L’algorithme hybride utilise un ordinateur classique et quantique pour calculer l’énergie de l’état fondamental. Cela aidera les chercheurs à développer de nouveaux matériaux pour différentes applications, y compris des objectifs de durabilité. Crédit : Nicoletta Barolini
Les ordinateurs quantiques sont de plus en plus gros, mais il existe encore peu de moyens pratiques de tirer parti de leur puissance de calcul supplémentaire. Pour surmonter cet obstacle, les chercheurs conçoivent des algorithmes qui facilitent la transition entre les ordinateurs classiques et quantiques. Dans une nouvelle étude de Nature, les chercheurs dévoilent un algorithme qui réduit les erreurs statistiques, ou bruit, produites par les bits quantiques, ou qubits, lors du traitement des équations chimiques.
Développé par David Reichman, professeur de chimie à Columbia, et Joonho Lee, post-doc, avec des chercheurs de Google Quantum AI, l’algorithme utilise jusqu’à 16 qubits sur Sycamore, l’ordinateur de 53 qubits de Google, pour calculer l’énergie de l’état fondamental, l’état énergétique le plus bas d’une molécule. “Ce sont les plus grands calculs de chimie quantique jamais effectués sur un véritable dispositif quantique”, a déclaré M. Reichman.
La capacité de calculer avec précision l’énergie de l’état fondamental permettra aux chimistes de développer de nouveaux matériaux, a déclaré M. Lee, qui est également chercheur invité à Google Quantum AI. L’algorithme pourrait être utilisé pour concevoir des matériaux permettant d’accélérer la fixation de l’azote pour l’agriculture et l’hydrolyse pour la production d’énergie propre, entre autres objectifs de durabilité, a-t-il ajouté.
L’algorithme utilise un Monte Carlo quantique, un système de méthodes permettant de calculer les probabilités lorsqu’un grand nombre de variables aléatoires et inconnues sont en jeu, comme dans un jeu de roulette. Ici, les chercheurs ont utilisé leur algorithme pour déterminer l’énergie de l’état fondamental de trois molécules : l’héliocide (H4), en utilisant huit qubits pour le calcul ; l’azote moléculaire (N2), en utilisant 12 qubits ; et le diamant solide, en utilisant 16 qubits.
L’énergie de l’état fondamental est influencée par des variables telles que le nombre d’électrons dans une molécule, la direction dans laquelle ils tournent et les chemins qu’ils empruntent lorsqu’ils orbitent autour d’un noyau. Cette énergie électronique est codée dans l’équation de Schrodinger. La résolution de cette équation sur un ordinateur classique devient exponentiellement plus difficile lorsque les molécules deviennent plus grosses, bien que des méthodes d’estimation de la solution aient facilité le processus. La façon dont les ordinateurs quantiques pourraient contourner le problème de l’échelle exponentielle est une question ouverte dans le domaine.
En principe, les ordinateurs quantiques devraient être capables de gérer des calculs exponentiellement plus grands et plus complexes, comme ceux nécessaires pour résoudre l’équation de Schrodinger, car les qubits qui les composent tirent parti des états quantiques. Contrairement aux chiffres binaires, ou bits, constitués de uns et de zéros, les qubits peuvent exister dans deux états simultanément. Les qubits sont toutefois fragiles et sujets aux erreurs : plus on utilise de qubits, moins la réponse finale est précise. L’algorithme de Lee exploite la puissance combinée des ordinateurs classiques et quantiques pour résoudre plus efficacement les équations de la chimie tout en minimisant les erreurs de l’ordinateur quantique.
“C’est le meilleur des deux mondes”, a déclaré Lee. “Nous avons exploité des outils que nous avions déjà ainsi que des outils qui sont considérés comme étant à la pointe de la science de l’information quantique pour affiner la chimie computationnelle quantique.”
Un ordinateur classique peut gérer la plupart des simulations de Monte Carlo quantiques de Lee. Sycamore intervient pour la dernière étape, la plus complexe sur le plan informatique : le calcul du chevauchement entre une fonction d’onde d’essai – une estimation de la description mathématique de l’énergie de l’état fondamental qui peut être mise en œuvre par l’ordinateur quantique – et une fonction d’onde d’échantillon, qui fait partie du processus statistique de Monte-Carlo. Ce chevauchement fournit un ensemble de contraintes, connu sous le nom de condition limite, à l’échantillonnage de Monte Carlo, ce qui garantit l’efficacité statistique du calcul (pour plus de détails sur les mathématiques, voir Le webinaire de Lee).
Le record précédent pour résoudre l’énergie de l’état fondamental utilisait 12 qubits et une méthode appelée variational quantum eigensolver, ou VQE. Mais VQE ignorait les effets des électrons en interaction, une variable importante dans le calcul de l’énergie de l’état fondamental que l’algorithme de Monte Carlo quantique de Lee inclut désormais. L’ajout des techniques de corrélation virtuelle des ordinateurs classiques pourrait aider les chimistes à s’attaquer à des molécules encore plus grandes, a déclaré M. Lee.
Les calculs hybrides classiques-quantiques de ces nouveaux travaux se sont révélés aussi précis que certaines des meilleures méthodes classiques. Cela suggère que les problèmes pourraient être résolus de manière plus précise et/ou plus rapide. avec un ordinateur quantique que sans, ce qui constitue une étape clé pour quantum computing. Lee and his colleagues will continue to tweak their algorithm to make it more efficient, while engineers work to build better quantum hardware.
“The feasibility of solving larger and more challenging chemical problems will only increase with time,” Lee said. “This gives us hope that quantum technologies that are being developed will be practically useful.”
Reference: “Unbiasing Fermionic Quantum Monte Carlo with a Quantum Computer” 16 March 2022, Nature.
DOI: 10.1038/s41586-021-04351-z
