devenait mature et que d'ici 2, 3, 4 ans, nous commencerons à voir les cas d'utilisation industrielle et les applications réelles et peut-être la voie vers l'avantage quantique, mais aussi parce qu'il y a encore cet immense océan bleu qui permet vraiment de construire la pile technologique pour l'informatique quantique à partir de la base et c'est ce qui nous a vraiment enthousiasmés, cette opportunité de se lancer dans une nouvelle technologie qui change vraiment le visage de l'informatique et de le faire dès les premiers jours.

Yuval: En ce qui concerne votre vision, quels problèmes avez-vous cherché à résoudre et pour qui avez-vous cherché à les résoudre ?

Amir: Ce que nous pensions - ou pensons toujours - c'est que le défi numéro un de l'informatique quantique est bien sûr le matériel. Réaliser le matériel, le faire fonctionner réellement avec un grand nombre de qubits, une grande fidélité et un faible bruit. C'est un défi technique incroyable. Et ce que nous avions à l'esprit, c'est que lorsque ces ordinateurs verront le jour, il serait vraiment dommage que les logiciels ne soient pas en mesure de tirer parti de ces machines extraordinaires. Si nous disposons de ces grands ordinateurs quantiques capables de résoudre des tâches immenses et que nous continuons à écrire des applications ou des algorithmes au niveau des portes, de manière très peu optimisée, en plaçant simplement les impulsions ou les portes individuelles et en concevant des circuits quantiques de cette manière, nous ne serons pas en mesure d'utiliser ces machines étonnantes.

Ce que nous avions à l'esprit en termes d'utilisateurs et de valeur, c'est que lorsque vous voulez utiliser ces ordinateurs pour des applications réelles et en tirer profit, vous avez besoin d'une ou plusieurs couches d'abstraction supplémentaires, du niveau de la porte jusqu'à l'endroit où vous pouvez réellement définir ce que vous voulez que ces machines fassent. C'est donc la tâche que nous avons entreprise.

Yuval: Et pour qui ? Il y a beaucoup d'acteurs dans l'écosystème, des utilisateurs finaux, des développeurs, des fournisseurs de matériel. À qui s'adresse cette plateforme, la plateforme Classiq ?

Amir: Permettez-moi d'essayer de répondre à cette question à court et à long terme. À court terme, je pense que la majeure partie de l'écosystème actuel est encore composée d'experts en information quantique, de docteurs, de personnes qui comprennent vraiment ce que sont les matrices unitaires, comment elles se comportent et comment fonctionne l'évolution de ces états quantiques. C'est pourquoi, dans les premiers temps, je pense que le logiciel leur est destiné. Ainsi, de nombreuses équipes d'entreprise se forment avec ces experts en informatique quantique et résolvent les défis spécifiques au domaine. Et bien sûr, le logiciel leur est destiné. Ils sont donc en mesure de construire leurs applications et leurs circuits quantiques de manière extrêmement optimisée et bien meilleure que ce qu'il serait possible de faire autrement. C'est le cas si je me projette dans un an ou deux, mais si j'essaie de me projeter dans cinq ans ou une décennie, je pense que cela ne sera pas le cas. Je pense donc que ce ne seront pas nécessairement des experts en information quantique qui programmeront ces ordinateurs quantiques. Vous devez très bien comprendre le problème et vous devez comprendre qu'il correspond à la nature des problèmes qui peuvent être résolus avec des ordinateurs quantiques.

Vous auriez donc un problème de chimie quantique ou un problème d'optimisation, ou tout autre problème pour lequel les ordinateurs quantiques sont naturellement doués. Mais j'espère que notre plateforme leur permettra également de décrire et de résoudre ces problèmes sur un ordinateur quantique sans vraiment comprendre tous les détails jusqu'à l'unité et la façon dont la correction d'erreur doit fonctionner et les choses complexes qui sont nécessaires aujourd'hui.

Yuval: Vous avez parlé aujourd'hui de programmation au niveau de la porte, mais est-ce vraiment le cas ? Lorsque je regarde d'autres progiciels, je vois parfois "Voici un algorithme VQE, il suffit d'entrer ces valeurs" ou "Voici un problème de vendeur itinérant, entrez les coordonnées et nous trouverons la solution pour vous". Ou voici un problème de vendeur itinérant, indiquez les coordonnées et nous trouverons une solution pour vous". Dans quelle mesure est-il vrai de dire que les autres solutions se situent au niveau de la porte d'entrée plutôt qu'au niveau du bloc ou de la fonction prédéfinie ?

Amir: C'est une très bonne question. Je pense que c'est l'une des choses sur lesquelles nous devrions vraiment mettre l'accent. Ce que fait Classiq et quel est le problème aujourd'hui pour les développeurs de logiciels quantiques ? Si vous voulez, prenons l'exemple de VQE. En gros, vous avez cette molécule et vous savez comment écrire l'hamiltonien de la molécule. Et vous essayez de trouver, par exemple, l'état fondamental de cette molécule. Mais ensuite, de ceci au circuit au niveau de la porte, des portes CNOT et des portes de Hadamard, il y a un énorme espace de flexibilité de conception. Vous pouvez ordonner les termes de l'hamiltonien de différentes manières si vous procédez à une trotterisation et vous pouvez ordonner les différentes portes individuelles de différentes manières, et vous pouvez utiliser différents schémas de trotterisation, et vous pouvez faire un compromis entre l'erreur ou la précision de l'algorithme et la profondeur ou le nombre de portes CNOT ou le nombre de qubits que vous utilisez.

Ainsi, tout cet espace de conception est quelque chose qui, par essence, consiste à résoudre l'état fondamental de la molécule. Mais de là au circuit quantique, il y a beaucoup, beaucoup de choix à faire. Et lorsque vous faites ces choix manuellement, vous perdez d'énormes quantités d'optimisation. C'est donc un ordre de grandeur de non-optimisation, et vous travaillez sur des choses qui ne sont vraiment pas celles sur lesquelles vous devriez travailler. Ce sont des choses qui devraient être automatisées et réalisées par un ordinateur ou une plateforme qui résout ces problèmes technologiques. Et je pourrais dire la même chose pour les problèmes d'optimisation ou de recherche ou pour tout autre problème qui, en fait, est à chaque fois un problème différent, n'est-ce pas ? Vous résolvez une molécule différente, un problème d'optimisation différent. Il ne s'agit donc pas simplement de brancher ce circuit préconstruit que nous avons pour vous ou ce quantum pour votre transformation ou n'importe quel bloc de construction rigide que vous avez.

Yuval: Mais allons un peu plus loin, si vous le voulez bien. Je comprends que si je suis un scientifique spécialisé dans l'information quantique et que je veux exécuter l'algorithme VQE, il me sera très difficile de créer manuellement un circuit VQE optimisé. Mais si je suis une entreprise spécialisée dans les circuits VQE, j'ai peut-être travaillé des mois, voire des années, et créé ce merveilleux circuit VQE, est-il suffisamment optimisé ou doit-il être réoptimisé pour chaque problème ? Pourquoi un circuit unique ne fonctionnerait-il pas dans la plupart des cas, mais suffisamment bien dans la plupart des cas ?

Amir: Laissez-moi vous donner deux exemples. Le premier exemple est le suivant : disons que vous faites fonctionner ce circuit sur n'importe quel matériel. Je ne sais pas si vous l'avez conçu pour un matériel spécifique au départ, mais disons que vous travaillez sur une machine spécifique et que vous voulez maintenant passer à une autre machine. Et disons que ces deux machines ont un niveau de fidélité différent pour leurs portes à deux qubits. Ainsi, les choix de conception que vous avez faits, même si vous avez vraiment travaillé dur et optimisé, et ce sont des choses qu'il n'est pas possible d'optimiser manuellement. Ainsi, vous avez peut-être construit pour vous-même cette optimisation, faite sur mesure pour votre circuit très spécifique. Et maintenant, vous le déplacez vers un autre matériel avec des paramètres différents pour la fidélité de la porte. Vous allez donc devoir redéfinir tous vos problèmes d'optimisation, car les choix que vous avez faits n'ont été optimisés que pour ce matériel spécifique. Il en va de même pour la connectivité matérielle.

Même chose pour, d'accord, vous avez résolu un problème spécifique pour une molécule spécifique. Vous passez maintenant à une molécule légèrement différente. C'est la même chose ou c'est différent, mais même si vous travaillez avec un matériel spécifique, avec une porte spécifique, avec une erreur spécifique et que tout est entièrement, entièrement, entièrement prédéterminé, le problème reste très, très difficile à résoudre. Il va donc falloir développer en interne les technologies sur lesquelles nous travaillons. Et ce sont des problèmes difficiles. Ce sont des choses qu'une ou deux personnes travaillant indépendamment ne pourront pas résoudre. Il faut une entreprise comme la nôtre avec des dizaines d'ingénieurs qui résolvent ces problèmes d'optimisation. Ainsi, même s'il s'agit d'un cas très spécifique, vous ne pourrez pas être compétitif sans ces technologies.

Yuval: Quelle est l'importance de l'optimisation à long terme ? Je veux dire par là que si je dispose d'un ordinateur de 50 qubits que je comprends, je dois l'optimiser pour en tirer toutes les performances possibles. Mais peut-être que dans quelques années, je disposerai d'un ordinateur de 5 000 qubits. Dans ce cas, le fait que mon circuit nécessite 2000 qubits ou 2700 qubits n'a peut-être pas d'importance. Quelle est l'importance de l'optimisation à long terme ?

Amir: La première chose à garder à l'esprit est que lorsque nous parlons d'optimisation, nous ne parlons pas d'une double optimisation. Nous parlons d'une optimisation mille fois supérieure. Nous pouvons donc passer de 100 000 qubits, ce qui est ce dont vous avez besoin si vous ne faites aucune gestion auxiliaire ou aucune réutilisation des qubits et que vous vous contentez de concevoir naïvement, à des milliers de qubits. L'optimisation du nombre de qubits, de la profondeur et de la précision du circuit est donc cent fois ou mille fois supérieure. Alors, bien sûr, cela devient significatif. Mais je dirais que si vous avez des machines plus grandes avec une meilleure précision et fidélité, c'est très bien. Vous pouvez donc aller de l'avant et exécuter des problèmes encore plus complexes. Vous pouvez élargir l'enveloppe de ce que vous permettez à votre ordinateur de faire. 

Il y a dix ans, un gigaoctet de mémoire vive semblait incroyable. Aujourd'hui, un ordinateur portable standard dispose de 16 ou 32 gigaoctets de mémoire vive et vous en avez besoin. Toutes les applications sont conçues pour cela. Et vous pourriez dire, d'accord, 1 milliard de transistors sur une puce est probablement suffisant, mais vous essayez toujours d'aller jusqu'à 5 milliards et jusqu'à 40 milliards. Dans le même ordre d'idées, je ne pense pas que 2000 qubits ou 10 000 qubits suffiront. Vous voudrez toujours exécuter des applications de pointe sur les ordinateurs. Je dirais donc que l'optimisation est de la plus haute importance.

Yuval: Aujourd'hui, il y a une douzaine, peut-être moins d'une douzaine d'algorithmes quantiques importants, n'est-ce pas ? Il y a VQE et QAOA et Grover et Shor bien sûr et HHL et ainsi de suite, mais ce ne sont pas des centaines d'algorithmes différents, quelques uns. D'un autre côté, si l'on considère la programmation classique, je crois que Wikipédia répertorie plus de 40 algorithmes différents que l'on peut utiliser pour le tri. Pourquoi cette lacune existe-t-elle à votre avis ? Et est-ce que la plateforme Classiq aide à créer de nouveaux algorithmes pour le futur ?

Amir: Je dirais donc que je vois les choses un peu différemment. Prenons l'algorithme QAOA, que vous avez mentionné dans votre courte liste. Il s'agit d'un cadre pour résoudre, je veux dire, dans notre plateforme, vous avez implémenté Traveling Salesperson, Knapsack, Integer Optimization, Max Vertex Cover. En gros, tout problème d'optimisation, tout problème d'optimisation discrète auquel vous pouvez penser, peut être intégré dans ce cadre. Il ne s'agit donc pas d'un seul algorithme, mais de centaines ou de milliers de problèmes d'optimisation différents qui sont probablement importants pour toute industrie à forte intensité de calcul, qu'il s'agisse de la logistique, de la chaîne d'approvisionnement ou de l'optimisation financière. Je peux dire la même chose de VQE, qui résout tous les problèmes de chimie quantique par essence, et je peux dire la même chose, bien sûr, de Grover, c'est-à-dire des problèmes de recherche, vous pouvez faire correspondre 3-SAT à des problèmes de recherche, et vous pouvez faire correspondre le minage de Bitcoin à des problèmes de recherche. Donc, si je regarde les applications ou les algorithmes utiles, je peux faire correspondre des milliers de problèmes à ces, même ces trois ou quatre algorithmes.

Et j'espère aussi que nous n'en sommes qu'au début. Le nombre de personnes travaillant sur ces algorithmes et applications quantiques augmente d'année en année. Il ne s'agit que de quelques cadres, mais je pense que des choses qui ne sont peut-être pas aussi fondamentales que l'algorithme de Shor, mais des cadres pour résoudre des problèmes du monde réel, je pense qu'ils évolueront et s'étendront, chaque année, nous en aurons de plus en plus.

Yuval: Si vous pensez à Classiq dans trois ou cinq ans, que voyez-vous ? Qu'est-ce que la plateforme pourrait faire qu'elle ne fait pas aujourd'hui ? Comment voyez-vous les gens l'utiliser ? À quoi devrions-nous nous attendre ?

Amir: Permettez-moi donc, en tant que fondateur, de rêver en grand, et bien sûr, nous devrons tous voir ce que l'avenir nous réserve, à la fois en termes de matériel et pour notre entreprise spécifique. Mais si j'essaie de donner une vision de ce que nous voulons être dans cinq ans, le logiciel quantique n'en est qu'à ses débuts. Si les personnes qui écoutent ont déjà eu l'occasion d'essayer de concevoir des logiciels quantiques, des algorithmes quantiques, vous savez, c'est à un niveau complètement différent de ce qui se passe dans les logiciels classiques. Il y a peut-être cinq ou six décennies, nous étions dans le logiciel classique avec les mêmes couches. Classiq construit donc ces couches d'abstraction. Et dans cinq ans, si tout se passe bien, nous serons la plateforme qui vous permettra de résoudre vos problèmes, quelle que soit l'industrie dans laquelle vous travaillez, pharmaceutique, financière, optimisation dans n'importe quelle industrie, aérospatiale, défense, n'importe quelle, vraiment n'importe quelle industrie qui utilise des ordinateurs, et il est difficile d'en trouver une qui n'en utilise pas, et vous cartographiez vos problèmes avec notre plateforme dans des circuits quantiques optimisés, puis vous les exécutez sur le matériel qui se trouve dans le nuage.

Ainsi, à l'heure actuelle, nous sommes également intégrés à Azure Quantum, AWS braket, IBM machines et bien d'autres. Je pense qu'il en sera ainsi à l'avenir. Vous pouvez donc avoir l'ensemble du flux de travail entre vos mains pour l'optimisation et l'exécution de ces algorithmes et vous avez la possibilité d'utiliser ces incroyables machines. Nous espérons être la première société de logiciels quantiques et les utilisateurs de tous les secteurs utiliseront cette plateforme pour résoudre leurs problèmes. J'espère que nous y serons dans cinq ans.

Yuval: De nombreux algorithmes ou cas d'utilisation actuels impliquent la combinaison de la programmation classique et de la programmation quantique. En effet, même si vous utilisez un ordinateur quantique, vous devez obtenir les données quelque part. Il faut parfois les visualiser dans certains algorithmes itératifs, ce qui revient à modifier le circuit quantique au fur et à mesure de l'exécution. Alors, voyez-vous les environnements de programmation classiques fusionner avec les environnements de programmation quantiques ? Ou les considérez-vous comme deux disciplines distinctes ?

Amir: Il est certain qu'ils devront discuter ensemble. C'est un sujet sur lequel nous nous concentrons, je dirais à court ou moyen terme, dans le cadre de nos activités de recherche et développement. Comment prendre ces schémas hybrides, qu'il s'agisse de VQE ou de QAOA avec ces schémas itératifs ou parfois des choses comme la destination ou l'amplification de l'amplitude, qui nécessitent des mesures de post-traitement classiques dans les circuits, et comment les gérer. Il faut donc les combiner, mais je pense que c'est un défi, mais pas le plus difficile, parce qu'en fin de compte, ce qu'il faut faire, c'est créer les bonnes API et faire en sorte que les choses communiquent entre elles dans les bonnes interfaces. Mais il ne s'agit pas d'un problème technologique fondamental. Il s'agit plutôt de créer une normalisation et cela se fera au fur et à mesure que l'industrie arrivera à maturité. Je ne suis pas très inquiet à ce sujet, mais je pense qu'il s'agit d'un point très important que nous devons tous garder à l'esprit.

Yuval: Comme nous approchons de la fin de notre conversation d'aujourd'hui, je voulais vous interroger sur d'autres problèmes logiciels dans l'informatique quantique. Il y a certainement le problème de la création de circuits et de la traduction d'un algorithme ou d'une recette d'algorithme en un circuit fonctionnel, mais y a-t-il d'autres problèmes, par exemple, si le nombre de qubits augmente, comment simuler ? Comment déboguer un problème quantique ? S'agit-il d'un problème et Classiq envisage-t-il de faire quelque chose à ce sujet ?

La simulation devient bien sûr impossible après 40 ou 50 Qubits, mais comme vous le dites, pour analyser, déboguer, valider vos réponses, il s'agit bien sûr de problèmes critiques. Je peux, je peux en énoncer quelques autres, et le plus heureux, c'est que tous ces problèmes sont aussi vrais dans le monde classique. Je veux dire qu'il est très, très difficile de valider la logique d'une grande puce. Ce sont des problèmes de calcul difficiles sur lesquels travaillent d'énormes équipes dans le monde classique. Il en va de même pour la visualisation d'un milliard de transistors. Ainsi, lorsque vous avez 10 000 qubits, il est évident qu'il faut les visualiser d'une manière différente de celle dont nous visualisons les circuits aujourd'hui. Donc, oui, si vous regardez comment nous traitons la visualisation des circuits au niveau fonctionnel, je pense que nous sommes en avance sur ce qui se fait en dehors de Classiq, mais je pense que ce sont tous des défis qui devront être relevés. Et au fur et à mesure que l'industrie évolue, ces choses seront, ce sont des défis difficiles à relever. Chacun de ces mots nécessite sa propre entreprise et beaucoup de puissance de développement.

Yuval: Une question que l'on me pose souvent est la suivante : si vous avez un ami ou un parent qui entre à l'université et qui s'intéresse à l'informatique quantique, que doit-il étudier ? La physique ? Les mathématiques ? La littérature anglaise ? Sur quoi doivent-ils se concentrer s'ils veulent se lancer dans l'informatique quantique ?

Amir: La solution scolaire aujourd'hui est d'apprendre l'information quantique, de faire un doctorat, soit en informatique théorique, soit en physique, et de se plonger dans ces domaines incroyables. Et, bien sûr, il y a de nombreux problèmes très intéressants à résoudre dans ce domaine. Et c'est la meilleure façon, la plus directe. Mais je dirais aussi que si vous venez d'un milieu de développeur, si vous êtes un très bon développeur de logiciels, la barrière n'est pas si grande pour comprendre comment fonctionne ce nouveau paradigme de l'informatique et vous y adapter. Je pense donc que même les ingénieurs en logiciel expérimentés sans expérience quantique, et certains membres de notre entreprise l'ont fait, peuvent faire la transition vers ce que j'appellerais des ingénieurs en logiciel quantique. C'est donc une autre façon, je pense, d'entrer dans ce domaine à l'avenir.

Yuval: Excellent. Et, pour autant que je sache, nous recrutons. Amir, comment les gens peuvent-ils vous contacter pour en savoir plus sur vous et votre travail ?

Amir: La meilleure façon de me joindre est de m'envoyer un courriel à l'adresse amir@classiq.io, ou de m'envoyer un message sur LinkedIn. J'essaie d'être disponible.

Yuval: Excellent. Merci beaucoup de vous être joints à moi aujourd'hui.

Amir: Merci Yuval pour cet épisode et pour les autres. Je suis un auditeur très enthousiaste et j'apprécie beaucoup. Je vous remercie.

A propos de "The Qubit Guy's Podcast" (Le podcast du gars de Qubit)

Animé par The Qubit Guy (Yuval Boger, notre directeur marketing), le podcast accueille des leaders d'opinion de l'informatique quantique pour discuter de questions commerciales et techniques qui ont un impact sur l'écosystème de l'informatique quantique. Nos invités fournissent des informations intéressantes sur les logiciels et algorithmes d'ordinateurs quantiques, le matériel informatique quantique, les applications clés de l'informatique quantique, les études de marché de l'industrie quantique et bien plus encore.

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