Nouvelle méthode pour trouver systématiquement qua optimale

Nouvelle méthode pour trouver systématiquement qua optimale


image : Séquence d’opération quantique (schéma conceptuel) Les six lignes bleues horizontales représentent six qubits, avec l’entrée à gauche et la sortie à droite. Les opérations sont exécutées de gauche à droite. Chaque carré rouge représente une opération à 1 qubit et chaque ligne verticale verte reliant deux lignes bleues représente une opération à 2 qubit. La séquence d’opérations quantiques optimale est réalisée avec le moins d’opérations.
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Crédit : Institut National des Technologies de l’Information et de la Communication (NTIC) ; Université Keio; Université des sciences de Tokyo ; École des sciences, Université de Tokyo

[Highlights]

– Développement d’une nouvelle méthode pour trouver des séquences d’opérations quantiques optimales pour les ordinateurs quantiques
– Basée sur GRAPE, la nouvelle méthode trouve systématiquement des séquences d’opérations quantiques et permet une exécution efficace des tâches
– Devrait contribuer à améliorer les performances des ordinateurs quantiques et à réduire l’impact environnemental

[Abstract]

L’Institut national des technologies de l’information et de la communication (NTIC, Président : TOKUDA ​​Hideyuki, Ph.D.), l’Université Keio (Président : ITOH Kohei, Ph.D.), l’Université des sciences de Tokyo (Président : Dr ISHIKAWA Masatoshi), Université de Tokyo (Président : Dr FUJII Teruo), a réussi pour la première fois à développer une méthode pour trouver systématiquement la séquence d’opération quantique optimale pour un ordinateur quantique.

Pour qu’un ordinateur quantique puisse effectuer une tâche, nous devons écrire une séquence d’opérations quantiques. Jusqu’à présent, les opérateurs informatiques écrivaient leurs propres séquences d’opérations quantiques basées sur des méthodes existantes (recettes). Ce que nous avons développé cette fois est une méthode systématique qui applique la théorie du contrôle optimal (algorithme GRAPE) pour identifier la séquence théoriquement optimale parmi toutes les séquences d’opérations quantiques imaginables.

Cette méthode devrait devenir un outil utile pour les ordinateurs quantiques à moyenne échelle et devrait contribuer à améliorer les performances des ordinateurs quantiques et à réduire l’impact environnemental dans un avenir proche.

Ce résultat a été publié dans la revue scientifique américaine “Examen physique A” le 23 août 2022.

[Background]

Les ordinateurs quantiques, actuellement en cours de développement, devraient avoir un impact majeur sur la société. Leurs avantages incluent la réduction de la charge environnementale en réduisant la consommation d’énergie, la recherche de nouvelles substances chimiques à usage médical, l’accélération de la recherche de matériaux pour un environnement plus propre, etc.

L’un des gros problèmes des ordinateurs quantiques est que l’état quantique est très sensible au bruit, il est donc difficile de le maintenir stable pendant longtemps (maintien d’un état quantique cohérent). Afin d’obtenir les meilleures performances, il est nécessaire de terminer les opérations dans le temps que l’état quantique cohérent est maintenu. Il y avait un besoin d’une méthode pour identifier systématiquement les séquences optimales.

[Achievements]

L’équipe de recherche a développé une méthode systématique pour identifier la séquence d’opération quantique optimale.

Lorsqu’un ordinateur stocke et traite des informations, toutes les informations sont converties en une chaîne de bits avec des valeurs de 0 ou 1. Une séquence d’opérations quantiques est un programme informatique écrit dans un langage lisible par l’homme qui est converti de manière à pouvoir être traité par un ordinateur quantique (voir Figure 1). La séquence d’opérations quantiques se compose d’opérations à 1 qubit et d’opérations à 2 qubit. La meilleure séquence est celle qui comporte le moins d’opérations et qui affiche les meilleures performances (le nombre de carrés rouges et de lignes verticales vertes est le plus petit).

La nouvelle méthode analyse toutes les séquences possibles d’opérations quantiques élémentaires à l’aide d’un algorithme de calcul appelé GRAPE, un algorithme numérique de la théorie du contrôle optimal. Plus précisément, nous créons un tableau des séquences d’opérations quantiques et l’indice de performance (fidélité F) pour chaque séquence, allant de milliers à des millions, en fonction du nombre de qubits et du nombre d’opérations étudiées. La séquence d’opération quantique optimale est systématiquement identifiée sur la base des données accumulées. La figure 2 montre la relation entre la longueur de la séquence d’opérations quantiques et son indice de performance, et on peut voir que si le nombre de qubits n est de 4, cinq portes de 2 qubits ou plus sont nécessaires.

Il est également possible pour la nouvelle méthode d’analyser la liste complète de toutes les séquences d’opérations quantiques et d’évaluer les recettes conventionnelles. En tant que tel, il peut fournir un outil précieux pour établir des références pour les recherches passées et futures sur les performances des algorithmes quantiques à quelques qubits.

[Future prospects]

La méthode systématique pour trouver la séquence d’opération quantique optimale pour les ordinateurs quantiques devrait devenir un outil utile pour les ordinateurs quantiques à moyenne échelle. Dans un avenir proche, il devrait améliorer les performances des ordinateurs quantiques (voir Figure 3) et contribuer à réduire la charge sur l’environnement.

Nous avons également constaté qu’il existe de nombreuses séquences optimales d’opérations quantiques qui sont excellentes. Cela signifie qu’une approche probabiliste pourrait étendre l’applicabilité de cette nouvelle méthode à des tâches plus importantes. Les approches basées sur l’analyse de grands ensembles de données suggèrent la possibilité d’intégrer l’apprentissage automatique à notre nouvelle méthode pour améliorer encore le pouvoir prédictif. Dans le futur, l’équipe de recherche appliquera les résultats obtenus cette fois à l’optimisation de tâches obtenues à partir d’algorithmes quantiques réels.


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