In un nuovo articolo su Science Advances , i ricercatori di JPMorgan Chase, dell'Argonne National Laboratory del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti (DOE) e di Quantinuum hanno dimostrato una chiara evidenza di un'accelerazione algoritmica quantistica per l'algoritmo di ottimizzazione approssimata quantistica (QAOA).
Questo algoritmo è stato ampiamente studiato ed è stato implementato su molti computer quantistici. Ha potenziali applicazioni in campi quali la logistica, le telecomunicazioni, la modellazione finanziaria e la scienza dei materiali.
"Questo lavoro rappresenta un passo significativo verso il raggiungimento del vantaggio quantistico, gettando le basi per un impatto futuro sulla produzione", ha affermato Marco Pistoia, responsabile della ricerca applicata alla tecnologia globale presso JPMorgan Chase.
Il team ha esaminato se un algoritmo quantistico con bassi costi di implementazione potrebbe fornire un’accelerazione quantistica rispetto ai metodi classici più conosciuti. QAOA è stato applicato al problema delle sequenze binarie a bassa autocorrelazione, che è importante per comprendere il comportamento dei sistemi fisici, l'elaborazione del segnale e la crittografia. Lo studio ha dimostrato che se all'algoritmo venisse chiesto di affrontare problemi sempre più grandi, il tempo necessario per risolverli aumenterebbe a un ritmo più lento rispetto a quello di un risolutore classico.
Per esplorare le prestazioni dell'algoritmo quantistico in un ambiente ideale e silenzioso, JPMorgan Chase e Argonne hanno sviluppato congiuntamente un simulatore per valutare le prestazioni dell'algoritmo su larga scala.
"Le simulazioni di circuiti quantistici su larga scala hanno utilizzato in modo efficiente il supercomputer DOE petascala Polaris situato presso l'ALCF. Questi risultati mostrano come il calcolo ad alte prestazioni può integrare e far avanzare il campo della scienza dell'informazione quantistica", ha affermato Yuri Alexeev, scienziato computazionale dell'Argonne. Anche Jeffrey Larson, un matematico computazionale della Divisione di matematica e informatica dell'Argonne, ha contribuito a questa ricerca.
Per fare il primo passo verso la realizzazione pratica dell’accelerazione dell’algoritmo, i ricercatori hanno dimostrato un’implementazione su piccola scala sui computer quantistici con ioni intrappolati H1 e H2 di Quantinuum. Utilizzando il rilevamento degli errori specifico dell'algoritmo, il team ha ridotto l'impatto degli errori sulle prestazioni dell'algoritmo fino al 65%.
"La nostra partnership di lunga data con JPMorgan Chase ha portato a questo significativo e degno di nota esperimento di ricerca a tre vie che ha portato anche ad Argonne. I risultati non avrebbero potuto essere raggiunti senza la qualità senza precedenti e leader a livello mondiale del nostro computer quantistico serie H, che fornisce un dispositivo flessibile per eseguire esperimenti di correzione e rilevamento degli errori con una fedeltà di gate che è anni avanti rispetto ad altri computer quantistici," ha affermato Ilyas Khan, fondatore e chief product officer di Quantinuum.
