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Contributions sous le pseudo fv

3 commentaires ont été soumis sous ce pseudo et avec le même email.

Le premier commentaire date du 29 novembre 2021 et le dernier est du 1 décembre 2021.

Commentaire 3 dans Actualités quantiques de novembre 2021, le 1 décembre 2021

Bonjour,
Je ne partage pas votre interprétation. A noter que le développement de ces machines se fait suivant plusieurs axes et de manière itérative i.e. la dernière machine avec le plus de qubits (Eagle) ne contient pas forcement toutes les dernières avancées sur les machines à plus faible nombre de qubits (Falcon). IBM Quantum différencie les machines core (aujourd’hui Falcon_r5, le standard accessible aux clients dans le cloud ou sur site) et celles dites exploratory. Pour citer la documentation: There are a number of checks and considerations before an exploratory system or class of systems may be promoted to a core premium system. Some of the exploratory systems today include more qubits (Hummingbird R2), faster qubit reset and measurement (Falcon R5), and new gates and couplers (Falcon R6). They have new features that we believe will make our systems better – but because of their exploratory nature, we do not offer them in all systems, as they have not yet been fully qualified. New features can be unreliable, and yet we are opting to rapidly give you access, while also maintaining our core premium systems as a stable backbone for your science and research.
Il m’apparait donc hasardeux de tirer une conclusion aussi large que “plus il y a de qubits moins c’est bon” alors que nous comparons des machines qui n’inclues pas toutes les mêmes technologies. Néanmoins nous verrons comment évolue le taux d’erreur des CNOT sur Eagle dans les prochaines mois/années. Personnellement et au vu des progrès sur Falcon je suis serein.

A ma connaissance le multiplexage en lecture a été testé pour la première fois sur la génération Hummingbird (65Q) et a été integré depuis au niveau des core systems Falcon_r4. A voir si le multiplexage est très différent pour eagle (possible mais je ne le crois pas).

A l’heure actuelle les données de calibration de Eagle ne sont pas encore mises à jour quotidiennement (la matrice de données est une image fixe vieille de quelques semaines et en effet les valeurs sur les portes mono-qubits n’apparaissent pas). Ces données seront rafraichies (avec les mono-qubits) et mises à jour quotidiennement une fois que Eagle sera pleinement accessible aux utilisateurs (sans doute avant la fin de l’année).

Merci. Cordialement.

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Commentaire 2 dans Actualités quantiques de novembre 2021, le 30 novembre 2021

Bonjour,

Permettez-moi de corriger quelques erreurs ou imprécisions :

– Les données étaient accessibles dès l’annonce du 16 novembre bien avant votre podcast (Scott Aaronson y fait d’ailleurs référence le 17 novembre).

– A ma connaissance vous n’évoquez pas dans votre ebook que IBM Quantum publie et met à jour quotidiennement les données de calibrations de leurs systèmes. Vous oubliez d’ailleurs d’y faire référence dans la partie consacrée au Quantum Volume en suggérant que ces données sont au mieux cachées dans la litterature (dans la partie consacrée au Quantum Volume p 508 – These indicators are generally found in the scientific publications of researchers but not always in the marketing literature of manufacturers ). C’est faux en ce qui concerne IBM, les données techniques sont publiées ouvertement et mises à jour quotidiennement sur ce site. Elles sont de plus accessibles en utilisant qiskit et l’API d’IBM Quantum.

– En ce qui concerne les erreurs sur les CNOT l’amélioration est effective sur toutes les générations de machine (Penguin (20Q), Falcon (27Q), Hummingbird (65Q)) au fur et à mesure des révisions (= versions i.e. Falcon_r5 est plus récente que Falcon_r4). Voir https://twitter.com/jaygambetta/status/1445115380616335373 . On peut voir qu’un 65Q (Hummingbird_r2, Brooklyn) en Janvier 2021 a un plus faible taux d’erreur sur une CNOT qu’un 27Q (Falcon_r1, Paris) en Janvier 2020 ou qu’un 20Q (penguin_r3, Poughkeepsie) en Janvier 2019. Si on considère juste une génération de machine (i.e. nombre de qubit constant) l’amélioration est encore plus visible (voir la différence entre un Falcon_r1 en janvier 2020 et un Falcon_r10 en décembre 2021). Je vous accorde que eagle_r1 n’est pas encore sur ce graphe. On peut imaginer que le taux d’erreur sur les CNOTs sera surement moins bon au début que sur le plus récent des Falcon. A noter cependant que c’est le départ d’une nouvelle génération de machines et donc d’une succession de révisions qui bénéficieront probablement et comme précédemment des dernières technologies et améliorations développées sur les autres générations.

– L’amélioration sur les erreurs de mesure est effective sur la dernière génération de machines Falcon_r5 (mesure 7x plus rapide et 2x moins d’erreur sur la mesure entre Falcon_r5 et Falcon_r4 : ici )

Bien cordialement.

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Commentaire 1 dans Actualités quantiques de novembre 2021, le 29 novembre 2021

Bonjour,

Juste pour préciser que IBM publie les caractéristiques techniques de ces machines, y compris de celles qui ne sont pas accessibles gratuitement au grand public. Par exemple pour le 127 qubits : https://quantum-computing.ibm.com/services?services=systems&system=ibm_washington ou encore pour une machine dite core system à 27 qubits: https://quantum-computing.ibm.com/services?services=systems&system=ibmq_sydney
Ces caractéristiques, mises à jour quotidiennement pour la plupart, sont visibles depuis plusieurs mois pour toutes les machines et depuis plusieurs années pour celles accessibles au grand public. A lire votre livre et à écouter ce podcast vous semblez l’ignorer. J’espère que vous prendrez en compte mon commentaire. Bien cordialement.

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Les photos et les bios de ces femmes du numérique sont présentées au complet sur le site QFDN ! Vous pouvez aussi visualiser les derniers portraits publiés sur mon propre site photo. Et ci-dessous, les 16 derniers par date de prise de vue, les vignettes étant cliquables.
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Gaëlle Rannou
Gaëlle est étudiante à 42 Paris et tutrice de l’équipe pédagogique (en 2021).
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Jehanne Dussert
Jehanne est étudiante à l'école 42, membre d'AI For Tomorrow et d'Open Law, le Droit ouvert. Elle est aussi fondatrice de "Comprendre l'endométriose", un chatbot informant sur cette maladie qui touche une personne menstruée sur 10, disponible sur Messenger. #entrepreneuse #juridique #santé
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Chloé Hermary
Chloé est fondatrice d'Ada Tech School, une école d'informatique alternative et inclusive dont la mission est de former une nouvelle génération de talents diversifié à avoir un impact sur le monde. #entrepreneuse #formation
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Anna Minguzzi
Anna est Directrice de Recherche au CNRS au Laboratoire de Physique et Modélisation des Milieux Condensés (LPMMC) à Grenoble. #quantique
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Maeliza Seymour
Maeliza est CEO et co-fondatrice de CodistAI, qui permet de créer une documentation du code informatique par une IA.
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Candice Thomas
Candice est ingénieure-chercheuse au CEA-Leti, travaillant sur l’intégration 3D de bits quantiques au sein du projet Quantum Silicon Grenoble. #recherche #quantique
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Stéphanie dirige un laboratoire de conception intégrée de circuits électroniques du CEA-Leti qui travaille sur des systèmes sur puces intégrés, des interfaces de capteurs, des interfaces de contrôle de qubits et de la gestion intégrée de l'énergie. #recherche #quantique
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Céline est HPC, AI and Quantum strategic project manager chez Atos.
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Emeline est chef de projet web et facilitatrice graphique chez Klee Group, co-fondatrice TEDxMontrouge, gribouilleuse à ses heures perdues, joue dans une troupe de comédie musicale, co-animatrice de meetups et est sensible à l’art et à la culture. #création
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