Résoudre le problème du bruit dans l’informatique quantique

Résoudre le problème du bruit dans l'informatique quantique


image: Récipiendaire du prix NSF CAREER 2022, Xiu Yang est professeur adjoint au Département de génie industriel et des systèmes de l’Université Lehigh. Yang se concentre sur les algorithmes de calcul quantique pour le calcul scientifique.
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Crédit : Photo de Ryan Hulvat/Meris

La promesse de l’informatique quantique est grande.

La capacité de résoudre – en quelques jours – des problèmes dans des domaines tels que les mathématiques, la finance et les systèmes biologiques qui sont si complexes qu’il faudrait des centaines d’années à un ordinateur classique pour les calculer.

Mais cette capacité est encore loin, et une grande raison est le bruit.

“Le principal obstacle à l’informatique quantique est le bruit dans l’appareil, qui est un problème matériel qui provoque des erreurs de calcul”, déclare Xiu Yang, professeur adjoint d’ingénierie industrielle et des systèmes au PC Rossin College of Engineering and Applied Science de l’Université Lehigh. « Ma recherche se situe au niveau de l’algorithme. Et mon objectif est, étant donné ce bruit dans l’appareil, que pouvons-nous y faire lors de la mise en œuvre d’algorithmes quantiques ? »

Yang a récemment obtenu le soutien du programme Faculty Early Career Development (CAREER) de la National Science Foundation – une subvention de 400 000 $ sur cinq ans – pour sa proposition de développer des méthodes pour modéliser la propagation des erreurs dans les algorithmes d’informatique quantique et filtrer le bruit résultant dans les résultats.

Le prestigieux prix NSF CAREER est décerné chaque année aux membres juniors du corps professoral à travers les États-Unis qui illustrent le rôle des enseignants-chercheurs par des recherches exceptionnelles, une excellente éducation et l’intégration de ces deux activités.

Yang utilisera des méthodes statistiques et mathématiques de pointe pour quantifier l’incertitude induite par le bruit de l’appareil dans les algorithmes d’informatique quantique. Son travail pourrait aider l’informatique quantique à évoluer vers une adoption dans le monde réel dans un large éventail de domaines, tels que le développement de médicaments, l’optimisation du portefeuille et le cryptage des données, où la technologie est considérée comme un facteur de changement potentiel.

« Mon premier objectif est de modéliser l’accumulation de bruit », dit-il. “Ainsi, par exemple, si j’exécute un algorithme dit itératif, le bruit ou l’erreur de l’appareil s’accumulera à chaque itération. Il est possible que pour certains algorithmes, l’erreur soit si grande que le résultat de l’algorithme soit inutile. Mais dans d’autres cas, ce n’est peut-être pas si important.

Dans ces cas, le bruit qui contamine le résultat pourrait être filtré.

“Je dois donc d’abord voir comment l’erreur se propage, puis, si je sais à quel point elle a contaminé le résultat, je peux déterminer si les résultats sont inutiles ou si le bruit peut être filtré pour obtenir le résultat souhaité”, a-t-il déclaré. dit.

À cette fin, Yang étudiera divers types d’algorithmes pour déterminer comment ils sont affectés, et s’ils doivent ou non être repensés ou s’il peut développer un filtre à la place.

« Fondamentalement, j’analyse la pertinence des algorithmes quantiques sur les ordinateurs quantiques », dit-il. “Il s’agit donc d’une analyse numérique quantique d’un point de vue probabiliste.”

L’objectif ultime est de permettre à l’informatique quantique d’atteindre sa promesse de vitesse inégalée lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes très complexes comme ces systèmes physiques et chimiques impliquant des interactions entre des millions de molécules.

« Disons qu’une société pharmaceutique veut concevoir un nouveau médicament ou vaccin », dit-il. « Ils doivent comprendre l’interaction entre toutes ces particules. Si je devais utiliser un ordinateur classique, ce processus serait très lent. Mais avec un ordinateur quantique, ce serait très, très rapide.

Yang dit que le prix aide non seulement son domaine à se rapprocher de cette réalité, mais reflète également une reconnaissance en dehors de sa communauté de chercheurs que le potentiel de l’informatique quantique vaut l’investissement.

« Ce prix provient à la fois de la Division des fondements de l’informatique et de la communication de la NSF et de sa Division des sciences mathématiques », dit-il. « Ce qui signifie que les gens de la communauté des mathématiques et des statistiques s’intéressent maintenant à l’informatique quantique. Ils se rendent compte qu’il s’agit d’un domaine très important, et nous pouvons apporter une contribution.

À propos de Xiu Yang

Xiu Yang est professeur adjoint d’ingénierie industrielle et des systèmes à l’Université Lehigh. Avant de rejoindre la faculté du PC Rossin College of Engineering and Applied Science en 2019, il était scientifique au Pacific Northwest National Laboratory (PNNL).

Les travaux de Yang sont centrés sur l’informatique scientifique moderne, y compris la quantification de l’incertitude, la modélisation à plusieurs échelles, l’apprentissage automatique basé sur la physique et la découverte scientifique basée sur les données. Il applique ses méthodes dans des domaines de recherche tels que la dynamique des fluides, l’hydrologie, la biochimie, les matériaux souples, la modélisation du climat, le stockage de l’énergie et les réseaux électriques.

Il se concentre actuellement sur les algorithmes de calcul quantique pour le calcul scientifique. Il se concentre actuellement sur les algorithmes de calcul quantique pour le calcul scientifique. Il est membre du Quantum Computing and Optimization Lab (QCOL) de Lehigh et est affilié à l’Institute for Data, Intelligent Systems & Computation (I-DISC) de Lehigh.

Yang a reçu un financement dans le cadre du prestigieux programme NSF Faculty Early Career Development (CAREER) en 2022 et a remporté le prix de performance exceptionnelle du PNNL en 2015 et 2016. Il a siégé au comité de vision des mathématiques appliquées du département américain de l’énergie en 2019.

Yang a obtenu son doctorat à la Division de mathématiques appliquées de l’Université Brown. Il a obtenu son BS et MS du Département d’informatique scientifique et technique de l’Université de Pékin en Chine.


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