Une équipe d’experts internationaux a développé une nouvelle méthode d’évaluation des ordinateurs quantiques, utilisant la physique mathématique pour dériver des mesures de performances significatives à partir de séquences de données aléatoires. Cet outil peut caractériser les opérations quantiques et les comparer à l’informatique traditionnelle, nécessitant logarithmiquement moins de données pour de meilleures informations.
Le domaine de l’informatique quantique progresse rapidement, mais à mesure que les ordinateurs quantiques augmentent en taille et en complexité, ils ressemblent moins à des outils qu’à une mystérieuse « boîte noire ». Une équipe utilisant la physique mathématique a maintenant ouvert cette boîte, réussissant à extraire des mesures concrètes à partir de séquences de données apparemment aléatoires. Ces mesures servent de référence pour évaluer les performances des ordinateurs quantiques.
Des experts du Helmholtz-Zentrum Berlin, de la Freie Universität Berlin, du Qusoft Research Center Amsterdam, de l’Université de Copenhague et du Technology Innovation Institute Abu Dhabi ont participé aux travaux, qui ont maintenant été publiés dans Communications naturelles.
Efficacité des calculs quantiques
Les ordinateurs quantiques peuvent être utilisés pour calculer des systèmes quantiques de manière beaucoup plus efficace et résoudre des problèmes dans la recherche sur les matériaux, par exemple. Cependant, plus les ordinateurs quantiques deviennent grands et complexes, moins les processus menant au résultat sont transparents. Des outils adaptés sont donc nécessaires pour caractériser de telles opérations quantiques et comparer équitablement les capacités des ordinateurs quantiques avec la puissance de calcul classique pour les mêmes tâches. Un tel outil aux talents surprenants a été développé par une équipe dirigée par le professeur Jens Eisert et Ingo Roth.
Les ordinateurs quantiques (ici une expérience au Technology Innovation Institute d’Abou Dhabi) fonctionnent à très basse température pour minimiser le bruit et les perturbations indésirables. Grâce à un nouvel outil mathématique développé, il est désormais possible d’évaluer les performances d’un ordinateur quantique à l’aide de données de test aléatoires et de diagnostiquer d’éventuels bugs. Crédit : Centre de recherche Roth/Quantum, TII
Informations issues de séquences de tests aléatoires
Roth, qui crée actuellement un groupe au Technology Innovation Institute d’Abu Dhabi, explique : « À partir des résultats de séquences de tests aléatoires, nous pouvons désormais extraire différents chiffres qui montrent à quel point les opérations sont en moyenne statistiquement proches des opérations souhaitées. Cela nous permet d’apprendre beaucoup plus des mêmes données qu’auparavant. Et ce qui est crucial : la quantité de données nécessaire n’augmente pas de manière linéaire mais uniquement de manière logarithmique.
Cela signifie : pour apprendre cent fois plus, il faut seulement deux fois plus de données. Une énorme amélioration. L’équipe a pu le prouver en utilisant des méthodes issues de la physique mathématique.
« Il s’agit de comparer les ordinateurs quantiques », explique Eisert, qui dirige un groupe de recherche commun sur la physique théorique au Helmholtz-Zentrum Berlin et à la Freie Universität Berlin. « Nous avons montré comment des données randomisées peuvent être utilisées pour calibrer de tels systèmes. Ce travail est important pour le développement des ordinateurs quantiques.
