COLLABORATIONS SCIENTIFIQUES

RessourcesQ Projet

Résumé et objectifs

Les ordinateurs quantiques ont le potentiel de révolutionner notre monde. Pour réaliser ce potentiel, nous devons cependant relever de nombreux défis, depuis les questions fondamentales de la théorie de l'information quantique jusqu'aux exigences techniques extrêmes de l'ingénierie de haute technologie.

Sur le plan théorique, l'une des questions ouvertes les plus anciennes consiste à comprendre exactement quelles ressources quantiques sont pertinentes pour les avantages offerts par l'informatique quantique. Sans le savoir, nous ne pourrons jamais qu'être assez imprécis dans ce que nous demandons finalement aux ingénieurs de créer. Dans ResourceQ, nous cherchons à résoudre deux aspects clés de ce problème. Le premier est que, jusqu'à présent, de nombreuses ressources apparemment disparates ont été identifiées comme étant responsables de l'accélération quantique, et celle qui est réellement pertinente semble dépendre du modèle de calcul que l'on considère. Nous cherchons à comprendre s'il existe ou non une ressource sous-jacente qui sous-tend toutes ces ressources, c'est-à-dire à trouver une ressource indépendante du modèle qui soit responsable de l'accélération. La deuxième raison est qu'il existe un large fossé entre les types de ressources qui sont considérées comme des ressources quantiques fondamentales et celles qui sont typiquement pertinentes dans une mise en œuvre expérimentale donnée. Par exemple, la non-localité et la contextualité sont souvent considérées comme les signatures les plus fondamentales de la non-classification de la nature, mais (du moins pour les dispositifs à court terme) les ressources les plus pertinentes sont généralement des éléments tels que le volume quantique, les états de grappe, le nombre de portes T ou la profondeur du circuit quantique. Nous visons à combler ce fossé en comprenant comment ces ressources fondamentales et pratiques sont liées les unes aux autres.

Les outils clés pour ResourceQ seront tirés de, et contribueront au développement de : (i) des méthodes structurelles (par exemple des langages graphiques) issues de la logique et de l'informatique théorique, qui sont bien adaptées pour aborder des considérations telles que la compositionnalité, que nous savons être au cœur des différences entre les théories et phénomènes quantiques et classiques ; (ii) des techniques d'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage par renforcement, qui sont bien adaptées à l'allocation et à l'optimisation de quantités complexes telles que les ressources quantiques ; et (iii) des méthodes générales issues de la théorie de l'information quantique, en particulier, l'étude des théories des ressources quantiques.

ResourceQ s'appuiera sur deux partenariats industriels. D'une part, la collaboration avec Quandela permettra de mettre l'accent sur les technologies photoniques pour l'informatique quantique, où l'on en sait beaucoup moins sur les ressources quantiques sous-jacentes. D'autre part, nos conseillers au TWT nous guideront vers un cas d'utilisation particulier, à savoir l'optimisation des ressources pour la simulation de structures et de matériaux complexes par le biais d'équations aux dérivées partielles.