Les ordinateurs quantiques sont sur le point de devenir des superpuissances informatiques, mais les chercheurs recherchent depuis longtemps un problème viable qui confère un avantage quantique – quelque chose que seul un ordinateur quantique peut résoudre. Ce n’est qu’à ce moment-là, affirment-ils, que la technologie sera enfin considérée comme essentielle.

Ils recherchent depuis des décennies. "C'est en partie difficile parce que les ordinateurs classiques sont plutôt bons dans beaucoup de choses qu'ils font", a déclaré Jean Preskill, physicien théoricien au California Institute of Technology.

En 1994, Peter Shor a découvert une possibilité : un algorithme quantique pour factoriser de grands nombres. L'algorithme de Shor est puissant et largement considéré comme battant tous les algorithmes classiques ; Lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur quantique, il a le potentiel de briser une grande partie des systèmes de sécurité d'Internet, qui reposent sur la difficulté de prendre en compte de grands nombres. Mais aussi impressionnant soit-il, l'algorithme n'est pertinent que pour une tranche restreinte de domaines de recherche, et il est possible que demain quelqu'un trouve un moyen efficace de factoriser de grands nombres sur une machine classique, rendant ainsi l'algorithme de Shor sans objet. L'applicabilité étroite de Shor a conduit la communauté des chercheurs à rechercher d'autres cas d'utilisation des machines quantiques qui pourraient réellement contribuer à de nouvelles découvertes scientifiques.

"Nous ne voulons pas construire un ordinateur uniquement pour une seule tâche", a déclaré Bientôt Won Choi, physicien au Massachusetts Institute of Technology. « À part l'algorithme de Shor, que pouvons-nous faire d'autre avec un ordinateur quantique ?

Comme le dit Preskill : « Nous devons trouver les problèmes qui sont classiquement difficiles, mais nous devons ensuite [montrer] que les méthodes quantiques seront vraiment efficaces. »

À plusieurs reprises, les chercheurs ont cru avoir réussi, en découvrant des algorithmes quantiques capables de résoudre des problèmes plus rapidement que tout ce qu'un ordinateur classique pourrait faire. Mais alors quelqu'un — souvent le jeune chercheur Ewin Tang – a mis au point de nouveaux algorithmes classiques intelligents qui pourraient surpasser les algorithmes quantiques.

Maintenant, une équipe de physiciens, dont Preskill, pourrait avoir j'ai trouvé le meilleur candidat à ce jour pour un avantage quantique. En étudiant l’énergie de certains systèmes quantiques, ils ont découvert une question spécifique et utile à laquelle il est facile de répondre pour une machine quantique, mais encore difficile pour une machine classique. "Il s'agit d'un progrès majeur dans la théorie des algorithmes quantiques", a déclaré Sergueï Bravy, physicien théoricien et informaticien chez IBM. "Leur résultat constitue un avantage quantique pour un problème pertinent pour la chimie et les sciences des matériaux."

Les chercheurs sont également ravis que ces nouveaux travaux explorent de nouveaux domaines inattendus des sciences physiques. "Cette nouvelle capacité est qualitativement différente [de celle de Shor] et ouvre potentiellement de nombreuses nouvelles opportunités dans le monde des algorithmes quantiques", a déclaré Choi.

Le problème concerne les propriétés des systèmes quantiques (généralement des atomes) dans divers états énergétiques. Lorsque les atomes passent d’un état à l’autre, leurs propriétés changent. Ils peuvent par exemple émettre une couleur de lumière particulière ou devenir magnétiques. Si nous voulons mieux prédire les propriétés du système à différents états énergétiques, il est utile de comprendre le système lorsqu'il se trouve dans son état le moins excité, que les scientifiques appellent l'état fondamental.

"De nombreux chimistes, spécialistes des matériaux et physiciens quantiques travaillent à la découverte des états fondamentaux", a déclaré Robert Huang, l'un des nouveaux auteurs de l'article et chercheur scientifique chez Google Quantum AI. "C'est connu pour être extrêmement dur."

C'est si difficile qu'après plus d'un siècle de travail, les chercheurs n'ont toujours pas trouvé d'approche informatique efficace pour déterminer l'état fondamental d'un système à partir des premiers principes. Il ne semble pas non plus y avoir de moyen pour un ordinateur quantique de le faire. Les scientifiques ont conclu qu'il est difficile de trouver l'état fondamental d'un système, tant pour les ordinateurs classiques que quantiques.

Mais certains systèmes physiques présentent un paysage énergétique plus complexe. Une fois refroidis, ces systèmes complexes se contentent de se stabiliser non pas dans leur état fondamental, mais plutôt à un faible niveau d’énergie proche, appelé niveau d’énergie minimum local. (Une partie du prix Nobel de physique 2021 a été décernée pour des travaux sur un de ces systèmes, connu sous le nom de lunettes de rotation.) Les chercheurs ont commencé à se demander si la question de la détermination du niveau d'énergie minimum local d'un système était également universellement difficile.

Les réponses ont commencé à émerger l'année dernière, lorsque Chi-Fang (Anthony) Chen, un autre auteur de l'article récent, a contribué à développer un nouveau algorithme quantique qui pourrait simuler la thermodynamique quantique (qui étudie l'impact de la chaleur, de l'énergie et du travail sur un système quantique). "Je pense que beaucoup de gens ont [recherché] la question de savoir à quoi ressemble le paysage énergétique dans les systèmes quantiques, mais auparavant, il n'existait aucun outil pour l'analyser", a déclaré Huang. L'algorithme de Chen a permis d'ouvrir une fenêtre sur le fonctionnement de ces systèmes.

En constatant la puissance du nouvel outil, Huang et Léo Zhou, le quatrième et dernier auteur du nouvel article, l'a utilisé pour concevoir un moyen permettant aux ordinateurs quantiques de déterminer l'état énergétique minimum local d'un système, plutôt que de rechercher l'état fondamental idéal - une approche axée sur le type de questions des chercheurs en informatique quantique. nous recherchons. "Maintenant, nous avons un problème : trouver une quantité locale d'énergie, ce qui est encore difficile classiquement, mais dont nous pouvons dire qu'il est quantiquement facile", a déclaré Preskill. "Cela nous place donc dans l'arène où nous voulons être pour un avantage quantique."

Dirigés par Preskill, les auteurs ont non seulement prouvé la puissance de leur nouvelle approche pour déterminer l'état d'énergie minimum local d'un système – un progrès majeur dans le domaine de la physique quantique – mais ont également prouvé qu'il s'agissait enfin d'un problème dans lequel les ordinateurs quantiques pouvaient montrer leur valeur. "Le problème de trouver un minimum local présente un avantage quantique", a déclaré Huang.

Et contrairement aux candidats précédents, celui-ci ne sera probablement pas détrôné par de nouveaux algorithmes classiques. «[Il est] peu probable qu'il soit déquantifié», a déclaré Choi. L'équipe de Preskill a formulé des hypothèses très plausibles et a fait peu de sauts logiques ; Si un algorithme classique peut obtenir les mêmes résultats, cela signifie que les physiciens doivent se tromper sur bien d’autres points. "Ce sera un résultat choquant", a déclaré Choi. "Je serai ravi de le voir, mais ce sera trop choquant pour y croire." Les nouveaux travaux présentent un candidat réalisable et prometteur pour démontrer l’avantage quantique.

Soyons clairs, le nouveau résultat est encore de nature théorique. Il est actuellement impossible de démontrer cette nouvelle approche sur un véritable ordinateur quantique. Il faudra du temps pour construire une machine capable de tester en profondeur l’avantage quantique du problème. Pour Bravyi, le travail ne fait que commencer. "Si vous regardez ce qui s'est passé il y a cinq ans, nous n'avions que quelques ordinateurs quantiques à qubits, et maintenant nous avons déjà des centaines, voire des machines à 1,000 10 qubits", a-t-il déclaré. « Il est très difficile de prédire ce qui se passera dans cinq ou dix ans. C'est un domaine très dynamique.

Correction: 12 mars 2024
Cet article a été édité pour décrire plus clairement la recherche d'un problème avec avantage quantique.