Se cachant à l’arrière-plan de la recherche d’une véritable suprématie quantique repose sur une possibilité embarrassante – des tâches de calcul de nombres hyper-rapides basées sur des astuces quantiques C’est peut-être juste une charge de bruit.
Aujourd’hui, deux physiciens de l’EPFL en Suisse et de l’Université Columbia aux États-Unis ont trouvé un meilleur moyen d’évaluer le potentiel à court terme des dispositifs quantiques — en simulant la mécanique quantique sur laquelle ils s’appuient. Des appareils plus traditionnels.
Leurs études ont bénéficié de réseau neuronal Il a été développé par Giuseppe Carlio de l’EPFL et son collègue Matthias Troyer en 2016, en utilisant apprentissage automatique Proposer une approximation d’un système quantique chargé d’exécuter un processus spécifique.
connu comme Algorithme d’optimisation quantitative approximative (QAOA), le processus identifie les solutions optimales à un problème d’états énergétiques à partir d’une liste de possibilités, et les solutions qui devraient produire le moins d’erreurs lorsqu’elles sont appliquées.
« Il y a beaucoup d’intérêt à comprendre les problèmes qui peuvent être efficacement résolus par un ordinateur quantique, et QAOA est l’un des principaux candidats », Dit Carlo.
La simulation QAOA développée par Carleo et Matija Medvidovi, étudiants diplômés de l’Université de Columbia, simule un appareil de 54 qubits, de grande taille, mais bien aligné avec les dernières avancées de la technologie quantique.
Bien qu’il s’agisse d’une approximation de la façon dont l’algorithme fonctionnerait sur un ordinateur quantique réel, il a fait un assez bon travail pour être une véritable aubaine.
Le temps nous dira si les futurs physiciens passent rapidement un après-midi d’états terrestres à calculer QAOA sur une machine de bonne foi, ou prennent leur temps en utilisant un code binaire éprouvé.
Les ingénieurs font encore des progrès incroyables dans l’exploitation de la roue des possibilités emprisonnée dans des boîtes quantiques. La question brûlante est de savoir si les innovations actuelles seront suffisantes pour surmonter les plus gros obstacles dans la tentative de cette génération de technologie quantique.
Au cœur de chaque processeur quantique se trouvent des unités de calcul appelées qubits. Chacun représente une onde de probabilité, une sans état spécifique mais fortement capturée par une équation relativement simple.
Lier suffisamment de qubits – ce qu’on appelle enchevêtrement Et cette équation se complique.
À mesure que le nombre de qubits associés augmente, de dizaines à degrés à des milliers, les types de calculs que leurs ondes peuvent représenter laisseront tout ce que nous pouvons gérer avec les bits classiques de code binaire dans la poussière.
Mais l’ensemble du processus est comme le tissage d’un tapis de dentelle à partir d’une toile d’araignée : chaque vague s’éloigne de l’enchevêtrement avec son environnement, ce qui entraîne des erreurs fatales. Bien que nous puissions réduire le risque de telles erreurs, il n’existe actuellement aucun moyen facile de les éliminer complètement.
Cependant, nous pourrons peut-être vivre avec les erreurs s’il existe un moyen simple de les compenser. Pour l’instant, l’accélération quantique attendue risque d’être un mirage que les physiciens poursuivent avec acharnement.
Mais la barrière à «l’accélération quantique» est presque rigide et est constamment remodelée par de nouvelles recherches, également grâce aux progrès réalisés dans le développement d’algorithmes classiques plus efficaces. Dit Carlo.
Aussi tentant qu’il puisse être d’utiliser des simulations pour défendre le fait que l’informatique classique conserve un avantage sur les machines quantiques, Carlio et Medvedovich insistent sur le fait que le bénéfice ultime de l’approximation est de définir des normes pour ce qui peut être réalisé dans Cet age des nouvelles technologies quantiques imparfaites émergentes.
Au-delà, qui sait ? La technologie quantique suffit déjà pour jouer. Jusqu’à présent, cela semble bien payer.
Cette recherche a été publiée dans Informations quantiques sur la nature.
