L’ordinateur quantique a à peine devancé le supercalculateur, montrant l’utilité des ordinateurs quantiques bruyants

Mais une nouvelle étude montre que, même sans une bonne correction des erreurs, il existe des moyens d’atténuer les erreurs qui pourraient rendre les ordinateurs quantiques utiles aujourd’hui.

Des chercheurs d’IBM Quantum à New York et leurs collaborateurs de l’Université de Californie à Berkeley et du Lawrence Berkeley National Laboratory rapportent aujourd’hui (14 juin) dans la revue Nature qu’ils ont opposé un ordinateur quantique de 127 qubits à un supercalculateur à la pointe de la technologie et, pour au moins un type de calcul, ont battu le supercalculateur.

Le calcul n’a pas été choisi parce qu’il était difficile pour les ordinateurs classiques, disent les chercheurs, mais parce qu’il est similaire à ceux que les physiciens font tout le temps. Surtout, le calcul pourrait être rendu de plus en plus complexe afin de tester si les ordinateurs quantiques bruyants et sujets aux erreurs d’aujourd’hui peuvent produire des résultats précis pour certains types de calculs courants.

Le fait que l’ordinateur quantique ait produit la solution correcte vérifiable à mesure que le calcul devenait plus complexe, tandis que l’algorithme du supercalculateur produisait une réponse incorrecte, donne l’espoir que les algorithmes informatiques quantiques avec atténuation des erreurs, au lieu de la correction d’erreurs plus difficile, pourraient s’attaquer à la pointe problèmes de physique, tels que la compréhension des propriétés quantiques des supraconducteurs et des nouveaux matériaux électroniques.

“Nous entrons dans le régime où l’ordinateur quantique pourrait être capable de faire des choses que les algorithmes actuels sur les ordinateurs classiques ne peuvent pas faire”, a déclaré Sajant Anand, étudiant diplômé de l’UC Berkeley et co-auteur de l’étude.

“Nous pouvons commencer à considérer les ordinateurs quantiques comme un outil pour étudier des problèmes que nous ne serions pas en mesure d’étudier autrement”, a ajouté Sarah Sheldon, responsable principale de la théorie et des capacités quantiques chez IBM Quantum.

À l’inverse, l’écrasement de l’ordinateur classique par l’ordinateur quantique pourrait également susciter de nouvelles idées pour améliorer les algorithmes quantiques désormais utilisés sur les ordinateurs classiques, selon le co-auteur Michael Zaletel, professeur agrégé de physique à l’UC Berkeley et titulaire de la chaire Thomas et Alison Schneider en La physique.

“En y entrant, j’étais à peu près sûr que la méthode classique ferait mieux que la méthode quantique”, a-t-il déclaré. “Donc, j’ai eu des émotions mitigées lorsque la version extrapolée sans bruit d’IBM a fait mieux que la méthode classique. Mais réfléchir à la façon dont le système quantique fonctionne pourrait en fait nous aider à trouver la bonne façon classique d’aborder le problème. Alors que l’ordinateur quantique a fait quelque chose que l’algorithme classique standard ne pouvait pas, nous pensons que c’est une source d’inspiration pour améliorer l’algorithme classique afin que l’ordinateur classique fonctionne aussi bien que l’ordinateur quantique à l’avenir.”

Augmentez le bruit pour supprimer le bruit

L’une des clés de l’avantage apparent de l’ordinateur quantique d’IBM est l’atténuation des erreurs quantiques, une nouvelle technique pour traiter le bruit qui accompagne un calcul quantique. Paradoxalement, les chercheurs d’IBM ont augmenté de manière contrôlée le bruit dans leur circuit quantique pour obtenir des réponses encore plus bruyantes et moins précises, puis ont extrapolé en arrière pour estimer la réponse que l’ordinateur aurait obtenue s’il n’y avait pas eu de bruit. Cela repose sur une bonne compréhension du bruit qui affecte les circuits quantiques et sur la prédiction de son impact sur la sortie.

Le problème du bruit vient du fait que les qubits d’IBM sont des circuits supraconducteurs sensibles qui représentent les zéros et les uns d’un calcul binaire. Lorsque les qubits sont intriqués pour un calcul, des désagréments inévitables, tels que la chaleur et les vibrations, peuvent altérer l’intrication, introduisant des erreurs. Plus l’enchevêtrement est important, plus les effets du bruit sont importants.

De plus, les calculs qui agissent sur un ensemble de qubits peuvent introduire des erreurs aléatoires dans d’autres qubits non impliqués. Des calculs supplémentaires aggravent ensuite ces erreurs. Les scientifiques espèrent utiliser des qubits supplémentaires pour surveiller ces erreurs afin qu’elles puissent être corrigées – ce que l’on appelle la correction d’erreurs tolérante aux pannes. Mais atteindre une tolérance aux pannes évolutive est un énorme défi technique, et il reste à démontrer si cela fonctionnera dans la pratique pour un nombre toujours plus grand de qubits, a déclaré Zaletel.

Au lieu de cela, les ingénieurs d’IBM ont proposé une stratégie d’atténuation des erreurs qu’ils ont appelée extrapolation à bruit nul (ZNE), qui utilise des méthodes probabilistes pour augmenter de manière contrôlée le bruit sur le dispositif quantique. Sur la base d’une recommandation d’un ancien stagiaire, les chercheurs d’IBM ont approché Anand, le chercheur postdoctoral Yantao Wu et Zaletel pour demander leur aide pour évaluer l’exactitude des résultats obtenus à l’aide de cette stratégie d’atténuation des erreurs. Zaletel développe des algorithmes de supercalculateurs pour résoudre des calculs difficiles impliquant des systèmes quantiques, tels que les interactions électroniques dans de nouveaux matériaux. Ces algorithmes, qui utilisent des simulations de réseaux de tenseurs, peuvent être directement appliqués pour simuler des qubits en interaction dans un ordinateur quantique.

Sur une période de plusieurs semaines, Youngseok Kim et Andrew Eddins d’IBM Quantum ont effectué des calculs quantiques de plus en plus complexes sur le processeur avancé IBM Quantum Eagle, puis Anand a tenté les mêmes calculs en utilisant des méthodes classiques de pointe sur le supercalculateur Cori et Cluster Lawrencium au Berkeley Lab et le supercalculateur Anvil à l’Université Purdue. Lorsque Quantum Eagle a été déployé en 2021, il avait le plus grand nombre de qubits de haute qualité de tous les ordinateurs quantiques, apparemment au-delà de la capacité de simulation des ordinateurs classiques.

En fait, simuler exactement les 127 qubits intriqués sur un ordinateur classique nécessiterait une quantité astronomique de mémoire. L’état quantique devrait être représenté par 2 à la puissance de 127 nombres distincts. C’est 1 suivi de 38 zéros ; les ordinateurs typiques peuvent stocker environ 100 milliards de nombres, 27 ordres de grandeur trop petits. Pour simplifier le problème, Anand, Wu et Zaletel ont utilisé des techniques d’approximation qui leur ont permis de résoudre le problème sur un ordinateur classique en un temps raisonnable, et à un coût raisonnable. Ces méthodes ressemblent un peu à la compression d’images jpeg, en ce sens qu’elles suppriment les informations les moins importantes et ne conservent que ce qui est nécessaire pour obtenir des réponses précises dans les limites de la mémoire disponible.

Anand a confirmé l’exactitude des résultats de l’ordinateur quantique pour les calculs les moins complexes, mais à mesure que la profondeur des calculs augmentait, les résultats de l’ordinateur quantique divergeaient de ceux de l’ordinateur classique. Pour certains paramètres spécifiques, Anand a pu simplifier le problème et calculer des solutions exactes qui ont vérifié les calculs quantiques par rapport aux calculs informatiques classiques. Aux plus grandes profondeurs considérées, les solutions exactes n’étaient pas disponibles, mais les résultats quantiques et classiques étaient en désaccord.

Les chercheurs avertissent que, bien qu’ils ne puissent pas prouver que les réponses finales de l’ordinateur quantique pour les calculs les plus difficiles étaient correctes, les succès d’Eagle lors des exécutions précédentes leur ont donné confiance.

“Le succès de l’ordinateur quantique n’a pas été comme un accident réglé avec précision. Il a en fait fonctionné pour toute une famille de circuits auxquels il était appliqué”, a déclaré Zaletel.

Compétition amicale

Bien que Zaletel soit prudent quant à la prédiction si cette technique d’atténuation des erreurs fonctionnera pour plus de qubits ou des calculs plus approfondis, les résultats sont néanmoins inspirants, a-t-il déclaré.

“Cela a en quelque sorte stimulé un sentiment de compétition amicale”, a-t-il déclaré. “J’ai l’impression que nous devrions être capables de simuler sur un ordinateur classique ce qu’ils font. Mais nous devons y penser d’une manière intelligente et meilleure – le dispositif quantique est dans un régime où il suggère que nous avons besoin d’un une approche différente.”

Une approche consiste à simuler la technique ZNE développée par IBM.

“Maintenant, nous demandons si nous pouvons prendre le même concept d’atténuation des erreurs et l’appliquer aux simulations de réseaux de tenseurs classiques pour voir si nous pouvons obtenir de meilleurs résultats classiques”, a déclaré Anand. “Ce travail nous donne la possibilité d’utiliser peut-être un ordinateur quantique comme outil de vérification pour l’ordinateur classique, qui retourne le script sur ce qui est habituellement fait.”

Les travaux d’Anand et de Zaletel ont été soutenus par le Département américain de l’énergie dans le cadre d’un Early Career Award (DE-SC0022716). Le travail de Wu a été soutenu par une bourse RIKEN iTHEMS. Cori fait partie du National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), la principale installation de calcul scientifique du Bureau des sciences du Département américain de l’énergie.