Faire tourner un logiciel quantique sur un ordinateur classique
Deux physiciens de l'EPFL et de l'Université de Columbia ont présenté une approche pour simuler l'algorithme d'optimisation approximatif quantique en utilisant un ordinateur traditionnel. Au lieu d'exécuter l'algorithme sur des processeurs quantiques avancés, la nouvelle approche utilise un algorithme d'apprentissage machine classique qui reproduit étroitement le comportement d'ordinateurs quantiques à court terme. Dans un article publié dans Nature Quantum Information , M. Giuseppe Carleo, professeur à l'EPFL, et Matija Medvidovic, étudiant diplômé de l'Université de Columbia et du Flatiron Institute à New York, ont trouvé une façon d'exécuter un algorithme de calcul quantique complexe sur des ordinateurs traditionnels plutôt que sur des ordinateurs quantiques. Le « logiciel quantique » spécifique qu'ils envisagent est connu sous le nom de Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) (Algorithme d'optimisation approximative quantique) et est utilisé pour résoudre des problèmes d'optimisation classiques en mathématiques. Il s'agit principalement d'une façon de trouver la meilleure solution à un problème parmi un ensemble de solutions possibles. « Il y a beaucoup d'intérêt à comprendre quels problèmes peuvent être résolus efficacement par un ordinateur quantique, et le QAOA est l'un des candidats les plus notables », déclare le professeur Carleo. À terme, le QAOA est destiné à nous aider sur la voie de la fameuse « accélération quantique », l'augmentation prévue de la vitesse de traitement que nous pouvons atteindre avec des ordinateurs quantiques plutôt que des ordinateurs conventionnels.
