Les chercheurs exploitent des techniques pour gérer l’accumulation d’erreurs, démontrant le potentiel de l’informatique quantique à l’ère NISQ sujette aux erreurs
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Daniel Lidar, professeur d’ingénierie Viterbi à l’USC et directeur du Centre USC pour la science et la technologie de l’information quantique, et le premier auteur, le Dr Bibek Pokharel, chercheur scientifique chez IBM Quantum, ont obtenu cet avantage d’accélération quantique dans le contexte d’une “chaîne de bits”. jeu de devinettes.” Ils ont géré des chaînes jusqu’à 26 bits de long, bien plus grandes qu’auparavant, en supprimant efficacement les erreurs généralement observées à cette échelle. (Un bit est un nombre binaire qui est soit zéro soit un).
Les ordinateurs quantiques promettent de résoudre certains problèmes avec un avantage qui augmente à mesure que les problèmes augmentent en complexité. Cependant, ils sont également très sujets aux erreurs ou au bruit. Le défi, dit Lidar, est “d’obtenir un avantage dans le monde réel où les ordinateurs quantiques d’aujourd’hui sont encore” bruyants “.” Cette condition sujette au bruit de l’informatique quantique actuelle est appelée l’ère “NISQ” (Noisy Intermediate-Scale Quantum). , un terme adapté de l’architecture RISC utilisée pour décrire les dispositifs informatiques classiques. Ainsi, toute démonstration actuelle de l’avantage de la vitesse quantique nécessite une réduction du bruit.
Plus un problème comporte de variables inconnues, plus il est généralement difficile à résoudre pour un ordinateur. Les chercheurs peuvent évaluer les performances d’un ordinateur en jouant à un type de jeu avec lui pour voir à quelle vitesse un algorithme peut deviner des informations cachées. Par exemple, imaginez une version du jeu télévisé Jeopardy, où les concurrents devinent à tour de rôle un mot secret de longueur connue, un mot entier à la fois. L’hôte révèle une seule lettre correcte pour chaque mot deviné avant de changer le mot secret au hasard.
Dans leur étude, les chercheurs ont remplacé les mots par des chaînes de bits. Un ordinateur classique nécessiterait en moyenne environ 33 millions de suppositions pour identifier correctement une chaîne de 26 bits. En revanche, un ordinateur quantique fonctionnant parfaitement, présentant des suppositions en superposition quantique, pourrait identifier la bonne réponse en une seule supposition. Cette efficacité provient de l’exécution d’un algorithme quantique développé il y a plus de 25 ans par les informaticiens Ethan Bernstein et Umesh Vazirani. Cependant, le bruit peut entraver considérablement cet avantage quantique exponentiel.
Lidar et Pokharel ont atteint leur accélération quantique en adaptant une technique de suppression du bruit appelée découplage dynamique. Ils ont passé un an à expérimenter, Pokharel travaillant comme doctorant sous Lidar à l’USC. Initialement, l’application d’un découplage dynamique semblait dégrader les performances. Cependant, après de nombreux raffinements, l’algorithme quantique a fonctionné comme prévu. Le temps de résolution des problèmes a ensuite augmenté plus lentement qu’avec n’importe quel ordinateur classique, l’avantage quantique devenant de plus en plus évident à mesure que les problèmes devenaient plus complexes.
Lidar note qu'”actuellement, les ordinateurs classiques peuvent encore résoudre le problème plus rapidement en termes absolus”. En d’autres termes, l’avantage rapporté est mesuré en termes de temps nécessaire pour trouver la solution, et non en temps absolu. Cela signifie que pour des chaînes de bits suffisamment longues, la solution quantique sera éventuellement plus rapide.
L’étude démontre de manière concluante qu’avec un contrôle d’erreur approprié, les ordinateurs quantiques peuvent exécuter des algorithmes complets avec une meilleure mise à l’échelle du temps nécessaire pour trouver la solution que les ordinateurs conventionnels, même à l’ère NISQ.
