Les chercheurs développent une méthode pour mesurer les ordinateurs quantiques

Les chercheurs de l’Université de Waterloo ont développé une méthode pour mesurer les performances des ordinateurs quantiques, et cela pourrait aider à établir des normes universelles pour ces machines. 

La nouvelle méthode s’appelle le benchmarking cyclique, et les chercheurs l’utilisent pour évaluer le potentiel de scalabilité. La méthode est également utilisée pour comparer différents plateformes quantiques les unes aux autres. 

Joel Wallman est professeur adjoint à la Faculté de mathématiques et à l’Institut de calcul quantique de Waterloo.

“Cette découverte pourrait aller loin dans l’établissement de normes pour les performances et renforcer les efforts pour construire un ordinateur quantique pratique à grande échelle”, a déclaré Wallman. “Une méthode cohérente pour caractériser et corriger les erreurs dans les systèmes quantiques fournit une normalisation pour la façon dont un processeur quantique est évalué, permettant ainsi de comparer de manière équitable les progrès réalisés dans les différentes architectures.”

Le benchmarking cyclique aide les utilisateurs d’ordinateurs quantiques à comparer les plateformes matérielles concurrentes et à augmenter les capacités de chaque plateforme pour trouver des solutions à leurs problèmes.

À ce stade, la course aux ordinateurs quantiques est devenue apparente partout dans le monde. Le nombre de plateformes de calcul quantique en nuage et d’offres est en augmentation, et des entreprises comme Microsoft , IBM et Google (GOOGL ) développent constamment de nouvelles technologies. 

La méthode de benchmarking cyclique fonctionne en déterminant la probabilité totale d’erreur pour une application donnée d’ordinateur quantique. Cela se produit lorsque l’application est mise en œuvre à l’aide de la compilation aléatoire. Le benchmarking cyclique fournit le premier moyen de mesurer et de comparer les capacités des processeurs quantiques de manière transversale, et il est personnalisé en fonction des applications sur lesquelles travaillent les utilisateurs. 

Joseph Emerson est un membre de la faculté de l’IQC.

“Grâce à la récente réalisation de la suprématie quantique par Google, nous sommes maintenant à l’aube de ce que j’appelle l’ère de la découverte quantique”, a déclaré Emerson. “Cela signifie que les ordinateurs quantiques sujettes à des erreurs vont fournir des solutions à des problèmes de calcul intéressants, mais la qualité de leurs solutions ne pourra plus être vérifiée par des ordinateurs hautes performances.

“Nous sommes enthousiastes car le benchmarking cyclique fournit une solution nécessaire pour améliorer et valider les solutions de calcul quantique dans cette nouvelle ère de découverte quantique.”

Emerson et Wallman ont fondé Quantum Benchmark Inc., une filiale de l’IQC. Elle a concédé sous licence la technologie à des entreprises leaders dans le domaine du calcul quantique, notamment l’effort Quantum AI de Google.

La mécanique quantique a transformé les ordinateurs quantiques en machines de calcul extrêmement puissantes. Les ordinateurs quantiques sont capables de résoudre des problèmes complexes de manière plus efficace que les ordinateurs traditionnels ou numériques. 

Les qubits sont l’unité de traitement de base dans un ordinateur quantique, mais ils sont extrêmement fragiles. Toute imperfection ou source de bruit dans le système peut entraîner des erreurs qui provoquent des solutions incorrectes lors d’un calcul quantique.

La première étape pour aller plus loin dans le calcul quantique consiste à maîtriser un ordinateur quantique à petite échelle avec un ou deux qubits. Un ordinateur quantique plus grand pourrait effectuer des tâches plus complexes telles que l’apprentissage automatique ou la simulation de systèmes complexes, ce qui pourrait conduire à des avancées telles que la découverte de nouveaux médicaments. Le problème est que la conception d’un ordinateur quantique plus grand est plus difficile, et la possibilité d’erreur est plus grande à mesure que les qubits sont ajoutés et que le système quantique est mis à l’échelle. 

Un profil du bruit et des erreurs est produit lorsqu’un système quantique est caractérisé. Cela indique si le processeur effectue les calculs qu’on lui demande de faire. Toutes les erreurs significatives doivent être caractérisées pour comprendre les performances d’un ordinateur quantique ou pour mettre à l’échelle. 

Wallman, Emerson et un groupe de chercheurs de l’Université d’Innsbruck ont élaboré une méthode pour évaluer tous les taux d’erreur affectant un ordinateur quantique. La nouvelle technique a été mise en œuvre pour l’ordinateur quantique à piège d’ions de l’Université d’Innsbruck, et elle a constaté que les taux d’erreur ne augmentent pas à mesure que la taille de l’ordinateur quantique augmente. 

“Le benchmarking cyclique est la première méthode pour vérifier de manière fiable si vous êtes sur la bonne voie pour mettre à l’échelle la conception globale de votre ordinateur quantique”, a déclaré Wallman. “Ces résultats sont importants car ils fournissent une manière complète de caractériser les erreurs sur toutes les plateformes de calcul quantique.”