Une nouvelle technique par des chercheurs de l'Université de Princeton, L'Université de Chicago et IBM améliorent considérablement la fiabilité des ordinateurs quantiques en exploitant des données sur le bruit des opérations sur du matériel réel. Dans un article présenté cette semaine, les chercheurs décrivent une nouvelle méthode de compilation qui augmente la capacité des ordinateurs quantiques à ressources limitées et « bruyants » à produire des réponses utiles. Notamment, les chercheurs ont démontré une amélioration moyenne de près de trois fois la fiabilité pour les exécutions du système réel sur l'ordinateur quantique à 16 qubits d'IBM, l'amélioration de certaines exécutions de programmes jusqu'à dix-huit fois.

Le groupe de recherche commun comprend des informaticiens et des physiciens de la collaboration EPiQC (Enabling Practical-scale Quantum Computation), une expédition NSF en informatique qui a débuté en 2018. EPiQC vise à combler le fossé entre les applications et programmes quantiques théoriques et les architectures pratiques d'informatique quantique sur des appareils à court terme. Les chercheurs d'EPiQC se sont associés à des experts en informatique quantique d'IBM pour cette étude, qui sera présenté à la 24e conférence ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages ​​and Operating Systems (ASPLOS) à Providence, Rhode Island le 17 avril.

Adapter les programmes au bruit qubit

Les ordinateurs quantiques sont composés de qubits (bits quantiques) dotés de propriétés particulières issues de la mécanique quantique. Ces propriétés spéciales (superposition et intrication) permettent à l'ordinateur quantique de représenter un très grand espace de possibilités et de les parcourir pour trouver la bonne réponse, trouver des solutions beaucoup plus rapidement que les ordinateurs classiques.

Cependant, les ordinateurs quantiques d'aujourd'hui et des 5 à 10 prochaines années sont limités par des opérations bruyantes, où les opérations de porte de calcul quantique produisent des inexactitudes et des erreurs. Lors de l'exécution d'un programme, ces erreurs s'accumulent et conduisent potentiellement à de mauvaises réponses.

Pour compenser ces erreurs, les utilisateurs exécutent des programmes quantiques des milliers de fois et sélectionnent la réponse la plus fréquente comme réponse correcte. La fréquence de cette réponse est appelée le taux de réussite du programme. Dans un ordinateur quantique idéal, ce taux de réussite serait de 100 % :chaque exécution sur le matériel produirait la même réponse. Cependant, en pratique, les taux de réussite sont bien inférieurs à 100 % en raison des opérations bruyantes.

Les chercheurs ont observé que sur du matériel réel, tels que le système IBM 16-qubit, les taux d'erreur des opérations quantiques présentent de très grandes variations entre les différentes ressources matérielles (qubits/portes) du système. Ces taux d'erreur peuvent également varier d'un jour à l'autre. Les chercheurs ont découvert que les taux d'erreur d'opération peuvent varier jusqu'à 9 fois plus en fonction de l'heure et du lieu de l'opération. Lorsqu'un programme est exécuté sur cette machine, les qubits matériels choisis pour l'exécution déterminent le taux de réussite.

"Si nous voulons exécuter un programme aujourd'hui, et notre compilateur choisit une porte matérielle (opération) qui a un faible taux d'erreur, le taux de réussite du programme chute considérablement, " a déclaré le chercheur Prakash Murali, un étudiant diplômé de l'Université de Princeton. "Au lieu, si nous compilons en étant conscient de ce bruit et exécutons nos programmes en utilisant les meilleurs qubits et opérations du matériel, nous pouvons augmenter considérablement le taux de réussite."

Pour exploiter cette idée d'adapter l'exécution du programme au bruit matériel, les chercheurs ont développé un compilateur « adaptatif au bruit » qui utilise des données détaillées de caractérisation du bruit pour le matériel cible. Ces données de bruit sont régulièrement mesurées pour les systèmes quantiques IBM dans le cadre de l'étalonnage des opérations quotidiennes et incluent les taux d'erreur pour chaque type d'opération possible sur le matériel. En exploitant ces données, le compilateur mappe les qubits du programme aux qubits matériels qui ont de faibles taux d'erreurs et planifie rapidement les portes pour réduire les risques de dégradation d'état due à la décohérence. En outre, il minimise également le nombre d'opérations de communication et les effectue à l'aide d'opérations matérielles fiables.

Améliorer la qualité des exécutions sur un système quantique réel

Pour démontrer l'impact de cette approche, les chercheurs ont compilé et exécuté un ensemble de programmes de référence sur l'ordinateur quantique IBM à 16 qubits, comparer le taux de réussite de leur nouveau compilateur adaptatif au bruit aux exécutions du compilateur Qiskit d'IBM, le compilateur par défaut pour cette machine. À travers les repères, ils ont observé une amélioration moyenne de près de trois fois le taux de réussite, avec jusqu'à dix-huit fois des améliorations sur certains programmes. Dans plusieurs cas, Le compilateur d'IBM a produit de mauvaises réponses pour les exécutions en raison de son ignorance du bruit, tandis que le compilateur adaptatif au bruit a produit des réponses correctes avec des taux de réussite élevés.

Bien que les méthodes de l'équipe aient été démontrées sur la machine à 16 qubits, tous les systèmes quantiques au cours des 5 à 10 prochaines années devraient avoir des opérations bruyantes en raison des difficultés à exécuter des portes précises, défauts causés par la fabrication lithographique, variations de température, et d'autres sources. L'adaptation au bruit sera cruciale pour exploiter la puissance de calcul de ces systèmes et ouvrir la voie au calcul quantique à grande échelle.

"Lorsque nous menons des programmes à grande échelle, nous voulons que les taux de réussite soient élevés pour pouvoir distinguer la bonne réponse du bruit et aussi pour réduire le nombre de répétitions nécessaires pour obtenir la réponse, " a souligné Murali. " Notre évaluation démontre clairement que l'adaptation au bruit est cruciale pour atteindre le plein potentiel des systèmes quantiques. "

Le papier complet de l'équipe, "Noise-Adaptive Compiler Mappings for Noisy Intermediate-Scale Quantum Computers" est maintenant publié sur arXiv et sera présenté à la 24e conférence internationale ACM sur le support architectural pour les langages de programmation et les systèmes d'exploitation (ASPLOS) à Providence, Rhode Island le 17 avril.