Les technologies de communication et de calcul quantiques promettent des applications sans précédent, telles que les communications sécurisées inconditionnellement, capteurs ultra-précis, et des ordinateurs quantiques capables de résoudre des problèmes spécifiques avec un niveau d'efficacité impossible à atteindre par les ordinateurs classiques. Ces derniers temps, les ordinateurs quantiques sont également envisagés comme des nœuds dans un réseau de dispositifs quantiques, où les connexions sont établies via des canaux quantiques et les données sont des systèmes quantiques qui traversent le réseau, établissant ainsi les bases d'un futur « internet quantique ».

Avec la conception de ces réseaux d'information quantique viennent de nouveaux défis théoriques, étant donné qu'il est nécessaire d'établir des protocoles optimisés de traitement automatisé de l'information pour travailler avec des données quantiques, de la même manière que les réseaux de communication actuels gèrent automatiquement les informations.

Les chercheurs de l'UAB ont été confrontés pour la première fois à l'un de ces défis :le problème du tri des données d'un réseau de systèmes quantiques en fonction de l'état dans lequel elles ont été préparées. Les chercheurs ont mis au point une procédure optimale permettant d'identifier des groupes de systèmes quantiques préparés de manière identique.

Le protocole développé par les chercheurs de l'UAB montre un lien naturel avec un cas d'utilisation archétypal de l'apprentissage automatique classique :regrouper des échantillons de données selon qu'ils partagent ou non une distribution de probabilité sous-jacente commune. Le problème est similaire à la façon dont un ordinateur classique discerne l'origine de différents sons captés simultanément par un microphone placé dans la rue. L'ordinateur peut reconnaître des schémas et discerner une conversation, circulation, et un musicien de rue. Cependant, contrairement aux ondes sonores, identifier des modèles dans les données quantiques est beaucoup plus difficile, car une simple observation ne fournit que des informations partielles et dégrade irrémédiablement les données au cours du processus.

Les physiciens de l'UAB ont également pu comparer les performances des protocoles classiques et quantiques. Selon les chercheurs, le nouveau protocole surpasse de loin les stratégies classiques, en particulier pour les données de grande dimension.

Cette proposition représente une nouvelle étape vers les réseaux d'information quantique, car il établit un cadre théorique solide sur ce qui est physiquement possible dans le domaine de la classification et de la distribution automatisées de l'information quantique. La recherche a été publiée aujourd'hui dans la revue Examen physique X et est rédigé par des chercheurs de l'unité Phénomènes quantiques et information du département de physique de l'UAB Gael Sentís, Alex Monràs, Ramon Muñoz-Tàpia, Jon Calsamiglia et Emilio Bagan.