Par Ian Gormely
29 septembre 2021
Les chercheurs de Vector appliquent des techniques d'apprentissage machine pour concevoir des ordinateurs quantiques plus performants, qui utilisent des qubits au lieu de bits. Les ordinateurs quantiques sont généralement plus rapides et disposent d'une mémoire plus importante que les ordinateurs « classiques » que la plupart des gens connaissent, ce qui les rend idéaux pour les problèmes liés au chiffrement, à l'analyse de données et à l'optimisation.
Juan Felipe Carrasquilla, membre du corps professoral , a coécrit avec Luuk Coopmans, Di Luo, Graham Kells et Bryan K. Clark l'article intitulé « Découverte de protocole pour le contrôle quantique des modes de Majorana par programmation différentiable et stratégies d'évolution naturelle » , publié dans PRX Quantum en juin. « Cet article décrit une méthode plus efficace pour manipuler les qubits à partir d'un type de particule appelé modes zéro de Majorana, grâce à l'apprentissage automatique, une approche inédite », explique M. Carrasquilla, également professeur adjoint à l'Université de Waterloo (UW). L'UW et l'Institut Vector sont des partenaires clés, partageant de nombreux professeurs, professeurs associés, postdoctorants et étudiants.
En appliquant des techniques d'apprentissage machine à ce domaine, l'équipe s'est penchée sur l'une des questions d'optimisation fondamentales de la physique quantique : comment l'information quantique, et plus précisément les modes zéro de Majorana, peut-elle se déplacer du point A au point B le plus rapidement possible ? Elle a ensuite ludifié cette question à l'aide de techniques similaires à l'apprentissage par renforcement. « Le jeu commence, et au début, on n'est pas très bon », explique-t-il. « On réessaye, puis on commence à comprendre quelles stratégies de déplacement le qubit peut adopter. »
Logiquement, déplacer un objet à vitesse constante en ligne droite serait le plus logique, mais ce n'était pas le cas. En réalité, le mode zéro de Majorana, qui encode l'information quantique, doit effectuer des sauts extrêmement rapides, atteignant sa destination d'une manière que Carrasquilla compare à monter et descendre d'un autobus en marche.
Carrasquilla croit que ces techniques pourraient être appliquées à de nombreux problèmes liés à la mécanique quantique. L'article a déjà été cité par plusieurs collègues, dont Alán Aspuru-Guzik, membre du corps professoral de Vector , qui a utilisé certaines des techniques développées par Carrasquilla et son équipe pour optimiser des circuits quantiques .
Mais son impact le plus important à ce jour s'est fait sentir dans un domaine qu'il n'avait jamais envisagé : les réfrigérateurs microscopiques utilisés pour refroidir les appareils électroniques et les réseaux de fibres optiques. « On m'a contacté pour utiliser cette stratégie dans un domaine complètement différent de ce que j'avais imaginé », explique Carrasquilla. « On ne sait jamais où son travail va aboutir. »
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