Marie Leroy Le conflit russo-ukrainien et la pandémie de COVID-19 ont montré à quel level les chaînes d’approvisionnement mondiales peuvent être vulnérables. Les événements internationaux peuvent perturber la fabrication, retarder l’expédition, provoquer des achats de panique et faire monter en flèche les coûts de l’énergie.
qui limite l’agilité du commerce mondial”, a déclaré Alicia Magann, Truman Fellow chez Sandia. Elle a dirigé le développement d’une nouvelle façon de concevoir des programmes sur des ordinateurs quantiques, qui, selon elle et son équipe, pourraient être particulièrement utiles pour résoudre ce variety de problèmes d’optimisation massifs un jour dans le futur lorsque la technologie quantique deviendra as well as mature.
La recherche a été financée par l’Office of Science du Department of Vitality, Place of work of Highly developed Scientific Computing Analysis la bourse d’études supérieures en sciences informatiques du DOE et le programme de recherche et développement dirigé par le laboratoire de Sandia.
Les algorithmes d’optimisation aident l’industrie à effectuer des tâches telles que la coordination des itinéraires de camionnage ou la gestion des actifs financiers. Ces problèmes sont généralement difficiles à résoudre, a déclaré Magann, et à mesure que le nombre de variables augmente, il devient furthermore difficile de trouver de bonnes alternatives.
L’une des alternatives potentielles à very long terme pour résoudre des problèmes d’optimisation complexes consiste à utiliser des ordinateurs quantiques, une technologie émergente qui, selon les industry experts.
Mais la design de la technologie informatique quantique n’est qu’un des défis.
“Il y a aussi cette autre question : voici un ordinateur quantique – comment puis-je réellement programmer cette chose ? Remark puis-je l’utiliser ?” dit Magann.
Des chercheurs du monde entier développent activement des algorithmes pour des optimisations à grande échelle sur les technologies futures.
Mohan Sarovar, le chercheur principal du projet, a déclaré : « Il est très difficile de trouver des algorithmes quantiques. L’une des principales raisons à cela, à element le fait que l’informatique quantique est très peu intuitive, est que nous avons très peu de cadres généraux pour développer des algorithmes quantiques. algorithmes.”
Une idée maîtresse pour programmer des algorithmes d’optimisation quantique a consisté à coupler des ordinateurs quantiques et des ordinateurs conventionnels pour résoudre ensemble un problème. L’ordinateur conventionnel effectue une optimisation des paramètres de contrôle qui dictent le comportement de l’ordinateur quantique.
Le scientifique de Sandia, Kenneth Rudinger, qui a également travaillé sur le projet.
il devient pratiquement impossible pour l’ordinateur conventionnel de trouver de bons paramètres pour le dispositif quantique”, a-t-il déclaré. a dit.
Nouveau cadre pour résoudre des problèmes complexes
L’équipe Sandia a réussi à réduire considérablement le rôle de l’informatique classique. Avec le nouveau cadre. Il n’a besoin que de la puissance de calcul d’une calculatrice, laissant l’ordinateur quantique faire tout le gros du travail et lui permettant théoriquement de travailler sur des problèmes beaucoup furthermore compliqués, comme remark rediriger efficacement une flotte maritime lorsqu’un grand port ferme soudainement.
Un cadre, dans ce cas, signifie une framework pour savoir comment écrire un algorithme. Les couches de portes informatiques quantiques, les éléments constitutifs des algorithmes quantiques, sont déterminées par des mesures de la sortie des couches précédentes by using un processus de rétroaction.
je mesure les qubits et en tire des informations”, a déclaré Magann. “Je renvoie ces informations à mon algorithme et je les utilise pour définir la deuxième couche. J’exécute ensuite la deuxième couche, mesure à nouveau les qubits, renvoie ces informations pour la troisième couche, et ainsi de suite.”
Sarovar a déclaré : “Il définit une autre classe d’algorithmes quantiques qui fonctionnent par rétroaction.”
Jusqu’à ce que les ordinateurs quantiques deviennent as well as puissants, le cadre est en grande partie un outil théorique qui ne peut être testé que sur des problèmes que les ordinateurs classiques peuvent déjà résoudre. Cependant, l’équipe pense que le cadre présente un grand potentiel pour formuler des algorithmes utiles pour les ordinateurs quantiques de moyenne à grande échelle du futur. Ils sont impatients de voir si cela peut aider à développer des algorithmes informatiques quantiques pour résoudre des problèmes de chimie.
Sandia Nationwide Laboratories est un laboratoire multimission exploité par Countrywide Technological innovation and Engineering Methods de Sandia LLC, une filiale en propriété exclusive de Honeywell International Inc. pour la Nationwide Nuclear Stability Administration du département américain de l’Énergie. Sandia Labs a d’importantes responsabilités de recherche et développement dans les domaines de la dissuasion nucléaire, de la sécurité mondiale, de la défense, des systems énergétiques et de la compétitivité économique, avec des installations principales à Albuquerque, au Nouveau-Mexique, et à Livermore, en Californie.
