Les chercheurs ont montré un avantage quantitatif

Des chercheurs de l’Université de l’Arizona ont démontré un avantage quantitatif. Crédit : Université de l’Arizona

L’informatique quantique et la détection quantique ont le potentiel d’être beaucoup plus puissantes que leurs homologues classiques. Non seulement un ordinateur quantique entièrement réalisé ne prend que quelques secondes pour résoudre des équations qui prendraient des milliers d’années à un ordinateur classique, mais il pourrait avoir d’innombrables effets dans des domaines allant de l’imagerie biomédicale à la conduite autonome.


Cependant, la technologie n’est pas encore là.

En fait, malgré les théories répandues sur l’influence à longue portée des techniques quantiques, très peu de chercheurs ont pu démontrer, en utilisant la technologie maintenant disponible, que les méthodes quantiques ont un avantage sur leurs homologues classiques.

Dans un article de recherche publié le 1er juin dans la revue X. examen physique, des chercheurs de l’Université de l’Arizona ont démontré expérimentalement que le quantum a un avantage sur les systèmes informatiques classiques.

Co-auteur de l’article Zheshen Zhang, professeur agrégé de science et d’ingénierie des matériaux, chercheur principal au UArizona Quantum Information and Materials Group et l’un des co-auteurs de l’article. « Nous cherchons à montrer comment nous pouvons tirer parti de la technologie quantique déjà existante pour en tirer parti applications du monde réel. « 

Comment (et quand) le quantum fonctionne

L’informatique quantique et d’autres processus quantiques reposent sur de petites et puissantes unités d’information appelées qubits. Les ordinateurs classiques que nous utilisons aujourd’hui fonctionnent avec des unités d’information appelées bits, qui existent sous forme de zéros ou de simples, mais les qubits peuvent exister dans les deux états en même temps. Cette dualité les rend forts et cassants. Les micro qubits sont susceptibles de s’effondrer sans avertissement, rendant le processus appelé Rectifiez des fautes– qui résout ces problèmes lorsqu’ils surviennent – est très important.

Le champ quantique est maintenant à une époque que le célèbre physicien John Preskill du California Institute of Technology appelait « niveau intermédiaire bruit quantique » ou NISQ. À l’ère NISQ, les ordinateurs quantiques peuvent effectuer des tâches qui ne nécessitent qu’environ 50 à quelques centaines de qubits, bien qu’il y ait une quantité importante de bruit ou d’interférences. Plus que cela et le bruit l’emporte sur l’intérêt, ce qui conduit à l’effondrement de tout. Il est largement admis que 10 000 à plusieurs millions de qubits sont nécessaires pour mettre en œuvre des applications quantiques utiles dans la pratique.

Imaginez que vous inventiez un système qui garantit que chaque repas que vous cuisinez se terminera parfaitement, puis que vous donniez ce système à un groupe d’enfants qui n’ont pas les bons ingrédients. Ce sera génial dans quelques années, une fois que les enfants seront adultes et pourront acheter ce dont ils ont besoin. Mais jusque-là, l’utilité du système est limitée. De même, jusqu’à ce que les chercheurs avancent dans le domaine de la correction d’erreurs, qui peut réduire les niveaux de bruit, les calculs quantiques sont limités à une petite échelle.

Les ingénieurs de l'Arizona montrent un avantage quantitatif

Quuntao Zhuang (à gauche), chercheur principal du groupe Théorie de l’information quantique, et Zheshen Zhang, chercheur principal du groupe Information quantique et matériaux, sont tous deux professeurs adjoints au College of Engineering. Crédit : Université de l’Arizona

Avantages de verrouillage

L’expérience décrite dans l’article a utilisé une combinaison de techniques classiques et quantitatives. Plus précisément, il a utilisé trois capteurs pour classer l’amplitude et l’angle moyens des signaux RF.

Les capteurs sont équipés d’une autre source quantique appelée intrication, qui leur permet de partager des informations entre eux et offre deux avantages principaux : Premièrement, cela améliore la sensibilité du capteur et réduit les erreurs. Deuxièmement, parce qu’ils sont imbriqués, les capteurs évaluent les propriétés globales plutôt que de collecter des données sur des parties spécifiques du système. Ceci est utile pour les applications qui n’ont besoin que d’une réponse binaire ; Par exemple, en imagerie médicale, les chercheurs n’ont pas besoin de connaître chaque cellule d’un échantillon de tissu qui n’est pas cancéreuse, juste si une seule cellule est cancéreuse. Le même concept s’applique à la détection de produits chimiques dangereux dans l’eau potable.

L’expérience a montré qu’équiper les capteurs d’intrication quantique leur donnait un avantage par rapport aux capteurs classiques, réduisant la possibilité d’erreurs par une marge faible mais critique.

« L’idée d’utiliser le verrouillage pour améliorer les capteurs ne se limite pas à un type spécifique de capteur, elle peut donc être utilisée pour une gamme d’applications différentes, tant que vous disposez de l’équipement pour verrouiller les capteurs », a déclaré l’étude co- auteur Quuntao. Zhuang, professeur adjoint d’ingénierie électrique et informatique et chercheur principal du groupe Théorie de l’information quantique « En théorie, vous pourriez penser à des applications comme le lidar (détection lumineuse et télémétrie) pour les voitures autonomes, par exemple. »

Zhuang et Zhang ont développé la théorie derrière l’expérience et l’ont décrite dans un article de revue physique de 2019. Ils ont co-écrit le nouvel article avec l’auteur principal Yi Xia, doctorant à la James C. Wyant School of Optical Sciences, et Wei Li, chercheur postdoctoral en science et ingénierie des matériaux.

Cahiers d’exercices Qubit

Il existe des applications actuelles qui utilisent une combinaison de traitement quantique et classique à l’ère NISQ, mais elles reposent sur des ensembles de données classiques préexistants qui doivent être transformés et catégorisés dans le monde quantique. Imaginez que vous preniez une série de photos de chats et de chiens, puis que vous chargeiez les photos dans un système qui utilise des méthodes quantiques pour étiqueter les photos comme « chat » ou « chien ».

L’équipe aborde le processus d’étiquetage sous un angle différent, en utilisant des capteurs quantiques pour collecter principalement leurs données. C’est un peu comme utiliser un appareil photo quantique spécialisé qui étiquette les photos comme « chien » ou « chat » tout en prenant des photos.

« De nombreux algorithmes prennent en compte les données stockées sur un disque informatique, puis les convertissent en un système quantique, ce qui prend du temps et des efforts », a déclaré Zhuang. « Notre système fonctionne sur un problème différent en évaluant les processus physiques qui se produisent en temps réel. »

L’équipe est enthousiasmée par les futures applications de leur travail à l’intersection détection quantique Et le Statistiques quantitatives. Ils ont même envisagé un jour d’incorporer l’ensemble du dispositif expérimental sur une lame qui pourrait être plongée dans un biomatériau ou un échantillon d’eau pour identifier des maladies ou des produits chimiques nocifs.

« Nous pensons qu’il s’agit d’un nouveau paradigme pour l’informatique quantique et l’apprentissage automatique quantique et quantique. » capteursParce que cela crée vraiment un pont pour relier tous ces différents domaines. »


Nouveau lot dans les technologies quantiques


Plus d’information:
Yi Xia et al., Classification de données améliorée quantique avec un réseau de capteurs synaptiques diversifié, X. examen physique (2021). DOI : 10.1103/PhysRevX.11.021047

la citation: Les chercheurs montrent l’avantage quantique (2021, 1er juin) Récupéré le 1er juin 2021 sur https://phys.org/news/2021-06-quantum-advantage.html

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