Une équipe de recherche dirigée par le Georgia Tech Research Institute (GTRI) a récemment été sélectionnée pour le financement de la deuxième phase d’un projet de 9,2 millions de dollars visant à démontrer un système informatique hybride qui combinera les avantages de l’informatique classique avec ceux de l’informatique quantique pour aborder certains des les problèmes d’optimisation les plus difficiles au monde.
Au cours des deux prochaines années, l’équipe prévoit d’utiliser plusieurs centaines de bits quantiques (qubits) constitués d’ions piégés pour mettre les capacités uniques des systèmes informatiques quantiques au service de ces défis. L’équipe, qui comprend également des chercheurs de Georgia Tech’s École de génie industriel et des systèmesla Institut national des normes et de la technologie (NIST)et Laboratoire national d’Oak Ridgea déjà démontré les éléments clés du système à l’aide d’une chaîne ionique de 10 qubits.
Les chercheurs du GTRI Creston Herold, Brian Sawyer et Brian McMahon (gd) ont montré le piège Penning compact. Crédit image : Sean McNeil, GTRI
« Les implications d’une solution quantique à ce défi d’optimisation pourraient être dramatiques », a déclaré Creston Herold, chercheur principal au GTRI et chercheur principal du programme, connu sous le nom d’Optimisation avec des qubits d’ions piégés (OPTIQ). « Des problèmes auparavant insolubles pourraient être résolus et le temps de calcul pourrait être réduit de quelques jours à des heures ou des minutes. Cela pourrait permettre d’appliquer l’optimisation à de nombreuses autres tâches, d’améliorer l’efficacité opérationnelle et d’économiser du temps, de l’argent et de l’énergie. »
La recherche est soutenue par le Agence des projets de recherche avancée de défense (DARPA) dans le cadre de son programme Optimization with Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices (ONISQ). Plus précisément, l’équipe dirigée par le GTRI utilisera l’algorithme d’optimisation approximative quantique (QAOA) pour relever un défi d’optimisation difficile connu sous le nom de Max-Cut et les problèmes d’optimisation associés.
Clé d’optimisation pour les applications de défense et commerciales
L’optimisation est importante pour un large éventail de défis commerciaux et de défense, notamment la gestion logistique, la sécurité, la fiabilité, la détection, les communications, la conception et la fabrication électroniques et la segmentation des images. Les services de livraison de colis utilisent quotidiennement des algorithmes d’optimisation pour déterminer les meilleurs itinéraires de livraison, mais certains problèmes d’optimisation sont si complexes qu’ils ne peuvent pas être résolus à l’aide des approches existantes. Pour ceux-là, les approches quantiques peuvent fournir la seule solution.
Pour la composante quantique du projet, l’équipe de recherche prévoit de tirer parti des opérations massivement parallèles possibles avec des ions piégés, en effectuant simultanément de nombreuses portes à deux qubits et en évoluant jusqu’à des centaines de qubits. Les opérations seront effectuées dans des cristaux d’ions bidimensionnels à l’intérieur de pièges de Penning, des dispositifs qui contiennent et contrôlent les ions en utilisant à la fois un champ magnétique axial homogène et un champ électrique quadripolaire inhomogène.
Le projet utilisera une configuration de piège de Penning unique qui utilise de puissants aimants permanents en terre rare au lieu d’aimants supraconducteurs volumineux et cryo-refroidis. Brian Sawyer, chercheur principal au GTRI, et Brian McMahon, chercheur scientifique, ont développé le système de piégeage, dans le cadre du doctorat de McMahon. thèse à la Georgia Tech’s School of Physics.
Approches d’informatique quantique et classique hybrides
Parce que l’informatique quantique et l’informatique classique reposent sur des techniques radicalement différentes, elles offrent des atouts différents que le projet peut utiliser de manière complémentaire, a déclaré Swati Guptaprofesseur adjoint à la School of Industrial and Systems Engineering de Georgia Tech, qui étudie des problèmes d’optimisation complexes.
« Les éléments de base sont assez différents pour l’informatique classique et l’informatique quantique », a noté Gupta. « C’est passionnant et difficile à comprendre alors que nous construisons un pont entre ces deux régimes. »
Dans certains cas, seules des solutions approximatives peuvent désormais être produites par les systèmes informatiques classiques – et même celles-ci peuvent nécessiter de longues durées d’exécution.
« La vitesse des opérations est très pertinente de nos jours car nous devons prendre des décisions à chaque seconde et à chaque minute », a déclaré Gupta. « Le rêve est qu’en utilisant une combinaison de machines classiques et quantiques, nous serons en mesure de battre de manière significative ce qui peut être fait uniquement avec des appareils classiques. »
La deuxième phase s’appuie sur le travail initial de 10 qubits
Durant les 18 premiers mois du projet, les chercheurs ont démontré qu’ils pouvaient utiliser une chaîne ionique composée de 10 qubits pour préparer leur machine d’optimisation. Dans la deuxième phase, ils relèveront le défi de faire évoluer cela jusqu’aux centaines de qubits – et peut-être jusqu’à un millier – qui seront nécessaires pour exécuter l’algorithme d’optimisation à l’aide de contrôles développés avec le système à 10 qubits.
« L’un des objectifs est d’exécuter cet algorithme d’optimisation avec plus de qubits que jamais auparavant », a déclaré Herold. « En cours de route, nous montrerons également le contrôle d’un cristal ionique bidimensionnel dans un piège de Penning qui n’a pas été démontré auparavant. Cela peut conduire à des applications similaires à QAOA, dans lesquelles nous pouvons également ajouter plus de degrés de liberté aux simulations analogiques de systèmes quantiques avec des ions piégés.
Dans le piège de Penning, les ions du cristal s’affecteront les uns les autres, permettant la création d’interactions dans tout le système.
« En choisissant un problème d’optimisation qui était le plus naturel pour les ions piégés, nous avons examiné le fait qu’une collection d’ions dans un cristal se ‘sentent’ tous les uns les autres », a déclaré Herold. « Il y a une répulsion entre elles car elles sont toutes chargées positivement, et cela conduit à une interaction par paire entre chacune des particules qui peut être créée de manière globale. »
Relever les défis techniques à venir
Les systèmes quantiques ont tendance à être bruyants, ce qui peut créer un taux d’erreur important. L’équipe de recherche comprend des scientifiques du Laboratoire national d’Oak Ridge, qui y utilisent un superordinateur pour cartographier la meilleure voie pour minimiser le bruit dans le système quantique à mesure qu’il est mis à l’échelle.
Parmi les défis techniques à venir, il y aura le maintien d’un champ magnétique uniforme à l’aide d’aimants permanents au lieu d’aimants supraconducteurs, qui ont normalement la taille d’un chauffe-eau résidentiel.
« Nous avons eu l’idée de fabriquer un petit piège pour se débarrasser de l’aimant supraconducteur », a déclaré Sawyer. «Mais vous devez jouer des tours pour vous assurer que le champ est aussi uniforme que possible, car vous voulez que chaque ion tourne au même rythme, quel que soit son emplacement dans le piège. C’est difficile à faire avec de petits aimants permanents.
Cristal ionique 2D formé par refroidissement Doppler-Laser
Les chercheurs prévoient d’utiliser le refroidissement par laser Doppler – ralentissant le mouvement des ions – pour créer une structure cristalline dans laquelle les ions calcium sont disposés en réseaux triangulaires. La création de cette structure stable est cruciale pour la capacité de connaître l’emplacement de chaque ion afin que leurs états puissent être inversés individuellement.
« Pour exécuter cet algorithme, nous devons pouvoir pointer vers un ion, puis un autre ion et savoir exactement où ils se trouvent à tout moment pour programmer les graphiques particuliers dont nous avons besoin pour résoudre Max-Cut », a déclaré Herold.
Au-delà de la démonstration d’un solveur quantique Max-Cut, la recherche pourrait avoir des implications pour d’autres problèmes d’optimisation qui sont maintenant considérés comme particulièrement difficiles car leur solution nécessite de nombreux qubits et un circuit complexe.
« Ces problèmes d’optimisation peuvent souvent être traduits en d’autres, donc si vous pouvez très bien résoudre l’un d’entre eux, une classe de problèmes universels peut être résolue », a déclaré Herold. « La résolution d’un problème particulier peut fournir le noyau d’un optimiseur. »
La source: Technologie de Géorgie
