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Le Laboratoire national d’Oak Ridge s’équipe de l’Atos Quantum Learning Machine pour soutenir la recherche du Département américain de l’Énergie


Rédigé par Communiqué de Atos le 13 Novembre 2017

Atos, leader international de la transformation digitale, a livré au Laboratoire national d’Oak Ridge (Département de l’Énergie des États-Unis) sa dernière innovation, l’Atos Quantum Learning Machine, le simulateur quantique le plus performant au monde.



Le Laboratoire national d’Oak Ridge s’équipe de l’Atos Quantum Learning Machine pour soutenir la recherche du Département américain de l’Énergie
Issue des travaux du laboratoire Atos Quantum – premier grand programme quantique industriel d’Europe –, l’Atos QLM associe une machine ultra compacte à un langage de programmation quantique universel. L’ensemble permet de développer et de tester dès à présent les applications et algorithmes quantiques de l’informatique de demain.
Plus important centre scientifique et technologique du Département américain de l’Énergie, le Laboratoire national d’Oak Ridge compte près de 5000 employés, chercheurs et ingénieurs dans plus de 100 disciplines.

Équipés de la version Atos QLM-30 leur permettant de processer jusqu’à 30 bits quantiques (Qubits) en mémoire, les chercheurs d’Oak Ridge ont été opérationnels en quelques heures à peine grâce à la méthode mise en œuvre ultra rapide conçue par Atos.
Le Laboratoire national d’Oak Ridge peut désormais valider rapidement et de manière rentable les résultats de ses recherches.
Installée en tant qu’appliance autonome, l’Atos QLM garantit la confidentialité la plus complète des données et programmes de recherche.
Directeur du Quantum Computing Institute d’Oak Ridge, Dr. Travis Humble avance les arguments qui ont motivé le choix de l’Atos QLM :
« Au sein du Laboratoire national d’Oak Ridge, nous nous préparons à la prochaine génération de calcul haute performance en étudiant des technologies uniques telles que l'informatique quantique. Nous étudions comment l'informatique quantique peut fournir de nouvelles méthodes pour faire progresser les applications scientifiques importantes pour le Département de l'Énergie. Nos chercheurs se concentrent particulièrement sur les applications dans les sciences physiques telles que la chimie, la science des matériaux et la biologie, ainsi que les sciences appliquées et celles des données. La simulation numérique permet de guider le développement de ces applications scientifiques tout en en améliorant l’exactitude. Le simulateur Atos Quantum Learning Machine nous fournit une plateforme unique afin de tester de nouvelles idées de programmation quantique. »
Thierry Breton, Président-directeur général d’Atos, complète :
« Nous sommes ravis d’accompagner le Laboratoire national d’Oak Ridge dès le début de ce qui s’annonce être l’évolution technologique majeure des années à venir. Grâce à notre Atos Quantum Learning Machine, issue des travaux de notre laboratoire quantique situé en Île-de-France et qui s’appuie sur un Conseil scientifique de renommée mondiale, les chercheurs américains du Département de l’Énergie vont bénéficier d’un environnement de simulation leur permettant de développer des algorithmes quantiques et de se préparer aux accélérations majeures à venir.»
L’informatique quantique devrait permettre, dans les années à venir, de faire face à l’explosion des données qu’entraînent le Big Data et l’Internet des Objets. Par des capacités d’accélération de calcul ciblées et inédites s’appuyant notamment sur le supercalculateur de classe exascale Bull Sequana, elle devrait également favoriser des avancées dans le deep learning, l’algorithmique et l’intelligence artificielle pour des domaines aussi variés que la pharmaceutique ou les nouveaux matériaux. Pour progresser sur ces sujets, Atos entend mettre également en place plusieurs partenariats avec des centres de recherche et universités dans le monde.
Conçu par les équipes de R&D du laboratoire Atos Quantum basé aux Clayes-sous-Bois (Yvelines), le simulateur Atos QLM est fabriqué en France, dans l’usine Atos d’Angers.




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