Chaque semaine, Quantum Computing franchit une nouvelle étape: plus de qubits, moins d'erreurs, une meilleure lecture des résultats. Mais ces percées aideront-elles à résoudre les problèmes de calcul avancés auxquels sont confrontés l'énergie, comme comment modéliser les catalyseurs de stockage d'énergie ou assurer la fiabilité du réseau électrique? C'est ce que les scientifiques du National Renewable Energy Laboratory (NREL) veulent savoir.
En collaboration avec des sociétés quantiques locales, une équipe NREL développe des repères pour les ordinateurs quantiques sur les problèmes qui sont importants pour la science de l'énergie. La poursuite des références permettra aux NREL et à l'industrie de hiérarchiser l'utilité pratique pour la prochaine génération de logiciels et de matériel quantiques.
Lorsque les qubits seront prêts, NREL sera aussi
L'informatique avancée a un rôle croissant dans la recherche sur l'énergie. Ceci est clair à NREL – où le nouveau supercalculateur 44 Petaflop, Kestrel, rend des solutions toute la journée, et il est clair dans le projet informatique de huit ans du ministère de l'Énergie, qui a atteint 1 calcul de quintillion par seconde.
Mais pour les problèmes les plus complexes, les quintiillions ne le coupent pas: ces problèmes pourraient devoir être résolus différemment, et l'espoir dominant est que les ordinateurs quantiques peuvent assumer la tâche.
« Il y a beaucoup de revendications faites sur l'informatique quantique, mais à moins que vous ayez un ordinateur prêt, bon nombre de ces affirmations ne peuvent pas être affirmées avec certitude », a déclaré Caleb Rotello, chercheur chez NREL.
Avant que NREL n'investit plus de temps et d'efforts dans la recherche quantique de nouvelle génération, Rotello et l'équipe ont besoin de plus de certitude: s'ils pouvaient savoir qu'un algorithme quantique a un avantage, alors les NREL et les autres laboratoires pourraient mesurer quand devenir sérieux.
« L'idée est de créer des repères axés sur les applications qui peuvent tester des affirmations particulièrement utiles à l'énergie. Ensuite, alors que les ordinateurs commencent à croître et à devenir plus fiables, nous pouvons tester ces programmes », a déclaré Rotello.
Avec ses méthodes étranges d'états superposés et enchevêtrés, il a été démontré que l'informatique quantique a théoriquement été apportée à des accéléreuses potentielles sur des problèmes précieux. Par exemple, NREL a émulé les calculs quantiques des énergies moléculaires à l'aide d'un supercalculateur classique. Bien que NREL n'ait pas d'ordinateur quantique pour tester les algorithmes de référence, plusieurs ordinateurs sont développés à proximité.
Aide d'un centre quantique
NREL n'est pas le seul à se préparer pour l'informatique quantique. Plus de 100 entreprises et organisations quantiques sont basées au Colorado, au Nouveau-Mexique et au Wyoming, beaucoup dans les 30 minutes suivant le campus de NREL, et ils ont formé un réseau collaboratif qui élève le statut de la région à « Tech Hub » selon la US Economic Development Administration.
En juillet 2024, des fonds fédéraux et étatiques combinés de 127,5 millions de dollars ont été annoncés pour le Hub, activant la coordination régionale pour développer la prochaine phase de l'informatique quantique.
« L'engagement avec les sociétés informatiques quantiques et l'industrie est utile car nous pouvons s'interfacer avec les ordinateurs pendant qu'ils sont en cours de développement et découvrent comment ils traitent les informations, ce qui est incroyablement inutile », a expliqué Rotello. « Et il est utile pour les entreprises de voir comment les gens utiliseront un ordinateur lorsqu'il sera prêt. »
Les ordinateurs quantiques sont disponibles dans une variété de types, tout comme les domaines de recherche de NREL. Certains utilisent la lumière, d'autres utilisent des atomes et ces différences pourraient leur convenir à certaines applications. Les va-et-vient de NREL avec les fabricants d'ordinateurs pourraient aider à identifier les meilleures applications pour chaque type d'ordinateur.
Mais dans ces premiers jours d'ordinateurs quantiques sujets aux erreurs, lorsque les calculs les plus simples dépassent à peine le bruit aléatoire, les entreprises travaillent toujours sur les principes fondamentaux. Ce n'est qu'une fois que leurs ordinateurs sont physiquement prêts à gérer les problèmes de référence de NREL, un large éventail de domaines de recherche en énergie peut ensuite être transformé.
Deux problèmes célèbres pour l'analyse comparative quantique
Au cœur de la recherche sur l'énergie, une poignée de formules essentielles sont largement utilisées et souvent. Peut-être que le matériel quantique pourrait les résoudre plus rapidement.
« Les ordinateurs quantiques commencent à seulement émerger qui sont capables de fournir des informations clés sur les phénomènes pertinents pour les technologies énergétiques et leur utilisation », a déclaré Wesley Jones, scientifique principal de NREL et directeur de groupe de la simulation et de l'optimisation des systèmes complexes.
Compte tenu de la taille et du niveau de bruit limités dans les machines actuelles, les réalisations sont modestes, caractéristiques d'une industrie précoce. Beaucoup de travail a été consacré à prouver que les calculs de base sont même possibles, mais pas beaucoup de choses sur la question de savoir si et quand le matériel quantique sera utile pour les applications appliquées.
Avec des améliorations futures, la supériorité présumée de Quantum sur certains problèmes pourrait enfin être prouvée sérieusement.
« L'idée des applications de référence est de formuler le noyau des problèmes qui nous intéressent, idéalement d'une manière qui ne dépendra pas de architectures quantiques spécifiques », a déclaré Jones.
Les chercheurs du NREL réduisent des problèmes célèbres à leur noyau de calcul, en commençant par des modèles bien connus qui imprègnent la recherche sur l'énergie. Ils ont publié leurs travaux sur le référentiel savant en libre accès arxiv Dans deux articles au début de 2024.
Optimisation stochastique
Le premier article a ciblé des problèmes d'optimisation stochastique, qui sont efficaces pour modéliser la prise de décision dans les systèmes avec un degré d'incertitude. Par exemple, quelles ressources énergétiques un opérateur de réseau devrait-il planifier à utiliser compte tenu de l'incertitude dans les prévisions? Il est difficile de calculer et les ordinateurs classiques se rapprochent généralement des solutions par l'heuristique et les simplifications.
Dans leur article intitulé « Calcul de la fonction de valeur attendue d'un programme d'optimisation stochastique à deux étapes avec un algorithme quantique », les auteurs formulent un algorithme quantique pour l'optimisation stochastique et montrent qu'il aurait théoriquement un avantage de calcul sur les ordinateurs classiques – IE, il fonctionnerait plus rapidement.
Modèle d'impureté Anderson
Le prochain article couvre un autre modèle qui est célèbre pour les ordinateurs, le modèle Anderson d'impureté, qui a été formulé pour la première fois en 1961 et a été utilisé depuis pour modéliser les structures électroniques des matériaux. Il est utile pour étudier les effets des électrons corrélés dans les batteries et autres systèmes de matériaux.
Les auteurs montrent une nouvelle méthode pour préparer le modèle avec un processeur quantique et suggèrent que cette méthode soutient la notion que le solveur quantique « constitue un chemin prometteur à suivre vers l'avantage quantique pratique ». Cet article est intitulé « Des circuits dynamiques, préservants de symétrie et matériel adaptables pour le calcul quantique de nombreux états et corrélateurs du modèle d'Anderson. »
Ces deux articles guident les lecteurs sur la façon de tester l'avantage de Quantum Computing sur un ensemble de problèmes précieux, suivant ainsi sa préparation à la recherche en énergie et préparant des ordinateurs pour des applications utiles.
« Les repères sont un pas de plus pour permettre l'utilité quantique », a déclaré Jones. « Ils permettront une plus grande innovation et flexibilité pour que nous utilisons les ordinateurs quantiques pour atteindre les objectifs énergétiques. »
