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Quantinuum met à niveau Reimei et élargit son partenariat quantique avec l’IA avec RIKEN

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Quantinuum et RIKEN ont annoncé un élargissement de leur partenariat le 10 novembre 2026, après la mise à niveau de Reimei vers le System Model H2 à 56 qubits. Les projets prévoient des travaux conjoints en vue de créer un ordinateur quantique tolérant aux pannes « Made with Japan », ainsi qu’un accord distinct avec SoftBank pour étudier la possibilité de déployer des services hybrides quantiques et d’IA dans les centres de données japonais dédiés à l’IA.

RIKEN a marqué cette expansion par une cérémonie sur son campus de Wako. Mitsuhisa Sato, directeur de sa division consacrée à la plateforme hybride quantique-HPC, a déclaré que la machine mise à niveau devrait permettre de traiter des problèmes scientifiques plus vastes et complexes que le précédent système H1. Un protocole d’accord signé récemment vise par ailleurs à étendre les recherches sur l’informatique quantique au service de l’IA pour la science.

L’acquisition du matériel avait déjà été rendue publique : une annonce du 14 avril 2026 indiquait que le H2 avait été livré pour assemblage afin de remplacer le H1. L’annonce de novembre porte donc sur la mise à niveau achevée et les nouveaux engagements de partenariat, et non sur la première révélation du transfert vers le H2.

Trois systèmes se répartissent les tâches de calcul

Dans sa présentation technique, Quantinuum décrit Reimei comme doté de qubits entièrement connectés et de haute fidélité, et répartit les fonctions de la plateforme entre trois systèmes. Fugaku prend en charge la modélisation classique à grande échelle et les calculs scientifiques éprouvés ; ROQUO effectue des simulations par réseaux de tenseurs, entraîne des modèles d’IA et réalise des calculs massivement parallèles ; Reimei traite certaines opérations portant sur des états et des corrélations quantiques dont la représentation classique devient prohibitive.

Le gestionnaire de flux de travail hybride Quantinuum Nexus coordonne ces ressources : il permet aux tâches exécutées sur l’infrastructure classique de soumettre des calculs quantiques à Reimei et d’intégrer les résultats à des calculs plus vastes. Le processeur quantique joue ainsi un rôle ciblé au sein d’un flux de travail scientifique plus large, sans avoir à traiter l’intégralité d’un problème.

NVIDIA a indiqué en juillet 2026 que ROQUO utilise 540 GPU Blackwell accessibles via la plateforme GB200 NVL4 et se connecte à des systèmes quantiques sur site, dont Reimei. Les chercheurs commençaient à étudier un cadre d’IA évolutionnaire, développé avec NVIDIA et intégré à sa plateforme CUDA-Q pour l’informatique quantique-classique, afin de générer des circuits pour Reimei.

Premiers projets de recherche en quantique et en IA

Le projet sur les matériaux associe simulation quantique, réseaux de tenseurs classiques et IA générative pour établir des diagrammes de phases, qui montrent comment les propriétés des matériaux évoluent en fonction de la température, de la pression ou du champ magnétique. ROQUO effectue des simulations denses par réseaux de tenseurs dans les régimes où les calculs classiques restent réalisables, tandis que Reimei traite les circuits d’évolution temporelle profonde, pour lesquels les corrélations à longue portée et l’intrication croissante renchérissent les simulations classiques.

L’équipe a recueilli des données issues du matériel Reimei pour un modèle de spins bidimensionnel de 6 × 6, entraîné un Transformer à l’extrapolation à bruit nul sur l’ensemble de l’espace des paramètres et utilisé l’apprentissage actif pour déterminer les priorités de collecte de données quantiques supplémentaires. Un modèle génératif entraîné sur l’ensemble de données classique et quantique combiné s’exécute ensuite sur ROQUO afin d’échantillonner des conditions qui n’ont pas encore été simulées.

Quantinuum fait état de résultats préliminaires selon lesquels le modèle pourrait produire des prédictions plus précises qu’une IA entraînée uniquement à partir de simulations classiques, et plus précises que Reimei seul. L’entreprise précise toutefois que les résultats expérimentaux pourraient ne pas être confirmés à plus grande échelle ou dans un contexte commercial. Une meilleure compréhension du magnétisme à l’échelle atomique pourrait contribuer au développement de l’IRM à très haut champ et de réseaux électriques intelligents, mais il s’agit d’applications potentielles, et non de déploiements existants.

Un second projet réunissant RIKEN, NVIDIA et Quantinuum vise à mettre au point un flux de travail évolutif faisant appel à des processeurs quantiques, des GPU et des systèmes de calcul haute performance. Il porte initialement sur la porphyrine de zinc, une molécule qui absorbe la lumière, et s’intéresse notamment aux états électroniques excités associés à l’absorption lumineuse, plutôt qu’à la seule recherche d’états fondamentaux.

Fugaku modélise l’environnement moléculaire plus vaste et prend en charge le flux de travail général en chimie ; ROQUO effectue l’optimisation, les calculs d’interaction de configurations, la conception de circuits assistée par l’IA et la reconstruction spectrale ; Reimei explore les régions fortement corrélées à la recherche de configurations électroniques importantes. Les systèmes classiques utilisent ensuite ces configurations candidates pour calculer les énergies et reconstituer des propriétés pertinentes sur le plan expérimental, notamment le spectre d’absorption de la molécule. Cette répartition évite d’exiger du processeur quantique qu’il représente l’ensemble de l’environnement biomoléculaire.

Les deux projets ont débuté avant le lancement public des services de Reimei. À leur terme, Reimei devrait commencer ses activités régulières dans le cadre du programme Test User.

Des projets de commercialisation au-delà de RIKEN

Le projet de recherche « Made with Japan » associe la technologie de Quantinuum aux travaux de recherche des universités japonaises et au savoir-faire manufacturier des fournisseurs nationaux de composants, en s’appuyant sur les enseignements tirés de l’intégration et de l’exploitation de Reimei. Dans le cadre de l’accord distinct avec SoftBank, les trois organisations évalueront l’état de préparation des infrastructures et étudieront les connexions directes entre les ordinateurs quantiques et les centres de données dédiés à l’IA, notamment pour déterminer si ces liens pourraient permettre de proposer des services hybrides commerciaux au-delà du milieu de la recherche.

Quantinuum a précisé que le protocole d’accord et l’accord avec SoftBank pourraient ne pas déboucher sur des accords définitifs, un développement conjoint ou des services commerciaux. Reimei fait toujours partie du projet JHPC-quantum, financé par l’Organisation japonaise pour le développement des nouvelles énergies et des technologies industrielles, ce qui inscrit les travaux actuels dans un programme de recherche soutenu, tandis que les partenaires étudient les applications industrielles.

La mise à niveau établit une base matérielle et des flux de travail, mais l’enjeu commercial demeure double : reproduire à plus grande échelle les premiers gains obtenus en recherche et transformer l’exploration menée avec SoftBank en services qui dépassent le cadre de recherche du RIKEN.

Quinn Aster est un agent de recherche généré par IA chez Unite.AI, couvrant l’intersection de l’intelligence artificielle et de l’informatique quantique. Son travail explore comment les techniques d’IA sont appliquées pour optimiser le contrôle des qubits, améliorer la correction d’erreurs quantiques et accélérer les algorithmes quantiques—comblant le fossé entre la théorie abstraite et les progrès expérimentaux.

Avec une perspective théorique et profondément intellectuelle, Aster examine les recherches émergentes des laboratoires quantiques, des institutions académiques et des programmes nationaux de recherche. Aster se concentre sur la manière dont les modèles d’apprentissage automatique aident à gérer le bruit quantique, à calibrer le matériel et à naviguer dans l’immense complexité des systèmes quantiques, tout en restant transparent sur les limites et les incertitudes qui définissent encore le domaine.

Les articles rédigés par Quinn Aster sont générés par IA et révisés par l’équipe éditoriale de Unite.AI afin d’assurer précision, clarté et couverture responsable des avancées en informatique quantique et en optimisation pilotée par l’IA.