La biomimétique quantique consiste à reproduire dans les systèmes quantiques certaines propriétés exclusives des organismes vivants. Des chercheurs de l'Université du Pays Basque ont imité la sélection naturelle, l'apprentissage et la mémoire dans une nouvelle étude. Les mécanismes développés pourraient donner un coup de pouce au calcul quantique et faciliter le processus d'apprentissage dans les machines.
Unai Alvarez-Rodriguez est chercheur au sein du groupe de recherche Quantum Technologies for Information Science (QUTIS) rattaché au Département de Chimie Physique de l'UPV/EHU, et un expert en technologies de l'information quantique. La technologie de l'information quantique utilise des phénomènes quantiques pour coder des tâches de calcul. Contrairement au calcul classique, le calcul quantique « a l'avantage de ne pas se limiter à produire des registres aux valeurs zéro et un, " dit-il. Qubits, l'équivalent des bits en calcul classique, peut prendre des valeurs nulles, un ou les deux à la fois, un phénomène connu sous le nom de superposition, qui "donne aux systèmes quantiques la possibilité d'effectuer des opérations beaucoup plus complexes, établir un parallèle de calcul au niveau quantique, et offrant de meilleurs résultats que les systèmes de calcul classiques, " il ajouta.
Le groupe de recherche auquel appartient Alvarez-Rodriguez a décidé de se concentrer sur l'imitation des processus biologiques. "Nous avons pensé qu'il serait intéressant de créer des systèmes capables d'imiter certaines propriétés exclusives des entités vivantes. En d'autres termes, nous cherchions à concevoir des protocoles d'information quantique dont la dynamique était analogue à ces propriétés. » Les processus qu'ils ont choisi d'imiter au moyen de simulateurs quantiques étaient la sélection naturelle, mémoire et intelligence. Cela les a amenés à développer le concept de biomimétique quantique.
Ils ont recréé un environnement de sélection naturelle dans lequel il y avait des individus, réplication, mutation, interaction avec les autres individus et l'environnement, et un état équivalent à la mort. "Nous avons développé ce mécanisme final pour que les individus aient une durée de vie finie, " a déclaré le chercheur. Ainsi, en combinant tous ces éléments, le système n'a pas de solution claire et unique :« Nous avons abordé le modèle de la sélection naturelle comme une dispute entre différentes stratégies dans laquelle chaque individu serait une stratégie pour résoudre le problème, la solution serait la stratégie capable de dominer l'espace disponible."
Le mécanisme pour simuler la mémoire, d'autre part, consiste en un système régi par des équations. Mais les équations affichent une dépendance vis-à-vis de leurs états antérieurs et futurs, donc la façon dont le système change "ne dépend pas seulement de son état actuel, mais sur son état il y a cinq minutes, et où ça va être dans cinq minutes, " a expliqué Alvarez-Rodriguez.
Finalement, dans les algorithmes quantiques relatifs aux processus d'apprentissage, ils ont développé des mécanismes pour optimiser des tâches bien définies, améliorer les algorithmes classiques, et d'améliorer les marges d'erreur et la fiabilité des opérations. "Nous avons réussi à encoder une fonction dans un système quantique mais pas à l'écrire directement; le système l'a fait de manière autonome, nous pourrions dire qu'il a « appris » au moyen du mécanisme que nous avons conçu pour que cela se produise. C'est l'une des avancées les plus novatrices de cette recherche, " il a dit.
Des modèles informatiques au monde réel
Toutes ces méthodes et protocoles développés dans ses recherches ont fourni les moyens de résoudre toutes sortes de systèmes. Alvarez-Rodriguez dit que la méthode de la mémoire peut être utilisée pour résoudre des systèmes très complexes :« Elle pourrait être utilisée pour étudier les systèmes quantiques dans différentes conditions ambiantes, ou à différentes échelles de manière plus accessible, manière plus rentable."
En ce qui concerne la sélection naturelle, "plus que tout, nous avons mis au point un mécanisme quantique sur lequel des systèmes auto-répliquants pourraient être basés et qui pourrait être utilisé pour automatiser des processus à l'échelle quantique." Et enfin, en matière d'apprentissage, "nous avons trouvé un moyen d'apprendre une fonction à une machine sans avoir à insérer le résultat au préalable. C'est quelque chose qui va être très utile dans les années à venir, et nous allons pouvoir le voir, " il a dit.
Tous les modèles développés dans la recherche étaient des modèles informatiques. Mais Alvarez-Rodriguez a clairement indiqué que l'une des idées principales de son groupe de recherche est que « la science a lieu dans le monde réel. Tout ce que nous faisons a une application plus ou moins directe. Bien qu'ayant été mené en mode théorique, les simulations que nous avons proposées sont conçues pour pouvoir être réalisées expérimentalement, sur différents types de plateformes quantiques, tels que les ions piégés, circuits supraconducteurs et guides d'ondes phototoniques, entre autres. Pour faire ça, nous avons eu la collaboration des groupes expérimentaux."
