Un nouveau quantum startup informatique née de chercheurs de Harvard Université et Massachusetts Institute of Technology (AVEC) appelé QuEra Computing a annoncé mercredi avoir levé 17 millions de dollars auprès d’investisseurs, dont le géant japonais du commerce électronique Rakuten Inc.

C’est le dernier fabricant de matériel informatique quantique à sortir du laboratoire à un moment où le financement de la technologie naissante est en plein essor.

Bien qu’il existe diverses technologies pour créer des bits ou qubits dits quantiques où les calculs ont lieu, les qubits de QuEra utilisent des atomes neutres dans une chambre à vide et utilisent des lasers pour les refroidir et les contrôler.

« De 2015, lorsque nous avions un laboratoire vide sans rien à 2017, le travail que nous faisions à Harvard et au MIT, nous étions déjà au stade où nous pouvions contrôler 51 de ces qubits atomiques neutres », a déclaré Alex Keesling, PDG de QuEra et co-inventeur de la technologie. Il a déclaré que cette technologie était facile à étendre et que QuEra aurait un ordinateur de 1 000 qubits en deux ans. Aujourd’hui, il dispose d’une machine à 256 qubits, a-t-il déclaré.

International Business Machines Corp, dont les ordinateurs quantiques sont déjà disponibles via le cloud, vise une machine de plus de 1000 qubits en 2023 https://research.ibm.com/blog/ibm-quantum-roadmap. Bien qu’il soit difficile de comparer les performances des différentes machines en se basant uniquement sur le nombre de qubits, affirment plusieurs chercheurs en ordinateurs quantiques.

Pour ceux qui cherchent à essayer la machine QuEra, Keesling a déclaré que l’objectif est de la rendre disponible via le cloud d’ici le troisième trimestre de l’année prochaine.

Bien qu’il y ait un débat sur le moment où les ordinateurs quantiques seront capables de résoudre les problèmes du monde réel, les chercheurs pensent que les ordinateurs quantiques pourraient fonctionner des millions de fois plus rapidement que les superordinateurs avancés d’aujourd’hui, rendant potentiellement possibles des tâches telles que la cartographie de structures moléculaires complexes et des réactions chimiques pour stimuler le puissance de l’intelligence artificielle.

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