Pasqal annonce les gagnants de son hackathon quantique sur le thème de la transition énergétique

Le hackathon quantique de la start-up Pasqal a pris fin le 28 novembre, après deux mois de compétition. Trois lauréats ont été récompensés à Clermont-Ferrand, à l’issue d’un colloque intitulé "Le sens de la tech, intelligence artificielle et quantique". Une manne de 50 000 euros leur a été partagée, et le cente de calcul GENCI, qui était partenaire de l'évènement, leur offrira des heures de calcul. Pasqal y a d'ailleurs installé des machines.

Un hackathon quantique sur le thème de la transition énergétique

Lancé début octobre par le champion français du quantique, ce hackathon avait pour thème de la transition énergétique. Un choix logique pour Georges-Olivier Reymond, PDG de Pasqal, car l'une des forces de l'informatique quantique est sa faible consommation énergétique. "Notre machine consomme l’équivalent de cinq sèche-cheveux", tient-il à rappeler. Il était aussi organisé en honneur de Blaise Pascal, l'un des grands penseurs français du 17e siècle, inventeur d'une "machine à calculer", et duquel la start-up tire son nom. D'après l'entreprise, il a attiré plus de 700 participants, répartis en une centaine de projets. Une première sélection avait eu lieu fin octobre.

Le premier prix a été décerné au projet "Neutral Atom Renewable Energy Forecasting: Improving Renewable Energy Forecasting with Neutral Atom Reservoir Computing", mené par Naomi Mona Chmielewski, Leo Monbroussou et Ulysse Remond. Il s'agit d'un projet d'optimisation du réseau électrique pour tirer au mieux parti des sources d'énergie renouvelables. Modéliser ce type d'usage nécessite typiquement de grandes capacités de calcul et de données. L'informatique quantique permet de le faire de façon beaucoup plus économe.

L'optimisation du réseau électrique, le défi de demain

Les auteurs le décrivent ainsi : "Un paradigme intéressant d'apprentissage automatique pour modéliser des systèmes physiquement complexes est connu sous le nom de reservoir computing. Un réservoir est un système physique qui présente un comportement complexe. Sa dynamique est utilisée pour reproduire le comportement des séries temporelles sous-jacentes. La régression linéaire est la seule étape d'apprentissage, et elle est effectuée après que toutes les données ont été introduites successivement dans le réservoir, ce qui entraîne un coût d'apprentissage très faible. Un arrangement libre d'atomes neutres rend le reservoir computing particulièrement bien adapté aux cadres analogiques tels que les machines de Pasqal."

Le second projet récompensé est "Neutrogen: Unlocking data driven applications: Optimally embedding neutral atoms for any data-driven application", de Maria Demidik, Cenk Tuysuk, Manuel Rudlph, Giorgio Fecellli et Ravi Kumar. Il porte sur l'optimisation de l'agencement d'un parc éolien pour qu'il soit le plus efficace possible. Le troisième se nomme "Molecular Docking with Neutral Atoms: Enhancing drug discovery pipelines to find a sustainable alternative to Paclitaxel" et provient de Victor Onofre, Noe Bosc-Haddad et Mathieu Garrigues. Il porte sur l'identification de nouvelles molécules pour les traitements médicaux par une technique d'amarrage moléculaire.

Le secteur de l'énergie fait partie, avec la finance et la santé, des domaines d'application prioritaires de Pasqal aujourd'hui. Des travaux ont notamment déjà été entrepris avec EDF pour optimiser la gestion de la charge des véhicules électriques. Les thématiques de smart grid y sont particulièrement adaptées. Du côté des performances, la prochaine étape pour Pasqal est le lancement de sa machine à 1000 qubits, prévu pour janvier 2024. Suivra la démonstration d'un avantage quantique sur un cas industriel.