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Majorana 1 : la puce quantique de Microsoft

29 avril 2025 by jules

Microsoft a dévoilé au monde entier Majorana 1, la première puce quantique à qubits topologiques. Les qubits topologiques sont plus stables que les qubits traditionnels et pourraient révolutionner le monde de l’informatique quantique. Découvrons ensemble de quoi il s’agit.

Contenu

  • 1 Qu’est-ce que Majorana 1 ?
  • 2 Les quasi-particules de Majorana
  • 3 Qubits et qubits topologiques
  • 4 Quelle est la différence avec les autres puces quantiques ?
  • 5 Quelles seront les utilisations de Majorana 1 ?

Qu’est-ce que Majorana 1 ?

Majorana 1 est la première puce quantique à qubits topologiques, qui ouvre ainsi une nouvelle branche du secteur quantique : les ordinateurs quantiques topologiques. Cela pourrait marquer un tournant important pour le secteur et place Microsoft à l’avant-garde des fabricants d’ordinateurs quantiques.

La puce utilise, pour être précis, 8 qubits topologiques, une classe de qubits plus résistants que les qubits traditionnels.

De plus, les ordinateurs quantiques topologiques peuvent être construits plus facilement à grande échelle que les ordinateurs traditionnels.

Tous les ordis  en service dans le monde, mis ensemble, ne sont pas capable de  rivaliser avec un seul ordinateur quantique d’un million de qubits !

 

Les quasi-particules de Majorana

Microsoft tire le nom de ce projet de Ettore Majorana, physicien  connu pour ses études sur la mécanique quantique et sa théorie des particules.

La théorie des particules nous apprend que Majorana a théorisé l’existence de quasi-particules, dont les propriétés pourraient être très utiles dans le domaine de l’informatique quantique.

Microsoft a utilisé des excitations quantiques similaires aux quasi-particules théorisées par Majorana pour réaliser la structure des puces, capables d’évoluer jusqu’à un million de qubits.

Qubits et qubits topologiques

Tout d’abord, que sont les qubits, sur lesquels reposent les ordinateurs quantiques ?

Les ordinateurs traditionnels utilisent le système binaire (0 et 1). Les ordinateurs quantiques, en revanche, utilisent les qubits comme unité de mesure du système binaire. Ils exploitent la superposition quantique, de sorte qu’un bit quantique peut prendre d’autres valeurs intermédiaires entre 0 et 1.

Tout cela se traduit par une puissance de calcul potentiellement supérieure à celle de n’importe quel superordinateur traditionnel.

Les qubits présentent toutefois un inconvénient majeur qui, jusqu’à présent, n’avait pas encore été surmonté : ils sont extrêmement instables. Même la moindre interférence environnementale externe risque de compromettre et d’altérer les calculs.

Pour rendre les ordinateurs quantiques plus fiables, un grand nombre de qubits sont utilisés comme support pour corriger les erreurs.

Quelle est la différence avec les autres puces quantiques ?

La différence réside précisément ici : Majorana 1 utilise des qubits topologiques et non des qubits traditionnels, qui semblent être beaucoup plus stables que les autres.

Les qubits topologiques sont plus stables et moins sujets aux erreurs. Ils stockent les informations de manière à être plus résistants aux sollicitations externes.

C’est précisément la structure même du qubit topologique qui protège la puce contre les erreurs, ce qui évite d’avoir à utiliser un grand nombre de qubits.

Majorana 1 est composé de 8 qubits topologiques et d’une structure appelée « topo conducteur », constituée d’un nanofil semi-conducteur.

De plus, la puce est évolutive, ce qui signifie que le nombre de qubits peut être augmenté jusqu’à un million dans une seule puce.

Quelles seront les utilisations de Majorana 1 ?

Mais quelles seront les applications possibles de Majorana 1 ? Un ordinateur quantique de ce type pourrait être utilisé dans de nombreux secteurs différents, les révolutionnant.

Il pourrait par exemple être utilisé dans le domaine de la chimie et des sciences des matériaux, pour la conception de nouveaux matériaux. Pour la durabilité environnementale, en trouvant des alternatives écologiques aux matériaux polluants, ainsi que pour l’agriculture et les biotechnologies. Mais aussi pour l’intelligence artificielle, afin d’améliorer les algorithmes d’apprentissage automatique.

Filed Under: Technologie

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