Quantinuum et RIKEN renforcent leur coopération autour du superordinateur quantique Reimei

Le 10 novembre 2026, Quantinuum et le laboratoire RIKEN ont annoncé l’officialisation d’une coopération élargie après la finalisation de la mise à niveau de Reimei, le système quantique de 56 qubits baptisé Model H2. Cette transition, annoncée initialement en avril 2026, remplace le modèle H1 et ouvre la voie à de nouvelles recherches mêlant calcul quantique, intelligence artificielleIntelligence artificielleEnsemble de techniques permettant à des machines d'accomplir des tâches nécessitant habituellement certaines capacités humaines, comme la reconnaissance, la prédiction ou la prise de décision. et simulation haute‑performance.

Une architecture à trois niveaux

Quantinuum décrit la plateforme comme divisée en trois rôles complémentaires. Le superordinateur classique Fugaku prend en charge les modèles scientifiques à grande échelle, le groupe ROQUO, équipé de 540 GPUGPUProcesseur conçu pour effectuer de nombreux calculs en parallèle, notamment utilisé pour entraîner et exécuter des modèles d'IA. NVIDIA Blackwell via la plateforme GB200 NVL4, réalise des simulations tensor‑network, de l’entraînementTrainingProcessus durant lequel un modèle ajuste ses paramètres à partir de données afin d'améliorer ses performances. d’IA et des calculs massivement parallèles, tandis que Reimei se consacre aux calculs où les corrélations quantiques rendent l’approche classique prohibitive. Le gestionnaire de flux Nexus orchestre les échanges : une tâche classique peut soumettre un sous‑programme quantique à Reimei, récupérer le résultat et le réintégrer dans le calcul global. Cette organisation évite de confier l’ensemble d’un problème à l’ordinateur quantique, qui reste dédié aux parties les plus coûteuses en ressources.

Premiers projets de recherche hybride

Matériaux quantiques et IA générative

Un premier projet combine simulation quantique, réseaux tensoriels classiques et IA générativeIA générativeIntelligence artificielle capable de créer de nouveaux contenus, notamment du texte, des images, du son, des vidéos ou du code. pour établir des diagrammes de phases de matériaux. ROQUO explore les zones où les simulations classiques restent abordables, alors que Reimei s’attaque aux circuits de dynamique temporelle profonde, où l’entrelacement croissant des qubits rend les calculs classiques très coûteux. Les chercheurs ont déjà recueilli des données hardware de Reimei sur un modèle spin 2‑D 6 × 6, entraîné un TransformerTransformerArchitecture de réseau neuronal reposant notamment sur des mécanismes d'attention pour traiter des séquences de données. pour l’extrapolation sans bruit et utilisé l’apprentissage actif afin de prioriser les nouvelles mesures quantiques. Un modèle génératif, formé sur l’ensemble des données, génère ensuite des conditions non simulées que ROQUO évalue.

Les premiers résultats indiquent que le modèle hybride dépasse, en précision, les IA entraînées uniquement sur des simulations classiques et même les prédictions issues de Reimei seul. Les auteurs restent prudents : la reproductibilité à plus grande échelle ou en contexte commercial n’est pas encore démontrée. Des applications potentielles, comme l’amélioration de l’imagerie par résonance magnétique ultra‑haut champ ou l’optimisation des réseaux électriques intelligents, restent à l’état de perspective.

Zinc porphyrine et états excités

Un second effort, réunissant RIKEN, NVIDIA et Quantinuum, cible la porphyrine de zinc, molécule photosensible. L’objectif est de cartographier les états électroniques excités responsables de l’absorption lumineuse, au lieu de se limiter aux configurations de base. Fugaku modèle l’environnement moléculaire étendu, ROQUO gère l’optimisation, les calculs de configuration‑interaction et la conception de circuits assistée par IA, tandis que Reimei explore les régions fortement corrélées pour identifier les configurations électroniques pertinentes. Les systèmes classiques utilisent ensuite ces configurations pour calculer les énergies et reconstituer le spectre d’absorption observable expérimentalement. Cette répartition de tâches évite de solliciter le processeur quantique pour l’ensemble du système biomoléculaire.

Les deux projets, initiés avant le lancement public des services Reimei, seront suivis d’une phase d’opérations régulières via le "Test User Program".

Vers une commercialisation japonaise

Le plan « Made with Japan » vise à associer la technologie Quantinuum aux universités japonaises et aux fournisseurs locaux de composants. Le partenariat avec SoftBank, distinct du mémorandum avec RIKEN, étudie la connexion directe entre ordinateurs quantiques et data‑centers IA, afin d’évaluer la viabilité de services hybrides au‑delà du cadre de recherche. Quantinuum précise toutefois que ces accords ne garantissent pas de contrats définitifs ou de services commerciaux immédiats.

Reimei reste intégré au projet JHPC‑quantum, financé par l’Organisation japonaise de développement des nouvelles énergies et technologies industrielles (NEDO). Le travail actuel s’inscrit donc dans un programme de recherche soutenu, tout en testant les conditions requises pour une utilisation industrielle future.

En résumé, la mise à niveau du système H2 et les engagements élargis entre Quantinuum, RIKEN et SoftBank constituent une étape clé pour transformer les premiers succès scientifiques en services quantiques‑IA viables, à condition que les gains observés se confirment à plus grande échelle et que les infrastructures nécessaires soient mises en place.