Les ordinateurs quantiques nécessitent de réinventer la conception des algorithmes. Le CEA-List explore de nouvelles voies dans ce domaine et cherche à évaluer l’avantage de l’approche quantique pour des applications d’analyse combinatoire et d’apprentissage machine.
La recherche autour des algorithmes porte sur deux axes principaux.
Le premier axe traite de la conception de modèles de calcul adaptés aux architectures hybrides (quantiques et traditionnelles).
Le deuxième axe porte sur l’évaluation de l’avantage du calcul quantique pour des applications concrètes dans les domaines de l’optimisation combinatoire et de l’apprentissage machine, et sur le développement d’algorithmes pour ces mêmes applications.
Les équipes du CEA-List développent des moyens d’évaluation des processeurs quantiques. L’objectif étant d’obtenir des arguments objectifs pour jauger les machines et aider à choisir la meilleure pour résoudre un problème donné. Ces travaux aident, en outre, les équipes à améliorer leur compréhension des phénomènes et leur maîtrise de la programmation de ces machines quantiques.
Ainsi, une étude visant à évaluer les capacités calculatoires d’une machine quantique analogique a été menée. Appliquée au processeur quantique D-Wave, elle a mis en évidence la nécessité d’accroître la densité de la topologie pour augmenter les performances de résolution de problèmes d’optimisation.
Calculer avec précision le pire temps avec lequel un composant embarqué dans un système critique va exécuter un traitement (worst case execution time, WCET) est une problématique complexe à laquelle les partenaires industriels du List sont couramment confrontés. L’évaluation de ce délai détermine la manière dont le système global peut s’optimiser sans compromettre sa fiabilité et sa sécurité.
Les problèmes d’optimisation, tels que celui-ci, sont des cas pour lesquels l’approche quantique est susceptible de présenter un avantage déterminant vis-à-vis des ordinateurs classiques. Le CEA-List s’est intéressé à la résolution du WECT par le calcul quantique. Bien que réalisée sur un cas de figure très simple, la recherche a permis de fournir un aperçu des pistes de solutions possibles. En ce sens, elle a ouvert des perspectives pour résoudre les problèmes complexes d’optimisation et évaluer la taille des machines nécessaires. Cela, sur un cas concret et différent de ceux usuellement étudiés.
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