La progression dans les algorithmes
La progression dans les algorithmes rend possibles les petits systèmes informatiques quantiques bruyants. Un nouvel article dans Nature Physics a rapporté qu’au lieu d’attendre l’apparition d’ordinateurs quantiques complètement matures, le Laboratoire national de Los Alamos et d’autres institutions de premier plan ont développé des algorithmes hybrides classiques/quantiques pour tirer le meilleur parti des performances; et potentiellement des avantages quantiques – des bruits actuels, des erreurs. Matériel sujet.
Connues sous le nom de formules quantiques variationnelles, elles utilisent les boîtes quantiques pour manipuler les systèmes quantiques tout en déplaçant la majeure partie de la charge de travail vers des ordinateurs classiques pour leur permettre de faire ce qu’ils font actuellement le mieux : résoudre les problèmes d’optimisation.
« Les ordinateurs quantiques ont la garantie de surpasser les ordinateurs classiques pour des tâches particulières ; cependant, ils ne peuvent pas exécuter de longs algorithmes sur les équipements quantiques actuellement disponibles. Ils ont beaucoup trop de bruit lorsqu’ils interagissent avec l’environnement, ce qui corrompt l’information pendant son traitement ». A automatique quantique, ainsi que l’information quantique à Los Alamos et auteur principal du papier. « Avec les algorithmes quantiques variationnels, nous obtenons le meilleur des deux mondes. Nous pouvons tirer parti de la puissance des ordinateurs quantiques pour des tâches que les ordinateurs classiques ne peuvent pas effectuer facilement, puis utiliser des systèmes informatiques classiques pour compléter la puissance de calcul des dispositifs quantiques. »
La progression dans les algorithmes: les systèmes informatiques quantiques actuels
Les systèmes informatiques quantiques actuels bruyants à échelle intermédiaire ont entre 50 et 100 qubits, perdent rapidement leur « quantité » et manquent de correction d’erreur, nécessitant beaucoup plus de qubits. Cependant, depuis la fin des années 1990, les théoriciens ont développé des algorithmes créés pour fonctionner sur un grand ordinateur quantique idéalisé; correcteur d’erreurs et pardonnant les erreurs.
“Nous ne pouvons pas implémenter ces algorithmes pour l’instant, car ils fournissent des résultats absurdes ou nécessitent beaucoup trop de qubits. Les gens ont donc compris que nous avions besoin d’une approche qui s’adapte aux contraintes du matériel dont nous disposons – un problème d’optimisation »; a ainsi déclaré Patrick Coles, physicien universitaire développant des algorithmes à Los Alamos et rédacteur principal de l’article. “Nous avons découvert que nous pouvions transformer tous les problèmes d’intérêt en problèmes d’optimisation, éventuellement avec un avantage quantique, indiquant que le système informatique quantique bat un ordinateur classique au travail”; a déclaré Coles. Ces problèmes incluent les simulations pour la science des matériaux et la chimie quantique; la factorisation des nombres, l’évaluation des mégadonnées et pratiquement toutes les applications recommandées pour les systèmes informatiques quantiques.
Les algorithmes
La progression dans les algorithmes. Les algorithmes sont dits variationnels, car le processus d’optimisation diffère de l’algorithme à la volée en tant que type d’apprentissage automatique. Modification des paramètres et des portes logiques pour diminuer une fonction de dépense; une expression mathématique qui mesure exactement à quel point l’algorithme a effectué la tâche. Le problème est résolu lorsque la fonction de prix atteint sa valeur la plus basse possible.
Dans une fonction itérative de l’algorithme quantique variationnel, l’ordinateur quantique prédit la caractéristique de prix, puis transfère ce résultat à l’ordinateur classique. Ainsi, l’ordinateur classique ajuste ensuite les spécifications d’entrée et les envoie au système informatique quantique, qui relance l’optimisation.
Lisez l’article original du Laboratoire national de Los Alamos.
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