L’informatique quantique a été saluée comme une technologie able de surpasser l’informatique classique en termes de vitesse et d’utilisation de la mémoire, ouvrant potentiellement la voie à des prédictions de phénomènes physiques auparavant impossibles.
- Les ordinateurs classiques peuvent surpasser les ordinateurs quantiques grâce à des algorithmes intelligemment conçus.
- Un algorithme utilise une partie des informations stockées dans l'état quantique pour calculer avec précision le résultat final.
- Des chercheurs de la Fondation Simons ont optimisé un type de réseau tensoriel pour améliorer les calculs informatiques classiques, s'inspirant de la compression d'une image dans un fichier JPEG.
Beaucoup voient l’avènement de l’informatique quantique comme marquant un changement de paradigme par rapport à l’informatique classique ou conventionnelle. Les ordinateurs conventionnels traitent les informations sous forme de bits numériques ( et 1), tandis que les ordinateurs quantiques déploient des bits quantiques (qubits) pour stocker les informations quantiques dans des valeurs comprises entre et 1. Dans certaines problems, cette capacité à traiter et stocker des informations dans des qubits peut être utilisé pour concevoir des algorithmes quantiques qui surpassent considérablement leurs homologues classiques. Notamment, la capacité du quantique à stocker des informations dans des valeurs comprises entre et 1 rend difficile pour les ordinateurs classiques d#39émuler parfaitement les ordinateurs quantiques.
Cependant, les ordinateurs quantiques sont capricieux et ont tendance à perdre des informations. De plus, même si la perte d’informations peut être évitée, il est difficile de la traduire en informations classiques – qui sont nécessaires pour produire un calcul utile.
Les ordinateurs classiques ne souffrent d’aucun de ces deux problèmes. De furthermore, des algorithmes classiques intelligemment conçus peuvent exploiter davantage le double défi de la perte et de la traduction d’informations pour imiter un ordinateur quantique avec beaucoup moins de ressources qu’on ne le pensait auparavant – comme l’a récemment rapporté un article de recherche paru dans la revue PRX Quantum.
Les résultats des scientifiques montrent que l#39informatique classique peut être reconfigurée pour effectuer des calculs furthermore rapides et plus précis que les ordinateurs quantiques de pointe.
Cette percée a été réalisée grâce à un algorithme qui ne conserve qu’une partie des informations stockées dans l’état quantique – et juste assez pour pouvoir calculer avec précision le résultat last.
« Ce travail montre qu#39il existe de nombreuses voies potentielles pour améliorer les calculs, englobant à la fois les approches classiques et quantiques », explique Dries Sels, professeur adjoint au département de physique de l#39Université de New York et l#39un des auteurs de l#39article. « De furthermore, nos travaux soulignent à quel position il est difficile d#39obtenir un avantage quantique avec un ordinateur quantique sujet aux erreurs. »
En cherchant des moyens d#39optimiser l#39informatique classique, Sels et ses collègues de la Fondation Simons se sont concentrés sur un variety de réseau tensoriel qui représente fidèlement les interactions entre les qubits. Ces styles de réseaux sont notoirement difficiles à gérer, mais les progrès récents dans le domaine permettent désormais d#39optimiser ces réseaux avec des outils empruntés à l#39inférence statistique.
Les auteurs comparent le travail de l#39algorithme à la compression d#39une image dans un fichier JPEG, qui permet de stocker des pictures volumineuses en utilisant moins d#39espace en éliminant les informations avec une perte à peine perceptible de la qualité de l#39graphic.
« Choisir différentes buildings pour le réseau tenseur correspond à choisir différentes formes de compression, comme différents formats pour votre graphic », explique Joseph Tindall du Flatiron Institute, qui a dirigé le projet. « Nous développons avec succès des outils permettant de travailler avec un significant éventail de réseaux de tenseurs différents. Ce travail reflète cela, et nous sommes convaincus que nous élèverons bientôt encore plus la barre en matière d#39informatique quantique. »
Le travail a été soutenu par le Flatiron Institute et une subvention du Bureau de recherche scientifique de l’Air Force (FA9550-21-1-0236).
