Une vue intérieure du cryostat qui refroidit l’IBM Eagle, un processeur quantique à grande échelle contenant 127 qubits. L’échelle d’utilité est un point auquel les ordinateurs quantiques pourraient servir d’outil scientifique pour explorer une nouvelle échelle de problèmes que les méthodes classiques pourraient ne pas être en mesure de résoudre. Crédit : Recherche IBM
L’ordinateur quantique a à peine devancé le superordinateur, démontrant l’utilité des ordinateurs quantiques bruyants.
Des chercheurs d’IBM Quantum et d’institutions collaboratrices ont démontré qu’un ordinateur quantique de 127 qubits peut surpasser les supercalculateurs classiques dans des calculs spécifiques. L’étude a révélé une nouvelle stratégie d’atténuation des erreurs et a ouvert de nouvelles possibilités pour l’informatique quantique en physique contemporaine, offrant des améliorations potentielles aux algorithmes classiques.
Malgré les améliorations constantes des ordinateurs quantiques, ils restent bruyants et sujets aux erreurs, ce qui conduit à des résultats douteux ou incorrects. Les scientifiques prévoient qu’ils ne pourront pas vraiment surpasser les supercalculateurs « classiques » d’aujourd’hui avant au moins cinq ou dix ans, jusqu’à ce que les chercheurs soient en mesure de corriger de manière adéquate les erreurs qui affligent les bits quantiques intriqués, ou qubits.
Cependant, une étude récente indique que même sans une forte correction des erreurs, il existe des méthodes permettant de réduire les erreurs qui pourraient rendre les ordinateurs quantiques précieux dans le monde d’aujourd’hui.
Informatique quantique ou informatique classique
Des chercheurs d’IBM Quantum à New York, ainsi que des collaborateurs du Université de Californie, Berkeleyet Lawrence Berkeley National Laboratory, rapporté dans la revue Nature qu’ils ont comparé un ordinateur quantique de 127 qubits à un superordinateur de pointe. Pour au moins un calcul spécifique, l’ordinateur quantique a surpassé le supercalculateur.
Les chercheurs ont choisi ce calcul non pas parce qu’il était particulièrement difficile pour les ordinateurs classiques, mais parce qu’il ressemble à ceux que les physiciens effectuent régulièrement. Il est important de noter que la complexité du calcul pourrait être augmentée pour tester si les ordinateurs quantiques actuels, bruyants et sujets aux erreurs, peuvent fournir des résultats précis pour des types particuliers de calculs courants.
La promesse de l’informatique quantique
Le fait que l’ordinateur quantique ait produit la solution vérifiablement correcte à mesure que le calcul devenait plus complexe, tandis que l’algorithme du superordinateur produisait une réponse incorrecte, laisse espérer que les algorithmes d’informatique quantique avec atténuation des erreurs, au lieu d’une correction d’erreur plus difficile, pourraient s’attaquer aux problèmes de pointe. problèmes de physique, tels que la compréhension des propriétés quantiques des supraconducteurs et des nouveaux matériaux électroniques.
« Nous entrons dans un régime dans lequel l’ordinateur quantique pourrait être capable de faire des choses que les algorithmes actuels des 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 permettant d’étudier des problèmes que nous ne serions pas en mesure d’étudier autrement », a ajouté Sarah Sheldon, directrice principale de la théorie et des capacités quantiques chez IBM Quantum.
Le potentiel des algorithmes quantiques
À l’inverse, la victoire de l’ordinateur quantique sur l’ordinateur classique pourrait inspirer de nouvelles idées pour améliorer les algorithmes quantiques actuellement utilisés sur les ordinateurs classiques, a déclaré 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.
« Au début, j’étais presque sûr que la méthode classique donnerait de meilleurs résultats que la méthode quantique », a-t-il déclaré. « J’ai donc eu des émotions mitigées lorsque la version extrapolée sans bruit d’IBM a fait mieux que la méthode classique. Mais réfléchir au fonctionnement du système quantique pourrait en réalité nous aider à trouver la bonne manière classique d’aborder le problème. Bien que l’ordinateur quantique ait fait quelque chose que l’algorithme classique standard ne pouvait pas faire, 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 réside dans l’atténuation des erreurs quantiques, une nouvelle technique permettant de gérer le bruit qui accompagne un calcul quantique. Paradoxalement, les chercheurs d’IBM ont augmenté de manière contrôlable le bruit dans leur circuit quantique pour obtenir des réponses encore plus bruyantes et moins précises, puis ont extrapolé vers l’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 prévision de la manière dont il affecte la sortie.
Le problème du bruit survient parce 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 modifier l’intrication et introduire des erreurs. Plus l’enchevêtrement est important, plus les effets du bruit sont graves.
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 alors ces erreurs. Les scientifiques espèrent utiliser des qubits supplémentaires pour surveiller ces erreurs afin qu’elles puissent être corrigées – ce qu’on appelle la correction d’erreurs tolérante aux pannes. Mais parvenir à une tolérance aux pannes évolutive constitue un énorme défi d’ingénierie, 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 mis au point une stratégie d’atténuation des erreurs qu’ils ont appelée extrapolation sans bruit (ZNE), qui utilise des méthodes probabilistes pour augmenter de manière contrôlable le bruit sur le dispositif quantique. Sur la base d’une recommandation d’un ancien stagiaire, les chercheurs d’IBM ont contacté Anand, le chercheur postdoctoral Yantao Wu et Zaletel pour leur demander leur aide pour évaluer le précision des résultats obtenus en utilisant 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 les nouveaux matériaux. Ces algorithmes, qui utilisent des simulations de réseaux tensoriels, peuvent être directement appliqués pour simuler des qubits en interaction dans un ordinateur quantique.
Lancé en 2017, Cori, un modèle de la gamme Cray XC40, affichait une performance maximale impressionnante d’environ 30 pétaflops, assurant ainsi sa position de cinquième supercalculateur le plus dominant au monde à l’époque. Équipé de 2 388 nœuds de processeur Intel Xeon « Haswell », de 9 688 nœuds Intel Xeon Phi « Knight’s Landing » et d’un important dispositif à semi-conducteurs Cray Data Warp Burst Buffer de 1,8 Po, son nom rend hommage à la célèbre biochimiste Gerty Cori. Notamment, Gerty Cori a été la première femme américaine à recevoir un prix Nobel de sciences et a été la première femme à recevoir le prix Nobel de physiologie ou de médecine. Le supercalculateur Cori a été mis hors service le 31 mai 2023. Crédit : Berkeley Lab
Quantique contre classique : l’expérience
Pendant 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 supercalculateur Anvil à l’Université Purdue. Lorsque Quantum Eagle a été déployé en 2021, il possédait le plus grand nombre de qubits de haute qualité parmi 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 de mémoire astronomique. L’état quantique devrait être représenté par 2 à la puissance 127 nombres distincts. C’est 1 suivi de 38 zéros ; Les ordinateurs classiques peuvent stocker environ 100 milliards de nombres, soit 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 dans un délai raisonnable et à un coût raisonnable. Ces méthodes ressemblent un peu à la compression d’images JPEG, dans la mesure où elles suppriment les informations moins importantes et ne conservent que ce qui est nécessaire pour obtenir des réponses précises dans les limites de la mémoire disponible.
Anvil, un superordinateur puissant qui offre des capacités informatiques avancées pour prendre en charge un large éventail de recherches informatiques et gourmandes en données, est hébergé à l’Université Purdue. Crédit : Université Purdue
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 préviennent que, même s’ils ne peuvent pas prouver que les réponses finales de l’ordinateur quantique pour les calculs les plus difficiles étaient correctes, les succès d’Eagle lors des essais précédents leur ont donné l’assurance qu’ils l’étaient.
« Le succès de l’ordinateur quantique n’a pas été le résultat d’un accident bien réglé. Cela a en fait fonctionné pour toute une famille de circuits auxquels il était appliqué », a déclaré Zaletel.
Compétition amicale et perspectives d’avenir
Même si Zaletel se montre prudent quant à prédire si cette technique d’atténuation des erreurs fonctionnera pour davantage de qubits ou pour des calculs plus approfondis, les résultats sont néanmoins inspirants, a-t-il déclaré.
« Cela a en quelque sorte suscité un sentiment de compétition amicale », a-t-il déclaré. « J’ai le sentiment que nous devrions pouvoir simuler sur un ordinateur classique ce qu’ils font. Mais nous devons y réfléchir d’une manière plus intelligente et meilleure : le dispositif quantique est dans un régime où il suggère que nous avons besoin d’une approche différente.
Une approche consiste à simuler la technique ZNE développée par IBM.
« Maintenant, nous nous demandons si nous pouvons utiliser le même concept d’atténuation des erreurs et l’appliquer aux simulations de réseaux tensoriels 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 de l’ordinateur classique, ce qui inverse le script de ce qui est habituellement fait. »
Les travaux d’Anand et Zaletel ont été soutenus par le ministère américain de l’Énergie dans le cadre d’un prix de début de carrière (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 ministère américain de l’Énergie.
