De nouvelles recherches pourraient améliorer les performances de l'intelligence artificielle et des ordinateurs quantiques

Une équipe dirigée par l'Université du Minnesota Twin Cities a développé une nouvelle diode supraconductrice, un composant clé des appareils électroniques, qui pourrait aider à faire évoluer les ordinateurs quantiques pour une utilisation industrielle et à améliorer les performances des systèmes d'intelligence artificielle.

L'article est publié dans Nature Communications, une revue scientifique à comité de lecture qui couvre les sciences naturelles et l'ingénierie.

Une diode permet au courant de circuler dans un sens mais pas dans l'autre dans un circuit électrique. Il sert essentiellement de moitié de transistor, qui est l'élément principal des puces informatiques. Les diodes sont généralement fabriquées avec des semi-conducteurs, des substances aux propriétés électriques qui constituent la base de la plupart des appareils électroniques et des ordinateurs, mais les chercheurs souhaitent les fabriquer avec des supraconducteurs, qui ont en outre la capacité de transférer de l'énergie sans perdre de puissance en cours de route.

Comparé à d'autres diodes supraconductrices, le dispositif des chercheurs est plus économe en énergie, peut traiter plusieurs signaux électriques à la fois et contient une série de portes pour contrôler le flux d'énergie, une fonctionnalité qui n'a jamais été intégrée auparavant dans une diode supraconductrice.

"Nous voulons rendre les ordinateurs plus puissants, mais il y a des limites strictes que nous allons bientôt atteindre avec nos matériaux et méthodes de fabrication actuels", a déclaré Vlad Pribiag, auteur principal de l'article et professeur agrégé à la University of Minnesota School of Physique et astronomie. "Nous avons besoin de nouvelles façons de développer des ordinateurs, et l'un des plus grands défis pour augmenter la puissance de calcul en ce moment est qu'ils dissipent autant d'énergie. Nous réfléchissons donc à des moyens par lesquels les technologies supraconductrices pourraient y contribuer."

Les chercheurs de l'Université du Minnesota ont créé le dispositif à l'aide de trois jonctions Josephson, qui sont fabriquées en prenant en sandwich des morceaux de matériau non supraconducteur entre des supraconducteurs. Dans ce cas, les chercheurs ont connecté les supraconducteurs avec des couches de semi-conducteurs. La conception unique de l'appareil permet aux chercheurs d'utiliser la tension pour contrôler le comportement de l'appareil.

Leur dispositif a également la capacité de traiter plusieurs entrées de signal, alors que les diodes typiques ne peuvent gérer qu'une seule entrée et une seule sortie. Cette fonctionnalité pourrait avoir des applications dans l'informatique neuromorphique, une méthode d'ingénierie de circuits électriques pour imiter le fonctionnement des neurones dans le cerveau afin d'améliorer les performances des systèmes d'intelligence artificielle.

"L'appareil que nous avons fabriqué a une efficacité énergétique proche de la plus élevée qui n'ait jamais été démontrée, et pour la première fois, nous avons montré que vous pouvez ajouter des portes et appliquer des champs électriques pour régler cet effet", a expliqué Mohit Gupta, premier auteur de l'article et d'un doctorat. étudiant à l'École de physique et d'astronomie de l'Université du Minnesota. "D'autres chercheurs ont déjà fabriqué des dispositifs supraconducteurs, mais les matériaux qu'ils ont utilisés ont été très difficiles à fabriquer. Notre conception utilise des matériaux plus adaptés à l'industrie et offrant de nouvelles fonctionnalités."

La méthode utilisée par les chercheurs peut, en principe, être utilisée avec n'importe quel type de supraconducteur, ce qui la rend plus polyvalente et plus facile à utiliser que d'autres techniques dans le domaine. En raison de ces qualités, leur appareil est plus compatible avec les applications industrielles et pourrait contribuer à accélérer le développement d'ordinateurs quantiques pour une utilisation plus large.

"À l'heure actuelle, toutes les machines informatiques quantiques sont très basiques par rapport aux besoins des applications du monde réel", a déclaré Pribiag. "La mise à l'échelle est nécessaire pour disposer d'un ordinateur suffisamment puissant pour résoudre des problèmes utiles et complexes. De nombreuses personnes recherchent des algorithmes et des cas d'utilisation d'ordinateurs ou de machines d'IA qui pourraient potentiellement surpasser les ordinateurs classiques. Ici, nous développons le matériel qui pourrait permettre aux ordinateurs quantiques de mettre en œuvre ces algorithmes. Cela montre la puissance des universités à semer ces idées qui finissent par se retrouver dans l'industrie et sont intégrées dans des machines pratiques.

Cette recherche a été financée principalement par le Département de l'énergie des États-Unis avec le soutien partiel de Microsoft Research et de la National Science Foundation.

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