Un moyen d'améliorer considérablement l'efficacité d'une méthode pour corriger les erreurs dans les ordinateurs quantiques a été réalisé par les physiciens théoriques de Riken. Cette avance pourrait aider à développer des ordinateurs quantiques plus grands et plus fiables basés sur la lumière.
Les ordinateurs quantiques se profilent à l'horizon, promettant de révolutionner l'informatique dans la prochaine décennie.
« Les ordinateurs quantiques ont le potentiel de résoudre des problèmes au-delà des capacités des superordinateurs les plus puissants d'aujourd'hui », note Franco Nori du Riken Center for Quantum Computing (RQC).
Mais certains obstacles majeurs doivent être surmontés avant que les ordinateurs quantiques puissent être utilisés pour résoudre les problèmes pratiques. En particulier, s'assurer qu'ils effectuent des calculs de manière fiable est un problème critique.
« La fiabilité des ordinateurs quantiques est limitée par leur extrême sensibilité à l'environnement », explique Nori. « Même les perturbations environnementales mineures peuvent corrompre les informations quantiques. »
Pour libérer le potentiel des ordinateurs quantiques, il est donc essentiel de développer des techniques qui peuvent corriger les erreurs quantiques.
Une méthode attrayante est le code Gottesman – Kitaev – Preskill (GKP). Nommé d'après ses inventeurs, le code GKP a été proposé en 2001 comme un moyen de coder un qubit, l'équivalent quantique un peu, dans un oscillateur harmonique – un système qui ressemble à un pendule.
« C'est un candidat prometteur de réaliser une correction d'erreur quantique sans nécessiter beaucoup de matériel », explique Nori.
Cependant, les codes GKP s'appuient sur des états pressés – les états de QUANT qui sont difficiles à générer et à contrôler. Par conséquent, les codes GKP ont été difficiles à mettre en œuvre dans des expériences pratiques, en particulier dans les systèmes basés sur la lumière.
Pour surmonter ce problème, une équipe comprenant Nori, Clemens Gneiting et Yexiong Zeng, toutes deux également chez RQC, a développé une méthode qui utilise l'apprentissage en profondeur pour optimiser les états GKP.
Le document est publié dans la revue Lettres d'examen physique.
Cette optimisation réduit la nécessité d'utiliser des états pressés de grande amplitude tout en préservant les puissantes capacités de correction d'erreur du code.
« En tirant parti de l'IA, notre méthode affine la structure des états GKP, concluant un équilibre optimal entre l'efficacité des ressources et la résilience des erreurs », explique Zeng. « Nos codes GKP optimisés surpassent ceux conventionnels, ne nécessitant qu'une fraction des états pressés tout en atteignant une correction d'erreur supérieure. »
La méthode s'est avérée remarquablement efficace, dépassant les attentes de l'équipe. « Nous avons été agréablement surpris », explique Zeng. « Le réseau neuronal a réalisé un encodage beaucoup plus efficace que ce à quoi nous nous attendions initialement. »
« En réduisant les demandes des ressources et en améliorant la résilience des erreurs, notre travail accélère le chemin vers l'informatique quantique évolutive et tolérante aux pannes, ouvrant la voie à des progrès importants dans la science et la technologie », explique Gneiting.
L'équipe prévoit désormais d'étendre le code à un système multi-logiques, explique Zeng.
