Des chercheurs de l'Université de Waterloo ont mis au point une méthode qui pourrait ouvrir la voie à l'établissement de normes universelles pour mesurer la performance des ordinateurs quantiques.

La nouvelle méthode, appelé benchmarking du cycle, permet aux chercheurs d'évaluer le potentiel d'évolutivité et de comparer une plate-forme quantique à une autre.

« Cette découverte pourrait contribuer grandement à établir des normes de performance et à renforcer les efforts visant à construire un système à grande échelle, ordinateur quantique pratique, " a déclaré Joël Wallman, professeur adjoint à la Faculté de mathématiques et à l'Institut d'informatique quantique de Waterloo. "Une méthode cohérente de caractérisation et de correction des erreurs dans les systèmes quantiques permet de standardiser la manière dont un processeur quantique est évalué, permettant de comparer équitablement les progrès dans différentes architectures."

L'analyse comparative du cycle fournit une solution qui aide les utilisateurs de l'informatique quantique à déterminer la valeur comparative des plates-formes matérielles concurrentes et à augmenter la capacité de chaque plate-forme à fournir des solutions robustes pour leurs applications d'intérêt.

La percée intervient alors que la course à l'informatique quantique s'intensifie rapidement, et le nombre de plates-formes et d'offres de cloud computing quantique augmente rapidement. Rien qu'au cours du dernier mois, il y a eu des annonces importantes de Microsoft, IBM et Google.

Cette méthode détermine la probabilité totale d'erreur dans n'importe quelle application informatique quantique donnée lorsque l'application est implémentée par compilation aléatoire. Cela signifie que l'analyse comparative des cycles fournit le premier moyen multiplateforme de mesurer et de comparer les capacités des processeurs quantiques, adapté aux applications d'intérêt des utilisateurs.

"Grâce à la récente réussite de Google en matière de suprématie quantique, nous sommes maintenant à l'aube de ce que j'appelle "l'ère de la découverte quantique", dit Joseph Emerson, membre du corps professoral de l'IQC. "Cela signifie que les ordinateurs quantiques sujets aux erreurs fourniront des solutions à des problèmes de calcul intéressants, mais la qualité de leurs solutions ne peut plus être vérifiée par des ordinateurs performants.

« Nous sommes ravis car l'analyse comparative des cycles fournit une solution indispensable pour améliorer et valider les solutions d'informatique quantique dans cette nouvelle ère de découverte quantique ».

Emerson et Wallman ont fondé la spin-off IQC Quantum Benchmark Inc., qui a déjà concédé cette technologie à plusieurs fournisseurs d'informatique quantique de premier plan, y compris l'effort d'IA Quantum de Google.

Les ordinateurs quantiques offrent un moyen de calcul fondamentalement plus puissant, grâce à la mécanique quantique. Par rapport à un ordinateur traditionnel ou numérique, les ordinateurs quantiques peuvent résoudre certains types de problèmes plus efficacement. Cependant, les qubits, l'unité de traitement de base d'un ordinateur quantique, sont fragiles; toute imperfection ou source de bruit dans le système peut provoquer des erreurs qui conduisent à des solutions incorrectes dans un calcul quantique.

Prendre le contrôle d'un ordinateur quantique à petite échelle avec seulement un ou deux qubits est la première étape d'un plus grand, entreprise plus ambitieuse. Un ordinateur quantique plus grand peut être capable d'effectuer des tâches de plus en plus complexes, comme l'apprentissage automatique ou la simulation de systèmes complexes pour découvrir de nouveaux médicaments pharmaceutiques. Concevoir un ordinateur quantique plus grand est un défi; le spectre des chemins d'erreur devient plus compliqué à mesure que des qubits sont ajoutés et que le système quantique évolue.

Caractériser un système quantique produit un profil du bruit et des erreurs, indiquant si le processeur effectue les tâches ou les calculs, on lui demande de faire. Pour comprendre les performances de tout ordinateur quantique existant pour un problème complexe ou pour faire évoluer un ordinateur quantique en réduisant les erreurs, il faut d'abord caractériser toutes les erreurs significatives affectant le système.

Wallman, Emerson et un groupe de chercheurs de l'Université d'Innsbruck ont ​​identifié une méthode pour évaluer tous les taux d'erreur affectant un ordinateur quantique. Ils ont mis en œuvre cette nouvelle technique pour l'ordinateur quantique à piège à ions de l'Université d'Innsbruck et ont découvert que les taux d'erreur n'augmentent pas à mesure que la taille de cet ordinateur quantique augmente, un résultat très prometteur.

"L'analyse comparative de cycle est la première méthode pour vérifier de manière fiable si vous êtes sur la bonne voie pour faire évoluer la conception globale de votre ordinateur quantique, ", a déclaré Wallman. "Ces résultats sont significatifs car ils fournissent un moyen complet de caractériser les erreurs sur toutes les plates-formes d'informatique quantique."

L'article « Caracterizing large-scale quantum ordinateurs via cycle benchmarking » apparaît dans Communication Nature .