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    Développement d'algorithmes quantiques pour des problèmes d'optimisation

    Illustration d'une puce informatique quantique. Crédit :iStock

    Les ordinateurs quantiques du futur promettent de résoudre des problèmes complexes plus rapidement que les ordinateurs ordinaires. Par exemple, ils peuvent factoriser de grands nombres exponentiellement plus rapidement que les ordinateurs classiques, ce qui leur permettrait de casser des codes dans le système de cryptographie le plus couramment utilisé. Il existe d'autres applications potentielles pour les ordinateurs quantiques, trop, comme la résolution de problèmes de chimie complexes impliquant la mécanique des molécules. Mais quels types d'applications seront les meilleurs pour les ordinateurs quantiques, qui peut encore être à une décennie ou plus de devenir une réalité, est encore une question ouverte.

    Dans une nouvelle étude Caltech, accepté par l'Institut des ingénieurs électriciens et électroniciens (IEEE) 2017 Symposium sur les fondements de l'informatique, les chercheurs ont démontré que l'informatique quantique pouvait être utile pour accélérer les solutions aux « programmes semi-définis, " une classe largement utilisée de problèmes d'optimisation. Ces programmes comprennent des programmes dits linéaires, qui sont utilisés, par exemple, lorsqu'une entreprise souhaite minimiser le risque de son portefeuille d'investissements ou lorsqu'une compagnie aérienne souhaite affecter efficacement des équipages à ses vols.

    L'étude présente un nouvel algorithme quantique qui pourrait accélérer la résolution de problèmes semi-définis, parfois exponentiellement. Les algorithmes quantiques sont des ensembles d'instructions qui indiquent aux ordinateurs quantiques ce qu'ils doivent faire pour résoudre des problèmes.

    "L'un des objectifs de l'informatique quantique est d'accélérer les calculs à des niveaux qui dépassent de loin ce que les ordinateurs classiques peuvent faire, " dit Fernando Brandão, le professeur Bren de physique théorique à Caltech. Le co-auteur de Brandão est Krysta Svore de Microsoft, qui a financé en partie l'étude.

    Le nouvel algorithme quantique serait, en particulier, accélérer considérablement les programmes semi-définis qui sont utilisés pour apprendre des états quantiques inconnus. Brandão dit que ce type de problème "d'apprentissage quantique" est rencontré par les chercheurs qui étudient les grands systèmes quantiques dans une variété de systèmes différents tels que les qubits supraconducteurs, qui sont des unités d'information quantique similaires aux bits informatiques qui fonctionneraient sur la base de la technologie supraconductrice. Les programmes semi-définis sont utilisés pour donner une description du comportement de la matière quantique, et ça, à son tour, permet aux chercheurs de mieux comprendre les états bizarres du monde subatomique.

    "Ce type d'application est un bon candidat pour une utilisation en informatique quantique, " dit Brandão. " Nous sommes encore loin de connaître toutes les applications de l'informatique quantique, et cela fait partie de l'excitation - il y a des possibilités dont nous n'avons même pas encore rêvé."

    L'étude, titré, "Accélérations quantiques pour la programmation semi-définie, " a été financé par Microsoft, la Fondation nationale des sciences, et Caltech.

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