Remark introduire l’informatique quantique sans ralentir l. a. croissance économique

Dans un récent article de commentaire publié dans natureChander Velu, professeur d’innovation et d’économie à l’Institute of Production (IfM) et Vatheru HR Putra, maître de conférences en génie industriel et gestion de l’ingénierie à l’Institut de technologie de Bandung, explorent l’have an effect on potentiel de l’informatique quantique sur l. a. croissance et l. a. productivité.

Nous avons parlé à Chander Velu de l’IfM pour en savoir plus.

Remark décririez-vous les principales différences entre les ordinateurs quantiques et numériques conventionnels ?

Les ordinateurs quantiques fonctionnent en étant capables de stocker et d’analyser les informations plus efficacement que les ordinateurs numériques traditionnels. L’avantage des ordinateurs quantiques par rapport aux ordinateurs numériques vient du traitement de l’data quantique dans lequel l’data est codée dans l’état quantique de systèmes physiques tels que les atomes, les électrons et les photons.

Les ordinateurs numériques fonctionnent principalement avec des interrupteurs marche-arrêt et utilisent des bits binaires qui ne peuvent représenter qu’un « 0 » ou un « 1 ». Les ordinateurs numériques sont inefficaces pour certaines catégories de problèmes où il est nécessaire de choisir l. a. meilleure choice parmi un massive éventail de possibilités. En effet, un ordinateur numérique résout ces problèmes par itération en les considérant un par un de manière séquentielle.

Les ordinateurs quantiques présentent un avantage significatif par rapport aux ordinateurs numériques traditionnels pour résoudre des problèmes complexes plus rapidement et plus efficacement. Cet avantage est connu sous le nom d’« avantage quantique ». Les ordinateurs quantiques utilisent des qubits, qui peuvent exister dans une superposition d’états, représentant simultanément « 0 » et « 1 » ou toute combinaison de ces états. De plus, les qubits peuvent être intriqués, ce qui signifie qu’ils peuvent être interconnectés en un seul système.

Ces propriétés uniques des qubits permettent aux ordinateurs quantiques de traiter les informations simultanément et efficacement. En conséquence, les ordinateurs quantiques very good dans l’optimisation et l. a. résolution de problèmes combinatoires qui sont au cœur de nombreux processus commerciaux et commerciaux. Ils peuvent également simuler des phénomènes de mécanique quantique, intrinsèquement complexes et difficiles à gérer pour les ordinateurs classiques.

En s’attaquant à ces problèmes complexes à une vitesse sans précédent, l’informatique quantique a le potentiel de redéfinir l’avantage concurrentiel et de révolutionner des secteurs entiers. Elle peut transformer radicalement les modèles économiques et ouvrir de nouvelles possibilités de résolution de problèmes qui n’étaient auparavant pas possibles avec les méthodes informatiques classiques.

En bref, les capacités de résolution de problèmes de l’informatique quantique ont le potentiel d’avoir un have an effect on majeur sur divers sides des affaires et de l. a. technologie, promettant une nouvelle ère de puissance de calcul et d’innovation.

Quelles sont les opportunités potentielles qui émergent avec l’avènement des ordinateurs quantiques ?

Les ordinateurs quantiques offrent des possibilités passionnantes dans divers domaines, tels que l. a. science des matériaux, l’optimisation et l’apprentissage automatique. Ces développements peuvent apporter de grands avantages et des affects positifs dans de nombreux domaines.

Par exemple, une simulation améliorée des matériaux pourrait permettre un meilleur développement de applied sciences à faible émission de carbone pour lutter contre le changement climatique, telles que des catalyseurs pour le captage du carbone ou des électrolytes pour les batteries. Une meilleure imitation des molécules pourrait également accélérer le processus de développement de médicaments. L’amélioration de l’optimisation peut permettre à une entreprise de logistique de livraison de reprogrammer ses itinéraires de véhicules plus rapidement pour mieux répondre à l. a. demande des purchasers de récupérer les marchandises retournées ou permettre à une entreprise de products and services financiers d’optimiser son portefeuille de titres pour mieux gérer les risques. Enfin, l’augmentation de l’apprentissage automatique peut être appliquée à différents domaines dans lesquels l’IA est utilisée pour trouver de meilleures answers pour les purchasers.

À l. a. lumière des positive aspects économiques apportés par l. a. révolution numérique, vous attendez-vous à une évolution similaire pour l’informatique quantique ?

Nous pensons que les ordinateurs quantiques apporteront d’énormes positive aspects économiques, tout comme les ordinateurs numériques, mais qu’ils pourraient dans un premier temps ralentir l. a. croissance de l. a. productivité avant que les avantages ne se concrétisent. Lorsque les ordinateurs numériques se sont répandus dans les années 1970 et 1980, au lieu de créer de l’efficacité, ils ont freiné l. a. croissance de l. a. productivité, c’est-à-dire l. a. valeur ajoutée par rapport aux intrants tels que le travail.

Ce déclin est connu sous le nom de paradoxe de l. a. productivité. Ce problème est survenu parce que les entreprises ont dû investir dans de nouveaux équipements, apprendre à programmer les appareils et décider quoi en faire.

Les entreprises n’ont pas non plus investi initialement dans d’autres inventions nécessaires pour modifier les processus fondamentaux et les modèles économiques. L. a. croissance de l. a. productivité n’a repris que lorsque plusieurs secteurs se sont adaptés dans les années 1990. Nous pensons que les ordinateurs quantiques pourraient être confrontés à un paradoxe de productivité similaire, mais plus grave.

Alors que l’informatique quantique cherche à devenir commercialement viable, quels sont les défis ou stumbling blocks potentiels à surmonter ?

Trois défis principaux doivent être relevés lors de l’adoption d’ordinateurs quantiques.

Le premier concerne des coûts d’intégration plus élevés et des récompenses moindres à court docket terme. Les entreprises peuvent initialement adopter des ordinateurs quantiques pour résoudre des problèmes commerciaux existants, automobile les améliorations seront probablement progressives, tandis que les coûts d’intégration avec les ordinateurs numériques seront probablement élevés.

L. a. seconde est l. a. difficulté de traduire les ideas quantiques aux cooks d’entreprise et aux ingénieurs. En particulier, l. a. mécanique quantique qui sous-tend ces applied sciences fonctionne selon des principes non intuitifs, souvent peu familiers aux ingénieurs et aux cooks d’entreprise.

L. a. troisième est l. a. risk cryptographique qui pèse sur les ordinateurs quantiques. En particulier, les ordinateurs quantiques peuvent déverrouiller les informations cryptées par les ordinateurs classiques si rapidement que les méthodes de cryptage actuelles pourraient devenir obsolètes et potentiellement vulnérables au piratage.

Alors que les entreprises, les chercheurs et les gouvernements planifient l’avenir de l’informatique quantique, à quels pièges ou stumbling blocks spécifiques doivent-ils se préparer à affronter ?

Pour surmonter les stumbling blocks spécifiques à l’adoption des ordinateurs quantiques, l. a. première étape cruciale consiste à démontrer leur valeur pratique pour relever les défis industriels ou sociétaux réels. Cela signifie montrer leurs capacités et leur efficacité à résoudre des problèmes complexes qui sont actuellement difficiles ou ne peuvent pas être traités par les ordinateurs traditionnels.

Il s’agit notamment des prévisions météorologiques ou de l’amélioration de l. a. résilience du système financier, entre autres. Deuxièmement, il est nécessaire de s’entendre sur un langage commun et d’instaurer une compréhension entre les cooks d’entreprise, les ingénieurs et les scientifiques. L. a. troisième consiste à intégrer les ordinateurs quantiques et les applied sciences de verbal exchange quantiques dans un réseau coordonné doté d’un cryptage sécurisé, également connu sous le nom d’Web quantique, ce qui permettrait de nouveaux modèles commerciaux en améliorant l. a. confidentialité.

L. a. mise en œuvre de l’informatique quantique peut s’accompagner d’une courbe d’apprentissage abrupte et de pertes économiques potentielles. Quelles mesures ou stratégies peuvent contribuer à alléger le fardeau économique pendant cette période de transition ?

Une façon d’atténuer l. a. pression économique consiste pour le gouvernement à encourager les investissements privés dans l. a. mise en œuvre de l’informatique quantique. Cela peut être présenté comme une project visant à relever les défis importants auxquels sont confrontés l. a. société et l’industrie. Une fois le idea éprouvé, les chercheurs devraient déterminer ce que les entreprises doivent faire en pratique pour adopter les applied sciences quantiques, y compris l. a. manière dont elles pourraient devoir modifier leurs modèles et pratiques commerciaux, ainsi que travailler avec d’autres tout au lengthy de leurs chaînes de valeur.

Deuxièmement, un langage sémantique et syntaxique commun doit être développé pour les ordinateurs quantiques. Cela pourrait prendre l. a. forme d’un langage de modélisation quantique unifié, similaire à l’UML utilisé dans l. a. programmation informatique numérique, qui pourrait faciliter une verbal exchange efficace, simplifier le processus de développement logiciel et contribuer à réduire les délais de développement. Des stratégies de verbal exchange de l’informatique quantique avec le public sont également nécessaires pour renforcer l. a. confiance dans ces nouvelles applied sciences et garantir que les bénéfices parviennent à toutes les couches de l. a. société de manière responsable.

Le troisième est d’aider les entreprises à investir dans de nouvelles méthodes mathématiques ou à adopter des systèmes de verbal exchange quantiques tels que l. a. distribution de clés quantiques. Cela peut permettre de surmonter les menaces de sécurité et de permettre l’évolution de nouveaux modèles économiques, par exemple en améliorant l. a. résilience de l. a. chaîne d’approvisionnement.

Parlez-nous de votre travail chez IfM et de l. a. manière dont il nous aide à mieux comprendre le paysage de l’informatique quantique.

Le Cambridge Industry Type Innovation Crew étudie remark et pourquoi l’innovation des modèles économiques permet une croissance de l. a. productivité.

L. a. productivité est le moteur de l. a. croissance économique. Le Royaume-Uni et d’autres grandes économies ont connu un ralentissement significatif de leur croissance économique malgré l. a. diffusion des applied sciences numériques. Un grand nombre d’études ont tenté de mieux comprendre ce « casse-tête de l. a. productivité ». Cependant, bon nombre de ces études ont tendance à se concentrer sur l’adoption passée de applied sciences ou sur les défis actuels des entreprises qui adoptent les applied sciences numériques pour améliorer leurs performances.

Un domaine clé dans lequel nous ne comprenons pas bien est l. a. manière dont les entreprises et les décideurs politiques doivent se préparer à adopter des applied sciences problems de l. a. recherche en sciences et en ingénierie, mais qui sont susceptibles d’être adoptées à l’avenir.

Nous pensons que les ways quantiques conviennent à une telle étude. C’est pourquoi mon groupe de recherche étudie à l. a. fois les applied sciences matures et les applied sciences émergentes à un stade précoce, telles que les applied sciences quantiques, pour mieux comprendre remark l’innovation en matière de modèles économiques peut aider les entreprises et les gouvernements à se préparer à leur adoption afin d’alléger le fardeau qui pèse sur l’économie et de stimuler l. a. croissance. plus tôt.

Ce faisant, nous espérons contribuer à une meilleure compréhension des théories de l’innovation des modèles économiques et des transformations technologiques.