Une équipe de recherche montre une accélération quantique théorique avec l'algorithme d'optimisation approximative quantique

Dans un nouvel article en Avancées scientifiquesdes chercheurs de JPMorgan Chase, du Laboratoire national d'Argonne du Département américain de l'énergie (DOE) et de Quantinuum ont démontré des preuves claires d'une accélération algorithmique quantique pour l'algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA).

Cet algorithme a été largement étudié et a été implémenté sur de nombreux ordinateurs quantiques. Il a des applications potentielles dans des domaines tels que la logistique, les télécommunications, la modélisation financière et la science des matériaux.

“Ce travail constitue une étape importante vers l'obtention d'un avantage quantique, jetant les bases d'un impact futur sur la production”, a déclaré Marco Pistoia, responsable de la recherche mondiale appliquée en technologie chez JPMorgan Chase.

L’équipe a examiné si un algorithme quantique avec de faibles coûts de mise en œuvre pourrait fournir une accélération quantique par rapport aux méthodes classiques les plus connues. QAOA a été appliqué au problème des séquences binaires à faible autocorrélation, qui est important pour la compréhension du comportement des systèmes physiques, du traitement du signal et de la cryptographie. L’étude a montré que si l’on demandait à l’algorithme de s’attaquer à des problèmes de plus en plus vastes, le temps nécessaire pour les résoudre augmenterait à un rythme plus lent que celui d’un solveur classique.

Pour explorer les performances de l'algorithme quantique dans un environnement silencieux idéal, JPMorgan Chase et Argonne ont développé conjointement un simulateur permettant d'évaluer les performances de l'algorithme à grande échelle.

“Les simulations de circuits quantiques à grande échelle ont utilisé efficacement le supercalculateur pétascale Polaris du DOE situé à l'ALCF. Ces résultats montrent comment le calcul haute performance peut compléter et faire progresser le domaine de la science de l'information quantique”, a déclaré Yuri Alexeev, informaticien à Argonne. Jeffrey Larson, mathématicien computationnel à la Division de mathématiques et d'informatique d'Argonne, a également contribué à cette recherche.

Pour faire le premier pas vers la réalisation pratique de l'accélération de l'algorithme, les chercheurs ont démontré une implémentation à petite échelle sur les ordinateurs quantiques à ions piégés H1 et H2 de Quantinuum. Grâce à la détection d’erreurs spécifiques à l’algorithme, l’équipe a réduit jusqu’à 65 % l’impact des erreurs sur les performances algorithmiques.

« Notre partenariat de longue date avec JPMorgan Chase a conduit à cette expérience de recherche à trois voies significative et remarquable qui a également fait appel à Argonne. Les résultats n'auraient pas pu être obtenus sans la qualité sans précédent et de pointe de notre ordinateur quantique de série H, qui fournit un dispositif flexible pour exécuter des expériences de correction et de détection d'erreurs en plus de fidélités de porte qui ont des années d'avance sur les autres ordinateurs quantiques », a déclaré Ilyas Khan, fondateur et directeur des produits de Quantinuum.