Lors du Quantum Top 2021 qui s’est terminé en décembre, le poids lourd des calculs IBM a déclaré que 2023 sera l’année où ses systèmes sophistiqués commenceront à offrir des avantages quantiques tangibles, et l’informatique quantique prend enfin son emplacement en tant qu’outil de performance efficace dans le paysage de l’informatique haute performance.
Mais cela signifie-t-il que pour 2022, les mises à jour de l’informatique quantique resteront-elles simplement théoriques et académiques ? Selon IBM lui-même, les applications informatiques quantiques utiles restent minimes, à la fois en termes de cas d’utilisation réels, mais également dans la puissance de calcul encore limitée des processeurs quantiques actuels.
Ce sont les conclusions des chercheurs d’IBM Quantum à la fois à l’Almaden Proving Ground en Californie et au TJ Watson Proving Ground à New York, qui ont publié un document de recherche le mois dernier sur les limitations d’utilisation qui empêcher l’utilisation complète de la puissance de calcul quantique pour effectuer des simulations compliquées.
« Les ordinateurs quantiques sont prometteurs pour les simulations de systèmes chimiques et physiques, mais les capacités limitées des processeurs quantiques actuels ne permettent que de petites, et souvent approximatives, simulations », commence l’article.
Co-écrit par Andrew Eddins, Mario Motta, Tanvi P. Gujarati, Sergey Bravyi, Antonio Mezzacapo, Charles Hadfield et Sarah Sheldon, l’étude poursuit en mentionnant qu’avec précision découverte comment répliquer des systèmes quantiques de complexité croissante sont rendus plus difficiles puisque « les calculs classiques sont irrités par l’inefficacité intrinsèque de la représentation classique d’un état quantique, tandis que les calculs quantiques sont limités à de petites simulations en raison de la quantité et de la qualité restreintes des bits quantiques offerts » , ou qubits – les systèmes de détermination standard dans les estimations quantiques.
L’article fournit également sa solution de contournement, qui consiste à fusionner des aspects de l’informatique conventionnelle avec les nouveaux processus d’informatique quantique, une méthode décrite par les chercheurs d’IBM comme « forgeage par enchevêtrement classique ». Exploitant les ressources informatiques classiques pour enregistrer et suivre les connexions quantiques, cette méthode peut efficacement « doubler la taille du système qui peut être simulé sur du matériel quantique ».
Pour valider son utilité pratique dans une simulation de l’eau, la recherche groupe d’étude a déplacé quelques-unes des tâches de calcul vers le post-traitement traditionnel, leur permettant de « représenter dix orbitales de spin de la molécule d’eau sur 5 qubits d’un processeur IBM Quantum dans la simulation variationnelle la plus précise de l’énergie de l’état fondamental de l’EAU en utilisant du matériel quantique pour date. »
Réaliser la « simulation variationnelle la plus précise » en intégrant l’informatique classique et quantique est la leçon la plus importante tirée de l’article technique détaillé d’IBM. La combinaison de différents états de qubits est un processus connu sous le nom d’intrication, mais c’est le premier signe clair que le calcul classique peut être couplé avec des processeurs quantiques.
INFORMATIQUE QUANTIQUE
Informatique quantique se lancer dans l’utilisation industrielle
« Le processeur quantique prépare et détermine de manière cohérente un état représentant soit les électrons de spin-up, soit les électrons de spin-down, et les résultats sont intégrés aux spécifications classiques définissant l’intrication à calculer l’énergie de l’État », précise l’article.
Les chercheurs passent ensuite en revue les conditions idéales pour utiliser la technique classique de forgeage par enchevêtrement, y compris une feuille de route détaillant comment le processus peut être étendu à des problèmes plus importants , et offrant une valeur mesurable appropriée à l’étude de la recherche quantique. Ce qui le rend le plus intéressant, c’est que la relation avec l’informatique classique est ce qui a permis la percée dans la compréhension du traitement quantique beaucoup mieux.
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