Étant donné une liste de villes et les distances entre chaque paire de villes, comment déterminer le trajet le plus court qui visite chaque ville exactement une fois et revient au point de départ ? Ce problème célèbre est appelé le «problème du voyageur de commerce» et est un exemple de problème d'optimisation combinatoire. Résoudre ces problèmes à l'aide d'ordinateurs conventionnels peut prendre beaucoup de temps, et des dispositifs spéciaux appelés « recuiseurs quantiques » ont été créés à cet effet.

Les recuits quantiques sont conçus pour trouver l'état d'énergie le plus bas (ou état fondamental) de ce qu'on appelle un modèle d'Ising. De tels modèles sont des représentations abstraites d'un système de mécanique quantique impliquant des spins en interaction qui sont également influencés par des champs magnétiques externes. A la fin des années 90, les scientifiques ont découvert que les problèmes d'optimisation combinatoire pouvaient être formulés sous forme de modèles d'Ising, qui à son tour pourraient être physiquement mis en œuvre dans des recuits quantiques. Pour obtenir la solution d'un problème d'optimisation combinatoire, il suffit d'observer l'état fondamental atteint dans son recuit quantique associé après un court laps de temps.

L'un des plus grands défis de ce processus est la transformation du modèle d'Ising logique en un modèle d'Ising physiquement implémentable adapté au recuit quantique. Parfois, les valeurs numériques des interactions de spin ou des champs magnétiques externes nécessitent un nombre de bits pour les représenter (largeur de bits) trop grand pour un système physique. Cela limite considérablement la polyvalence et l'applicabilité des recuits quantiques aux problèmes du monde réel. Heureusement, dans une étude récente publiée dans Transactions IEEE sur les ordinateurs , des scientifiques japonais se sont penchés sur ce problème. Basé uniquement sur la théorie mathématique, ils ont développé une méthode par laquelle un modèle d'Ising logique donné peut être transformé en un modèle équivalent avec une largeur de bits souhaitée afin de l'adapter à une implémentation physique souhaitée.

Leur approche consiste à ajouter des spins auxiliaires au modèle d'Ising pour les interactions ou les champs magnétiques problématiques de telle sorte que l'état fondamental (solution) du modèle transformé soit le même que celui du modèle d'origine tout en nécessitant également une largeur de bit inférieure. La technique est relativement simple et totalement garantie pour produire un modèle d'Ising équivalent avec la même solution que l'original. "Notre stratégie est la première au monde à résoudre efficacement et théoriquement le problème de la réduction de la largeur des bits dans les interactions de spin et les coefficients de champ magnétique dans les modèles d'Ising, " remarque le professeur Nozomu Togawa de l'université de Waseda, Japon, qui a dirigé l'étude.

Les scientifiques ont également mis leur méthode à l'épreuve dans plusieurs expériences, ce qui a confirmé sa validité. Le professeur Togawa a de grands espoirs, et il conclut en disant :"L'approche développée dans cette étude élargira l'applicabilité des recuits quantiques et les rendra beaucoup plus attrayants pour les personnes traitant non seulement des modèles physiques d'Ising, mais aussi de toutes sortes de problèmes d'optimisation combinatoire. De tels problèmes sont courants en cryptographie, logistique, et l'intelligence artificielle, parmi tant d'autres domaines."