Nuovo Metodo Migliora le Prestazioni dei Computer Quantistici Riducendo l’Impatto Ambientale

Un team di ricercatori dell’Istituto Nazionale di Informatica e Comunicazioni, dell’Università Keio, dell’Università di Scienza di Tokyo e dell’Università di Tokyo, ha sviluppato con successo un metodo per trovare sistematicamente la sequenza ottimale di operazioni quantistiche per un computer quantistico. Questo nuovo metodo è il primo a raggiungere il successo.

La ricerca è stata pubblicata sulla rivista scientifica Physical Review A.

Sviluppo del Nuovo Metodo

I computer quantistici eseguono compiti affidandosi a esperti che scrivono una sequenza di operazioni quantistiche, che tradizionalmente ha comportato la scrittura di operatori di computer in base a metodi esistenti. Il team ha sviluppato un metodo sistematico che applica la teoria del controllo ottimale (algoritmo GRAPE) per identificare la sequenza ottimale teorica tra tutte le sequenze di operazioni quantistiche concepibili.

Il nuovo metodo è atteso essere utile per computer quantistici di media scala. Allo stesso tempo, il team afferma che dovrebbe aiutare a migliorare le prestazioni dei computer quantistici mentre riduce l’impatto ambientale nel prossimo futuro.

I computer quantistici hanno il potenziale per risolvere una vasta gamma di problemi complessi, come ridurre l’onere ambientale riducendo il consumo di energia e scoprire nuove sostanze chimiche per il campo medico.

Sfide del Calcolo Quantistico

Tuttavia, una delle principali sfide del calcolo quantistico è che lo stato quantistico è altamente sensibile al rumore, il che significa che è difficile mantenerlo stabile per un periodo di tempo più lungo. Le operazioni devono essere completate entro il tempo in cui lo stato quantistico coerente è mantenuto, e ciò richiede un metodo per identificare sistematicamente le sequenze ottimali.

Una sequenza di operazioni quantistiche è un programma per computer scritto in un linguaggio leggibile dall’uomo e convertito per essere elaborato da un computer quantistico. La sequenza di operazioni quantistiche coinvolge operazioni a 1 qubit e operazioni a 2 qubit, ma la sequenza migliore ha il minor numero di operazioni mentre dimostra le migliori prestazioni.

Il metodo appena sviluppato analizza tutte le sequenze possibili di operazioni quantistiche elementari attraverso l’utilizzo dell’algoritmo GRAPE, che è un algoritmo di teoria del controllo ottimale numerico. Il team crea una tabella di sequenze di operazioni quantistiche e l’indice di prestazione per ciascuna, che può variare da migliaia a milioni. La sequenza di operazioni quantistiche ottimale può quindi essere identificata sistematicamente in base ai dati accumulati.

Il metodo del team può anche analizzare l’elenco completo di tutte le sequenze di operazioni quantistiche e valutare i metodi convenzionali, il che gli consente di aiutare a stabilire punti di riferimento per la ricerca passata e futura.

Il team ha anche scoperto che esistono molte sequenze ottimali di operazioni quantistiche eccellenti, il che significa che un approccio probabilistico potrebbe estendere l’applicabilità del nuovo metodo a compiti più grandi. Integrando l’apprendimento automatico con il metodo, il potere predittivo può essere ulteriormente migliorato.