Concepts de l’informatique quantique hybride

L’informatique quantique est hybride en quelque sorte. Les premiers systèmes quantiques utilisaient des processus classiques pour envoyer des instructions à l’ordinateur quantique, et recevoir et traiter les données obtenues. Les architectures hybrides les plus avancées apportent une intégration plus étroite et plus riche entre le calcul classique et quantique, accélérant le temps d’exécution et ouvrant la porte à une nouvelle génération d’algorithmes. Par exemple, l’informatique classique est souvent plus rapide et plus efficace que l’informatique quantique pour certaines tâches, telles que le traitement et l’analyse des données. Toutefois, l’informatique quantique fonctionne mieux pour certains types d’optimisation et de problèmes de simulation.

Registres classiques et quantiques

Dans l’informatique quantique, même si les processeurs classiques et quantiques sont étroitement intégrés, ils sont toujours des entités physiques distinctes, et les programmes de calcul quantique hybride peuvent tirer parti de chacune de leurs fonctionnalités.

Un registre classique utilise l’architecture familière basée sur la puce de silicium et convient le mieux aux opérations telles que l’envoi d’instructions au processeur quantique, la capture des résultats de mesure et l’utilisation de ces résultats pour déterminer le prochain ensemble d’instructions.

Un registre quantique est un système composé de plusieurs qubits. Les ordinateurs quantiques excellent pour effectuer des calculs complexes en manipulant leurs qubits au sein d’un registre quantique.

Mesure du circuit moyen

La mesure du circuit intermédiaire est le processus d’exécution de mesures d’état quantique à différents points pendant l’exécution du programme, plutôt qu’à la fin. Ces mesures sont utilisées pour obtenir des informations sur les états intermédiaires du système et sont utilisées par le code classique pour prendre des décisions en temps réel sur le flux du programme. Les mesures intermédiaires agissent également comme des « vérifications d’intégrité » de correction d’erreurs en vérifiant l’état du circuit à un certain point avant de se déplacer, et sont étroitement liées à la réutilisation du qubit.

Réutilisation du Qubit

Les ordinateurs quantiques d’aujourd’hui peuvent prendre en charge un nombre croissant de qubits. Toutefois, nous sommes encore loin d’être en mesure de prendre en charge les millions de qubits nécessaires pour exécuter des calculs totalement tolérants aux pannes. Pour plus d’informations sur l’échelle des ordinateurs quantiques nécessaires, consultez la rubrique Présentation de l’estimation des ressources. En outre, il est souhaitable d’utiliser autant de qubits que possible.

La réutilisation de Qubit est la pratique de la conception de circuits pour utiliser le même qubit plusieurs fois dans un calcul quantique pour réduire le nombre total de qubits nécessaires pour exécuter votre programme. Par exemple, après avoir effectué une mesure de circuit intermédiaire et traité le résultat, ce qubit peut être réinitialisé et réutilisé pour un autre calcul au lieu d’allouer un nouveau qubit. Il existe différentes techniques pour réutiliser des qubits dans l’informatique quantique, telles que la téléportation quantique, la correction des erreurs quantiques et l’informatique quantique basée sur la mesure.

Atténuation des erreurs

Pour rendre le matériel quantique actuel plus robuste par rapport aux erreurs et au bruit, les qubits logiques peuvent être utilisés. Les qubits logiques sont créés à l’aide de plusieurs qubits physiques pour encoder et protéger les informations quantiques. Toutefois, étant donné que plusieurs qubits doivent être utilisés pour créer un qubit logique, le nombre global de qubits pouvant être utilisés pour les calculs est réduit. À mesure que la capacité du matériel à prendre en charge davantage de qubits physiques augmente, les fonctionnalités de tolérance de panne seront donc disponibles.

Outre l’utilisation de qubits logiques, les erreurs dans les calculs quantiques peuvent être atténuées à l’aide de techniques telles que plusieurs mesures, la conception d’algorithmes qui réduisent le nombre d’opérations nécessaires ou l’ajustement des paramètres sur les portes quantiques pour réduire l’impact du bruit.

Correction des erreurs et tolérance de panne

La correction des erreurs et la tolérance de panne sont des aspects critiques de l’informatique quantique, car les qubits sont plus sujets aux erreurs que les bits classiques en raison de la nature délicate des états quantiques, et des systèmes à tolérance de panne sont nécessaires pour obtenir les avantages complets de l’informatique quantique hybride distribuée. Dans l’informatique classique, les erreurs peuvent être corrigées en ajoutant la redondance au calcul et en utilisant des codes de correction d’erreur. Toutefois, les techniques traditionnelles de correction des erreurs ne s’appliquent pas directement à l’informatique quantique, car elles s’appuient sur la possibilité de répéter le calcul plusieurs fois, ce qui n’est pas possible dans l’informatique quantique en raison du théorème sans clonage.

Les codes Floquet sont une nouvelle classe de codes de correction d’erreur qui répondent dynamiquement au bruit et aux erreurs, au lieu de codes de correction traditionnels qui protègent contre les erreurs statiques. Pour plus d’informations, consultez Correction des erreurs avec des codes Floquet.

Algorithmes hybrides

• Variational Quantum Eigensolver (VQE) - Un algorithme quantique pour la chimie quantique, les simulations quantiques et les problèmes d’optimisation et est utilisé pour trouver l’état terrestre d’un système physique donné. L’ordinateur classique est utilisé pour définir des circuits quantiques avec certains paramètres. Une fois l’état quantique mesuré, l’ordinateur classique évalue comment améliorer les paramètres, puis soumettre à nouveau les circuits. Les VQE sont généralement des programmes de longue durée qui peuvent tirer parti de l’intégration plus étroite de l’informatique quantique hybride.
• Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) - également un algorithme quantique variationnel, il est utilisé pour trouver des solutions approximatives aux problèmes d’optimisation combinatoire - problèmes où le nombre de solutions possibles augmente extrêmement grande avec la taille du problème. Il s’agit d’un domaine de recherche actif pour identifier son applicabilité aux applications telles que le contrôle de la circulation aérienne, l’expédition ou les itinéraires de livraison ou les optimisations financières.
• Estimation de phase itérative : est une autre méthode d’exécution de l’estimation de phase quantique, qui estime la phase d’un opérateur unitaire et est utilisée dans de nombreux autres algorithmes quantiques. Les deux méthodes utilisent une série de portes de rotation pour déterminer la phase, mais l’estimation de phase itérative utilise le registre classique pour stocker des informations et des calculs sur les mesures de porte. Cela réduit le nombre de qubits requis et réduit le bruit et les erreurs.

Pour plus d’informations sur les algorithmes quantiques, visitez le zoo d’algorithmes quantiques.