Une grande équipe de chercheurs travaillant avec Google Inc. et affiliée à de nombreuses institutions aux États-Unis, un en Allemagne et un aux Pays-Bas ont mis en œuvre un algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA) sur un dispositif quantique à échelle intermédiaire (NISQ) bruyant de 53 qubits. Dans leur article publié dans la revue Physique de la nature, , le groupe décrit leur méthode d'étude des performances de leur QAOA sur le processeur quantique supraconducteur de 53 qubits Sycamore de Google et ce qu'ils en ont appris. Boaz Barak de l'Université Harvard a publié un article de News &Views sur le travail effectué par l'équipe dans le même numéro de la revue.

Au cours des dernières décennies, les ingénieurs ont fait de grands progrès dans l'amélioration de la vitesse des ordinateurs, alors même qu'ils approchent des limites ultimes de la photolithographie traditionnelle sur silicium. Les scientifiques ont donc travaillé au développement d'ordinateurs quantiques, ce que la théorie a suggéré pourrait s'attaquer à des applications qui sont encore trop difficiles à exécuter pour les ordinateurs. Malheureusement, malgré quelques progrès, les ordinateurs quantiques ne sont toujours pas vraiment utiles. Ceux qui ont été construits sont décrits comme des appareils NISQ, car ils souffrent tous du même problème :le bruit entraînant des erreurs. Ils sont également considérés comme des tremplins vers les types de dispositifs que la théorie suggère sont possibles, d'où l'étiquette intermédiaire. Alors que les scientifiques continuent de développer la technologie de l'informatique quantique, ils examinent ce qui pourrait être possible une fois que de tels dispositifs seront construits. À cette fin, ils ont développé des QAOA, des algorithmes destinés à combler le fossé informatique entre les ordinateurs quantiques et les ordinateurs classiques.

La raison pour laquelle les QAOA sont nécessaires est que les ingénieurs n'ont aucun moyen de simuler des périphériques NISQ sur des ordinateurs conventionnels, ce qui rend difficile l'apprentissage de l'utilisation d'un véritable ordinateur quantique pour des applications réelles. Les algorithmes d'approximation aident les chercheurs à avoir une meilleure idée de ce à quoi pourrait ressembler l'informatique lorsque de véritables ordinateurs quantiques seront enfin opérationnels.

Dans ce nouvel effort, les chercheurs ont créé un QAOA et l'ont exécuté sur la plate-forme informatique de pointe NISQ de Google. Comme le note Barak, leur QAOA a fonctionné comme une combinaison d'algorithmes plus petits qui ont été créés pour exécuter des simulations sur un ordinateur quantique, comme le recuit simulé. De tels algorithmes commencent par présenter une réponse aléatoire et cherchent ensuite à l'améliorer à l'aide d'opérateurs quantiques. En utilisant l'algorithme, les chercheurs en ont appris davantage sur les moyens de réduire le bruit ou d'atténuer ses effets. Ils en ont également appris davantage sur l'utilisation des hyperparamètres et les moyens possibles de mapper les problèmes clés sur une architecture quantique.

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