Hélios se distingue par la précision de ses qubits, explique Rajibul Islam, physicien à l’Université de Waterloo au Canada, qui n’est pas affilié à Quantinuum. Les taux d’erreur qubit de l’ordinateur sont faibles au départ, ce qui signifie qu’il n’a pas besoin de consacrer autant de son matériel à la correction des erreurs. Quantinuum a fait interagir des paires de qubits dans une opération connue sous le nom d’intrication et a constaté qu’ils se comportaient comme prévu 99,921 % du temps. « A ma connaissance, aucune autre plateforme n’est à ce niveau », affirme Islam.
Cet avantage vient d’une propriété de conception des ions. Contrairement aux circuits supraconducteurs, qui sont apposés sur la surface d’une puce informatique quantique, les ions de la puce Helios de Quantinuum peuvent être mélangés. Parce que les ions peuvent se déplacer, ils peuvent interagir avec tous les autres ions de l’ordinateur, une capacité connue sous le nom de « connectivité tout-à-tout ». Cette connectivité permet des approches de correction d’erreurs qui utilisent moins de qubits physiques. En revanche, les qubits supraconducteurs ne peuvent interagir qu’avec leurs voisins directs, donc un calcul entre deux qubits non adjacents nécessite plusieurs étapes intermédiaires impliquant les qubits intermédiaires. « Il devient de plus en plus évident à quel point la connectivité tout-à-tout est importante pour ces systèmes hautes performances », déclare Strabley.
Reste à savoir quel type de qubit gagnera à long terme. Chaque type présente des avantages de conception qui pourraient à terme faciliter sa mise à l’échelle. Les ions (utilisés par la startup américaine IonQ ainsi que Quantinuum) présentent un avantage car ils produisent relativement peu d’erreurs, explique Islam : « Même avec moins de qubits physiques, vous pouvez faire plus. » Cependant, il est plus facile de fabriquer des qubits supraconducteurs. Et les qubits constitués d’atomes neutres, comme les ordinateurs quantiques construits par la startup QuEra, basée à Boston, sont « plus faciles à piéger » que les ions, dit-il.
Outre l’augmentation du nombre de qubits sur sa puce, une autre réussite notable de Quantinuum est qu’elle a démontré une correction d’erreur « à la volée », explique David Hayes, directeur de la théorie et de la conception informatique de l’entreprise. Il s’agit d’une nouvelle capacité pour ses machines. Les GPU Nvidia ont été utilisés pour identifier les erreurs dans les qubits en parallèle. Hayes pense que les GPU sont plus efficaces pour la correction des erreurs que les puces connues sous le nom de FPGA, également utilisées dans l’industrie.
Quantinuum a utilisé ses ordinateurs pour étudier la physique fondamentale du magnétisme et de la supraconductivité. Plus tôt cette année, il a rapporté simuler un aimant sur H2, le prédécesseur de Quantinuum, avec la réclamation qu’elle « rivalise avec les meilleures approches classiques pour élargir notre compréhension du magnétisme ». En plus d’annoncer l’introduction d’Helios, la société a utilisé la machine pour simuler le comportement d’électrons dans un supraconducteur à haute température.
« Ce ne sont pas des problèmes artificiels », explique Hayes. « Ce sont des problèmes qui intéressent beaucoup le ministère de l’Énergie, par exemple. »
Quantinuum prévoit de construire une autre version d’Helios dans ses installations du Minnesota. Elle a déjà commencé à construire un prototype d’ordinateur de quatrième génération, Sol, qu’elle prévoit de livrer en 2027, doté de 192 qubits physiques. Puis, en 2029, la société espère lancer Apollo, qui, selon elle, comportera des milliers de qubits physiques et devrait être « totalement tolérant aux pannes », ou capable de mettre en œuvre une correction d’erreurs à grande échelle.
