Un groupe de scientifiques du laboratoire Ames du ministère américain de l’Énergie a mis au point des algorithmes de calcul quantique. Des algorithmes notamment capables de simuler de manière efficace et très précise les propriétés statiques et dynamiques des systèmes quantiques. Ces algorithmes sont des outils précieux pour mieux comprendre la physique et la chimie des matériaux complexes. Ils ont été spécialement conçus pour fonctionner sur les ordinateurs quantiques actuels et futurs.
Le scientifique Yong-Xin Yao et ses partenaires de recherche au laboratoire Ames utilisent la puissance des ordinateurs avancés pour accélérer les découvertes en physique de la matière condensée. Ils ont ainsi modélisé des mécanismes quantiques incroyablement complexes et la façon dont ils évoluent sur des échelles de temps ultrarapides.
Les ordinateurs haute performance actuels peuvent modéliser les propriétés de petits systèmes quantiques très simples. Toutefois, les systèmes plus grands ou plus complexes augmentent rapidement le nombre de calculs qu’un ordinateur doit effectuer. C’est seulement ainsi qu’il peut parvenir à un modèle précis. Ce qui ralentit le rythme non seulement des calculs, mais aussi des découvertes.
« Il s’agit d’un véritable défi étant donné le stade précoce des capacités actuelles de l’informatique quantique », a déclaré M. Yao. Mais c’est aussi une opportunité très prometteuse. Ces calculs submergent en effet les systèmes informatiques classiques, ou prennent beaucoup trop de temps pour fournir des réponses opportunes. »
Des algorithmes évolutifs
Les nouveaux algorithmes exploitent les capacités des ordinateurs quantiques existants. Ils génèrent de manière adaptative puis adaptent le nombre et la variété des « suppositions éclairées » que l’ordinateur doit faire pour décrire avec précision l’état de plus basse énergie et la mécanique quantique évolutive d’un système. Les algorithmes sont évolutifs. Ce qui leur permet de modéliser avec précision des systèmes encore plus grands avec les ordinateurs quantiques actuels « bruyants » (fragiles et sujets aux erreurs) et leurs itérations futures.
« La modélisation précise des systèmes de spin et des systèmes moléculaires n’est que la première partie de l’objectif », a déclaré M. Yao. « Dans l’application, nous voyons cette modélisation utilisée pour résoudre des problèmes complexes en science des matériaux. Grâce aux capacités de ces deux algorithmes, nous pouvons guider les expérimentateurs dans leurs efforts. Notamment pour contrôler les propriétés des matériaux comme le magnétisme, la supraconductivité, les réactions chimiques et la conversion photo-énergétique. »
L’objectif à long terme est de parvenir à un « avantage quantique » pour les matériaux. C’est-à-dire d’utiliser l’informatique quantique pour atteindre des capacités qui ne peuvent être réalisées sur aucun superordinateur aujourd’hui.
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