CAS D'UTILISATION
Impact commercial du quantique
Notre équipe d'algorithmes quantiques crée des solutions industrielles pour diverses applications, notamment des simulations avancées pour les produits pharmaceutiques et la conception de matériaux, ainsi que l'apprentissage automatique quantique pour les réseaux.
AUTOMOBILE ET AÉROSPATIALE
Réaction de combustion dans un moteur thermique
PROBLÈMES
La simulation de phénomènes aérodynamiques complexes est essentielle dans les industries aéronautique et spatiale. Ces secteurs font face à des coûts de calcul élevés pour modéliser avec précision les flux turbulents et les processus de combustion.
SOLUTIONS
Quandela dispose d'un solveur d'équations différentielles quantiques variationnelles natif de la photonique qui est très flexible pour traiter divers types d'équations différentielles.
BÉNÉFICES
Notre solution peut potentiellement réaliser des simulations de dynamique des fluides plus précises et plus efficaces, en améliorant la capacité à modéliser des conditions extrêmes et des écoulements complexes. Elle a la capacité de remodeler la conception et les performances des systèmes aérospatiaux avancés, ce qui pourrait conduire à des innovations en matière de propulsion, d'aérodynamique et d'efficacité globale des aéronefs et des engins spatiaux.
AUTOMOBILE ET AÉROSPATIALE
Génération d'images artificielles
PROBLÈMES
Les modèles d'IA nécessitent des ensembles de données d'entraînement importants et diversifiés, en particulier pour les scénarios spécialisés dans les applications automobiles et aérospatiales. L'acquisition d'un large éventail d'images dans diverses conditions (par exemple, différents éclairages, conditions météorologiques ou environnements) peut s'avérer coûteuse, longue et parfois peu pratique. Les transformations complexes d'images nécessitent souvent plus que de simples modifications des images existantes.
SOLUTIONS
Notre algorithme QGAN (Quantum Generative Adversarial Network) génère des images artificielles à partir d'ensembles de données d'images existants. Cela permet de créer des images synthétiques diverses qui représentent une variété de scénarios et de conditions.
BÉNÉFICES
Cette méthode peut réduire considérablement le coût et le temps nécessaires à l’acquisition de données d’image spécialisées. Elle augmente la diversité des ensembles de données d’entraînement pour les modèles d’IA, rapprochant l’industrie de systèmes d’IA plus robustes et précis pour diverses conditions opérationnelles. La capacité de générer des images artificielles pour de multiples scénarios améliore la polyvalence et l’applicabilité des modèles d’IA dans les secteurs automobile et aérospatial.
CHIMIE
Classification des polymères à l'aide de l'apprentissage automatique quantique
PROBLÈMES
La dimensionnalité des applications de chimie quantique croît souvent de manière exponentielle, rendant les simulations à grande échelle extrêmement exigeantes en calcul. Cette complexité entrave l’analyse et la classification des polymères en fonction de caractéristiques spécifiques, tâche cruciale pour diverses applications scientifiques et industrielles.
SOLUTIONS
Quandela et Alysophil ont développé un algorithme hybride classique-quantique pour regrouper les polymères en fonction de caractéristiques spécifiques, dans le but de s'attaquer à des simulations à grande échelle. Nous utilisons un réseau neuronal classique pré-entraîné pour extraire les caractéristiques essentielles des données. Ces caractéristiques sont analysées par un réseau neuronal quantique qui classe les polymères. Ce processus d'apprentissage par transfert exploite les forces de l'informatique classique et de l'informatique quantique, créant ainsi un puissant réseau neuronal hybride quantique-classique.
BÉNÉFICES
Les résultats préliminaires concordent avec les simulations classiques, ce qui ouvre la voie à d'autres développements d'algorithmes quantiques. La mise en œuvre réussie de cette technique pourrait accélérer considérablement la recherche dans le domaine de la science des matériaux, ce qui pourrait déboucher sur des innovations dans la conception et les applications des polymères dans diverses industries.
CHIMIE
Simuler les propriétés de grandes molécules
PROBLÈMES
Comprendre le comportement moléculaire est essentiel pour aider à résoudre les problèmes les plus urgents auxquels la société est confrontée, tels que le changement climatique, la découverte de médicaments et la science des matériaux. Cependant, prédire avec précision les propriétés d’une molécule n’est possible que pour des molécules comportant peu d’atomes. Par exemple, simuler une molécule de caféine à 24 atomes sur les ordinateurs classiques actuels prendrait plus de temps que l’âge de l’univers. L’informatique quantique promet de faire progresser considérablement la simulation des dynamiques moléculaires à grande échelle.
SOLUTIONS
Quandela a mis au point une méthode de pointe qui combine des techniques de fragmentation des molécules telles que la théorie de l'intégration de la matrice de densité (DMET) et les résolveurs quantiques variationnels (VQE) pour s'attaquer aux simulations de grandes molécules.
BÉNÉFICES
Notre solution est en passe de calculer les propriétés de systèmes chimiques réalistes en augmentant la précision de l'énergie de base, avec la possibilité de s'attaquer à des sous-systèmes de protéines largement enchevêtrés.
CYBERSECURITE
Génération de nombres aléatoires
PROBLÈMES
Les générateurs de nombres aléatoires traditionnels, qui reposent souvent sur des algorithmes déterministes ou des processus physiques susceptibles d’être influencés ou prédits, se sont révélés vulnérables aux attaques. Dans plusieurs affaires médiatisées, des générateurs classiques de nombres aléatoires ont été compromis ou manipulés, entraînant d’importantes failles de sécurité.
SOLUTIONS
Nous avons inventé et développé le protocole Entropy sur notre ordinateur quantique full-stack MosaiQ. Cette combinaison unique génère des nombres aléatoires certifiés quantiquement. Notre approche combine des contributions théoriques et expérimentales. Nous mesurons l’information potentielle qu’un intercepteur pourrait utiliser pour simuler une violation de la localité. Nous définissons une limite de performance pour que l’appareil produise des nombres aléatoires certifiés. L’appareil effectue périodiquement des auto-tests pour valider ces nombres. Nous fournissons une validation expérimentale sur MosaiQ.
BÉNÉFICES
Avantage quantique dans le chiffrement des données sur un dispositif photonique à petite échelle. Il génère des nombres aléatoires intrinsèquement certifiés quantiquement. Le système est robuste face aux tentatives potentielles d’interception. Des auto-tests périodiques garantissent une fiabilité continue et des solutions validées expérimentalement, reliant la théorie à la pratique.
ÉNERGIE
Simulation de contraintes des grandes structures mécaniques
PROBLÈMES
La simulation de la mécanique structurelle complexe dans de grandes constructions mécaniques, telles que les barrages hydroélectriques, les ponts ou les gratte-ciel, nécessite la résolution d’équations différentielles partielles très exigeantes en calcul. Une grande précision est cruciale pour les infrastructures critiques, où de petites erreurs peuvent provoquer des catastrophes.
SOLUTIONS
Le solveur de Variational Quantum Differential Equation (VQDE) de Quandela, reconnu pour sa précision, modélise les tenseurs de contrainte et calcule les champs de déplacement optimaux.
BÉNÉFICES
Notre solution permet d'améliorer la précision de la simulation de la mécanique structurelle dans les systèmes complexes et d'accélérer les temps de calcul. Elle améliore la capacité à prédire et à prévenir les défaillances structurelles dans divers types de grandes constructions mécaniques. Cette technologie peut être appliquée à un large éventail de projets, des barrages hydroélectriques aux conceptions architecturales innovantes, permettant ainsi un développement et une maintenance des infrastructures plus efficaces et plus fiables.
ÉNERGIE
Prévision de la consommation d'énergie
PROBLÈMES
La prévision précise de la consommation et de la production d'énergie est cruciale pour une gestion efficace de l'énergie et la stabilité du réseau. Cependant, la grande complexité et la non-linéarité des systèmes énergétiques rendent les prévisions extrêmement difficiles pour les méthodes classiques.
SOLUTIONS
Nous avons conçu un algorithme de calcul quantique photonic basé sur un réservoir pour prédire la consommation et la production d’énergie dans le temps.
BÉNÉFICES
Notre méthode peut potentiellement améliorer la précision des prévisions, ce qui nous rapproche de la réduction des ressources informatiques par rapport aux méthodes classiques.
FINANCE
Prévoir les défaillances de prêts
PROBLÈMES
Les institutions financières utilisent généralement des modèles classiques pour évaluer le risque de prêter de l'argent à des entités. Qu'il s'agisse d'une personne, d'une entreprise ou d'un gouvernement, il existe des normes pour les classer du plus sûr au plus risqué pour l'investissement. Cependant, le plus souvent, les entités classées comme sûres finissent par ne pas rembourser leurs prêts. Les institutions financières cherchent à prédire à l'avance ces "mauvais payeurs". Les données permettant de prédire les mauvais payeurs peuvent être rares ou déséquilibrées, ce qui en fait une tâche difficile pour les ordinateurs classiques. Améliorer de quelques points la précision de leurs prédictions pourrait générer des millions de revenus.
SOLUTIONS
Quandela a créé un classificateur hybride photonique qui combine les forces des modèles classiques avec la nouveauté d'un classificateur quantique photonique.
BÉNÉFICES
Notre méthode s'est avérée plus performante que l'approche classique, permettant une meilleure prédiction des défaillances de prêts.
LOGISTIQUE
Optimisation des trajectoires pour les drones et les robots d'entrepôt
PROBLÈMES
La gestion et l'optimisation du mouvement de multiples agents autonomes, tels que les drones dans l'aérospatiale ou les robots dans les entrepôts, sont complexes en raison de nombreuses contraintes (zones interdites de vol, précision du positionnement, limitations énergétiques). L'évitement des collisions dans les missions de flottes ou d'essaims de drones est essentiel et représente un défi informatique. Les algorithmes classiques se heurtent à l'échelle et à la complexité de la coordination multi-drones.
SOLUTIONS
Quandela a développé un algorithme d'apprentissage par renforcement quantique (QRL), une solution susceptible de fournir des résultats plus rapides et d'augmenter le nombre de contraintes prises en compte dans l'optimisation du trafic multi-agents.
BÉNÉFICES
Notre solution offre la possibilité de créer des opérations plus efficaces et plus sûres dans des environnements complexes, des flottes de drones à l'automatisation des entrepôts, ainsi que des systèmes améliorés d'évitement des collisions et une planification optimisée des trajectoires pour les agents autonomes. Cela pourrait représenter un avantage concurrentiel sur les marchés en croissance des technologies des drones et de l'automatisation des entrepôts, en augmentant potentiellement l'efficacité opérationnelle et en réduisant les coûts. Nous avons testé avec succès une démonstration de faisabilité.
PRODUITS PHARMACEUTIQUES
Bioremédiation
PROBLÈMES
La biorestauration est un processus qui utilise des systèmes biologiques, généralement des bactéries, des microalgues ou des champignons, pour éliminer les polluants environnementaux de l'air, de l'eau ou du sol. L'amarrage moléculaire, une méthode clé pour comprendre ces processus, prédit la liaison de petites molécules au site cible, en utilisant les structures des deux éléments. Toutefois, cette méthode combinatoire permettant de cribler de grandes bases de données de candidats à la configuration d'amarrage se heurte à des difficultés considérables. L'exploration efficace de vastes espaces chimiques est extrêmement difficile avec les approches classiques.
SOLUTIONS
Quandela a développé un algorithme d'identification de sous-graphes denses basé sur l'échantillonnage de Boson pour relever les défis informatiques de l'ancrage moléculaire pour la biorestauration.
BÉNÉFICES
Notre solution peut améliorer de manière significative la précision de l'identification des candidats prometteurs pour les processus de biorestauration, favorisant ainsi des stratégies d'élimination des polluants plus efficaces. Cette application de l'informatique quantique favorise également la collaboration entre les experts quantiques et les spécialistes des sciences de la vie, ce qui pourrait accélérer les progrès dans les techniques d'assainissement de l'environnement et permettre de relever les défis environnementaux les plus pressants.
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