Les modèles informatiques de systèmes tels que le flux de circulation d'une ville ou l'activation neuronale dans le cerveau ont tendance à utiliser beaucoup de mémoire. Mais une nouvelle approche avec des simulateurs quantiques pourrait réduire considérablement cette utilisation de la mémoire en adoptant une approche quantique du temps. Le seul coût est un enregistrement diminué du passé.

La suggestion vient des chercheurs Mile Gu et Thomas Elliott à Singapour, qui décrivent leur proposition dans un article publié le 1er mars dans Informations quantiques npj . Gu travaille au Center for Quantum Technologies et à l'Université technologique de Nanyang (NTU) à Singapour, et Elliott est à NTU.

Pour effectuer une simulation, un ordinateur classique doit découper le temps en étapes discrètes. Gu fait une analogie avec une ancienne façon de mesurer le temps :le sablier. "Zoomez sur un sablier et l'on peut voir les grains de sable tomber un par un. C'est un écoulement granuleux, " dit Gu.

Tout comme le sablier a besoin de sable plus fin pour mesurer le temps plus précisément, un ordinateur a besoin de pas de temps plus fins pour faire des simulations plus précises. En réalité, l'idéal serait de simuler le temps en continu car, au meilleur de nos observations, le temps semble être continu. Mais cela implique qu'une simulation classique vraiment précise aurait besoin d'une mémoire infinie pour exécuter un tel programme.

Bien que cela soit impossible avec un ordinateur classique, les effets quantiques fournissent une solution de contournement. "Avec un simulateur quantique, vous pouvez éviter le compromis précision/stockage que vous devez subir avec un appareil classique, " explique Elliott.

Pour expliquer comment ça marche, imaginez que vous devez prendre un bus. Si vous arrivez à l'arrêt juste à temps pour voir partir un bus, vous vous attendez maintenant à ce que le prochain bus prenne plus de temps à arriver que si vous n'en aviez pas vu un seul partir. C'est parce que la probabilité qu'un bus arrive n'est pas toujours constante, mais cela dépend du temps qu'il s'est écoulé depuis le dernier bus.

Pour simuler des processus similaires où la probabilité change au fil du temps, un ordinateur ordinaire calcule les résultats à des intervalles de temps définis. Cela pourrait, par exemple, diviser les probabilités d'heures d'arrivée des bus en intervalles de 30 secondes, mettre à jour ces probabilités après chaque intervalle selon qu'un bus est arrivé (ou non). Pour être plus précis sur quand un bus viendra, ou pour modéliser avec précision plus grand, des réseaux de trafic plus compliqués, nécessite des pas de temps plus petits et donc plus de mémoire.

Dans cette approche classique, on fait des prédictions en comptant combien de temps s'est écoulé depuis le bus précédent. Cela semble logique, et il s'avère être la meilleure méthode classique. La physique quantique, cependant, permet une approche complètement différente.

Un simulateur quantique peut être dans de nombreux états différents en même temps, chacun avec sa propre probabilité d'être réalisé. C'est un phénomène connu sous le nom de superposition quantique. La proposition de Gu et Elliott est d'encoder la distribution temporelle de probabilité de l'événement qu'ils souhaitent simuler dans la pondération de probabilité des différents états. Si la superposition est créée dans une propriété telle que la position d'une particule, qui peut lui-même évoluer en continu, le temps peut alors être suivi en continu aussi. Il est donc possible de rejeter certaines informations sur le temps écoulé - en obtenant une efficacité mémoire supérieure - sans sacrifier la précision prédictive.

Le gain se fait au détriment de la perte de connaissance du passé. Le temps écoulé - un enregistrement du passé, en d'autres termes - ne peut pas être récupéré exactement de la superposition, mais toute capacité de prévision est néanmoins conservée.

"Finalement, lorsque nous faisons des prédictions, nous ne nous soucions pas de ce que nous avons déjà vu. Plutôt, nous ne nous soucions que de ce que ces observations nous disent sur ce que nous nous attendons à voir ensuite. La physique quantique nous permet d'isoler efficacement ces informations », explique Elliott.