Exécuter un logiciel quantique sur un ordinateur classique —

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  • Dans un article publié en Informations quantiques sur la nature, le professeur de l’EPFL Giuseppe Carleo et Matija Medvidovi?, étudiante diplômée à l’Université Columbia et au Flatiron Institute de New York, ont trouvé un moyen d’exécuter un algorithme d’informatique quantique complexe sur des ordinateurs traditionnels au lieu d’ordinateurs quantiques.

    Le “logiciel quantique” spécifique qu’ils envisagent est connu sous le nom de Algorithme d’optimisation approximative quantique (QAOA) et est utilisé pour résoudre des problèmes d’optimisation classiques en mathématiques; c’est essentiellement une façon de choisir la meilleure solution à un problème parmi un ensemble de solutions possibles. “Il y a beaucoup d’intérêt à comprendre quels problèmes peuvent être résolus efficacement par un ordinateur quantique, et QAOA est l’un des candidats les plus en vue”, a déclaré Carleo.

    En fin de compte, QAOA est destiné à nous aider sur la voie de la célèbre « accélération quantique », l’augmentation prévue de la vitesse de traitement que nous pouvons obtenir avec des ordinateurs quantiques au lieu des ordinateurs conventionnels. Naturellement, QAOA a un certain nombre de partisans, dont Google, qui ont le cap sur les technologies quantiques et l’informatique dans un avenir proche : en 2019, ils ont créé Sycamore, un processeur quantique de 53 qubits, et l’ont utilisé pour exécuter une tâche qu’il a estimée. Il faudrait environ 10 000 ans à un supercalculateur classique de pointe. Sycamore a exécuté la même tâche en 200 secondes.

    “Mais la barrière de” l’accélération quantique “est tout sauf rigide et elle est continuellement remodelée par de nouvelles recherches, également grâce aux progrès réalisés dans le développement d’algorithmes classiques plus efficaces”, explique Carleo.

    Dans leur étude, Carleo et Medvidovi ? répondre à une question ouverte clé dans le domaine : les algorithmes exécutés sur les ordinateurs quantiques actuels et à court terme peuvent-ils offrir un avantage significatif par rapport aux algorithmes classiques pour des tâches d’intérêt pratique ? « Si nous voulons répondre à cette question, nous devons d’abord comprendre les limites de l’informatique classique dans la simulation de systèmes quantiques », explique Carleo. Ceci est d’autant plus important que la génération actuelle de processeurs quantiques fonctionne dans un régime où ils commettent des erreurs lors de l’exécution de “logiciels” quantiques et ne peuvent donc exécuter que des algorithmes de complexité limitée.

    À l’aide d’ordinateurs conventionnels, les deux chercheurs ont développé une méthode capable de simuler approximativement le comportement d’une classe spéciale d’algorithmes appelés algorithmes quantiques variationnels, qui sont des moyens de déterminer l’état d’énergie le plus bas, ou “état fondamental” d’un système quantique. QAOA est un exemple important d’une telle famille d’algorithmes quantiques, que les chercheurs pensent être parmi les candidats les plus prometteurs pour un « avantage quantique » dans les ordinateurs quantiques à court terme.

    L’approche est basée sur l’idée que les outils d’apprentissage automatique modernes, par exemple ceux utilisés dans l’apprentissage de jeux complexes comme le go, peuvent également être utilisés pour apprendre et imiter le fonctionnement interne d’un ordinateur quantique. L’outil clé pour ces simulations est Neural Network Quantum States, un réseau de neurones artificiels que Carleo a développé en 2016 avec Matthias Troyer, et qui est maintenant utilisé pour la première fois pour simuler QAOA. Les résultats sont considérés comme relevant du domaine de l’informatique quantique et constituent une nouvelle référence pour le développement futur du matériel quantique.

    “Nos travaux montrent que le QAOA que vous pouvez exécuter sur des ordinateurs quantiques actuels et à court terme peut également être simulé, avec une bonne précision, sur un ordinateur classique”, explique Carleo. “Cependant, cela ne signifie pas que tous les algorithmes quantiques utiles qui peuvent être exécutés sur des processeurs quantiques à court terme peuvent être émulés de manière classique. En fait, nous espérons que notre approche servira de guide pour concevoir de nouveaux algorithmes quantiques à la fois utiles et difficiles. simuler pour les ordinateurs classiques.”

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne. Original écrit par Nik Papageorgiou. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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