MicroAlgo dévoile un algorithme quantique pour réduire le temps d'entraînement de l'IA de 90 %

Fonctionnement de l'algorithme quantique

La méthode de MicroAlgo se concentre sur deux goulots d'étranglement clés de l'entraînement des réseaux neuronaux : le calcul des produits scalaires et le stockage des valeurs intermédiaires. En encodant les vecteurs dans des états quantiques, l'algorithme peut traiter plusieurs dimensions simultanément, approximant les produits scalaires avec une efficacité bien supérieure.

L'utilisation de la QRAM est un autre élément critique. Dans l'entraînement traditionnel, le stockage et la récupération des valeurs d'activation et d'erreur est un processus gourmand en ressources. La QRAM stocke ces données implicitement dans des états quantiques, permettant une récupération avec une complexité logarithmique. Ceci, combiné aux capacités de traitement parallèle de la superposition quantique, accélère considérablement le pipeline d'entraînement.

Implications et obstacles pour l'industrie

L'entreprise cible des applications dans le traitement de données à grande échelle pour la finance et la santé, les systèmes de décision en temps réel pour la conduite autonome, et les applications légères pour l'informatique de périphérie (edge computing) et l'Internet des objets. En cas de succès, la technologie pourrait abaisser la barrière à l'entrée pour le développement de modèles d'IA complexes et réduire la dépendance aux GPU coûteux et énergivores de sociétés comme Nvidia.

Cependant, la voie vers la commercialisation est semée d'embûches. Le communiqué de presse reconnaît que le matériel informatique quantique n'en est qu'à ses débuts et que la création d'algorithmes compatibles entre différentes plateformes quantiques reste un obstacle majeur. De plus, les entreprises pure-play du secteur quantique brûlent leurs liquidités, des sociétés comme IonQ (IONQ), Rigetti Computing (RGTI) et D-Wave Systems (QBTS) affichant des pertes importantes et comptant sur des offres d'actions dilutives pour financer leurs opérations.

Bien que la percée de MicroAlgo se situe dans le domaine du logiciel, sa viabilité est directement liée au rythme de développement du matériel. L'annonce sert de pont potentiel entre l'informatique classique et quantique, offrant des voies d'optimisation qui pourraient inspirer de nouveaux algorithmes heuristiques classiques avant même que les ordinateurs quantiques à grande échelle ne deviennent largement disponibles.

Cet article est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.