Des chercheurs trouvent un moyen de réduire le bruit dans les ordinateurs quantiques pour améliorer leur performance

Des chercheurs trouvent un moyen de réduire le bruit dans les ordinateurs quantiques pour améliorer leur performance

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Les ordinateurs quantiques sont promis à un avenir brillant, capables de résoudre des problèmes de plus en plus complexes. Cependant, ils sont très sensibles aux erreurs, appelées “bruits”. Daniel Lidar explique que le défi est “d’obtenir un avantage dans le monde réel, où les ordinateurs quantiques d’aujourd’hui sont encore bruyants”. Cette sensibilité au bruit est connue sous le nom de “NISQ” (Noisy Intermediate-Scale Quantum).


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La performance d’un ordinateur peut être évaluée à travers une sorte de jeu de devinettes, consistant à deviner un mot caché le plus rapidement possible. Dans cette étude, les chercheurs ont remplacé les mots par des chaînes de bits. Un ordinateur classique aurait besoin de 33 millions d’essais en moyenne pour identifier correctement une chaîne de 26 bits, tandis qu’un ordinateur quantique fonctionnant parfaitement pourrait le faire en un seul essai. Cependant, le “bruit” peut fortement entraver cet avantage quantique.

Pour surmonter cette entrave, Daniel Lidar (professeur d’ingénierie à l’USC et directeur du Centre USC pour la Science et la Technologie de l’Information Quantique) et le Dr Bibek Pokharel (chercheur scientifique chez IBM Quantum) ont adapté une technique de suppression du bruit appelée “découplage dynamique“.

Ils ont consacré une année entière à expérimenter cette approche. Au début, l’application du découplage dynamique semblait dégrader les performances. Pourtant, après de nombreuses améliorations, l’algorithme quantique a fonctionné comme prévu. L’avantage quantique se manifestait de manière de plus en plus évidente à mesure que le problème devenait plus complexe.

Cependant, Daniel Lidar précise que “les ordinateurs classiques peuvent encore résoudre le problème plus rapidement en termes absolus”. L’avantage rapporté est mesuré en termes d’échelle temporelle pour trouver la solution, et non en temps absolu. Pour des chaînes de bits suffisamment longues, la solution quantique sera finalement plus rapide.

Cette étude démontre avec certitude qu’avec un contrôle approprié des erreurs, les ordinateurs quantiques peuvent exécuter des algorithmes complets avec une meilleure échelle de temps pour trouver la solution que les ordinateurs conventionnels.

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