Premier modèle d'IA quantique au monde : SECQAI lance QLLM pour un test bêta !

SECQAI, une société britannique spécialisée dans le matériel et les logiciels ultra-sécurisés, a annoncé le lancement du premier modèle de grand langage quantique (QLLM) au monde, qui intègre la technologie de l'informatique quantique dans les modèles d'IA traditionnels afin d'améliorer l'efficacité des calculs et les capacités de résolution des problèmes.

Mécanique quantique + IA = IA plus puissante ?

Selon SECQAI, les obstacles que l'entreprise doit surmonter comprennent la conception et le développement d'un système interne permettant de simuler efficacement un ordinateur quantique et de prendre en charge les capacités d'apprentissage basées sur le gradient. En outre, l'entreprise devra développer des mécanismes d'attention quantique dans cet environnement et les intégrer dans les modèles existants de grands langages.

Selon Quantum Insider, SECQAI prévoit de commencer les tests bêta privés avec des partenaires sélectionnés en février 2025. Le PDG et fondateur de SECQAI, Rahul Tyagi, a déclaré : "SECQAI entre dans une nouvelle ère, celle de l'utilisation de la mécanique quantique pour améliorer l'efficacité de l'IA. "

La bravade de SECQAI semble séduisante, mais l'informatique quantique n'en est qu'à ses débuts et les résultats réels restent à voir. La combinaison de l'informatique quantique avec un grand modèle linguistique est un concept nouveau, mais les difficultés techniques sont prévisibles.

Que peut faire un modèle de grand langage quantique ?

Selon Interesting Engineering, le quantum Transformateur et les simulateurs offrent un large éventail d'applications dans des domaines tels que la conception de semi-conducteurs, l'analyse des normes cryptographiques, le développement de nouvelles structures matérielles et la recherche pharmaceutique.

Les domaines d'application semblent tous très ambitieux, mais ce qui pourra réellement être réalisé dépendra des prouesses technologiques de SECQAI et des résultats du test bêta final. La demande de puissance de calcul dans ces domaines est vraiment élevée, et l'informatique quantique a le potentiel de perturber l'industrie si elle parvient à faire une percée.

Le rapport note que le QLLM peut traiter efficacement des simulations complexes pour optimiser la disposition des semi-conducteurs, découvrir des schémas cachés dans les systèmes cryptographiques et améliorer les protocoles de sécurité. Dans le secteur financier, la QLLM peut améliorer de manière significative l'évaluation des risques et la détection des fraudes, ainsi que la prise de décision en temps réel dans le domaine de la robotique grâce à des méthodes avancées de résolution de problèmes.

Les applications dans le secteur financier semblent plus tangibles, l'évaluation des risques et la détection des fraudes étant les points sensibles, et si QLLM peut réellement améliorer ces capacités, la valeur commerciale sera élevée. Toutefois, les institutions financières exigent un haut degré de fiabilité et de stabilité de leur technologie, et QLLM doit encore prouver sa valeur dans des applications réelles.

La technologie n'en est qu'à ses débuts et le rapport souligne les défis auxquels QLLM est confronté aujourd'hui : toutes les organisations ne disposent pas des ressources nécessaires pour mettre en place une infrastructure quantique, et QLLM peut nécessiter une grande quantité de données pour fonctionner de manière optimale, ce qui constituera un obstacle majeur pour certaines entreprises.

Le rapport mentionne également les défis concrets auxquels est confrontée l'IA quantique, le coût de l'infrastructure quantique et les exigences en matière de données entravant sa popularité. La belle vision de la technologie quantique est tentante, mais en fin de compte, tout dépend si les progrès technologiques et le contrôle des coûts peuvent suivre.