Lorsque Peter Shor, professeur au MIT et aujourd’hui membre du Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL), a démontré pour la première fois le potentiel des ordinateurs quantiques pour résoudre les problèmes plus rapidement que les problèmes classiques, il a inspiré les scientifiques à imaginer d’innombrables possibilités pour la technologie émergente. Trente ans plus tard, l’avantage quantique demeure un sommet qui n’a pas encore été atteint.
Malheureusement, la technologie de l’informatique quantique n’est pas encore pleinement opérationnelle. L’un des défis majeurs réside dans la traduction des algorithmes quantiques à partir de concepts mathématiques abstraits en un code concret pouvant s’exécuter sur un ordinateur quantique. Alors que les programmeurs d’ordinateurs classiques ont accès à une myriade de langages tels que Python et C++ avec des constructions qui s’alignent sur les abstractions informatiques classiques standards, les programmeurs quantiques n’ont pas un tel luxe ; Il existe aujourd’hui peu de langages de programmation quantique, et ils sont relativement difficiles à utiliser car les abstractions de l’informatique quantique sont encore en évolution. Dans leurs travaux récents, des chercheurs du MIT soulignent que cette disparité existe parce que les ordinateurs quantiques ne suivent pas les mêmes règles sur la façon de réaliser chaque étape d’un programme dans l’ordre – un processus essentiel pour tous les ordinateurs appelé flux de contrôle – et présentent un nouveau modèle abstrait. pour un ordinateur quantique qui pourrait être plus facile à programmer.
Dans un papier qui sera bientôt présenté à la conférence ACM sur la programmation, les systèmes, les langages et les applications orientés objet, le groupe présente un nouveau modèle conceptuel pour un ordinateur quantique, appelé machine de contrôle quantique, qui pourrait nous rapprocher de la création de programmes aussi simples à réaliser. écrire comme ceux des ordinateurs classiques classiques. Une telle réalisation permettrait de dynamiser des tâches impossibles à accomplir efficacement par des ordinateurs classiques, comme la factorisation de grands nombres, la récupération d’informations dans des bases de données et la simulation de la façon dont les molécules interagissent pour la découverte de médicaments.
«Notre travail présente les principes qui régissent la manière dont vous pouvez et ne pouvez pas programmer correctement un ordinateur quantique», explique l’auteur principal et doctorant du CSAIL, Charles Yuan SM ’22. « L’une de ces lois implique que si vous essayez de programmer un ordinateur quantique en utilisant les mêmes instructions de base qu’un ordinateur classique ordinaire, vous finirez par transformer cet ordinateur quantique en ordinateur classique et perdrez son avantage en termes de performances. Ces lois expliquent pourquoi les langages de programmation quantique sont difficiles à concevoir et nous orientent vers un moyen de les améliorer.
Informatique ancienne et nouvelle école
L’une des raisons pour lesquelles les ordinateurs classiques sont aujourd’hui relativement plus faciles à programmer est que leur flux de contrôle est assez simple. Les ingrédients de base d’un ordinateur classique sont simples : des chiffres ou bits binaires, une simple collection de zéros et de uns. Ces ingrédients s’assemblent dans les instructions et les composants de l’architecture de l’ordinateur. Un composant important est le compteur de programme, qui localise l’instruction suivante dans un programme un peu comme un chef suivant une recette, en rappelant la direction suivante de mémoire. Au fur et à mesure que l’algorithme navigue séquentiellement dans le programme, une instruction de flux de contrôle appelée saut conditionnel met à jour le compteur du programme pour faire avancer l’ordinateur vers l’instruction suivante ou s’écarter de ses étapes en cours.
En revanche, l’ingrédient de base d’un ordinateur quantique est un qubit, qui est une version quantique d’un bit. Ces données quantiques existent dans un état de zéro et un à la fois, appelé superposition. S’appuyant sur cette idée, un algorithme quantique peut choisir d’exécuter une superposition de deux instructions en même temps – un concept appelé flux de contrôle quantique.
Le problème est que les conceptions existantes d’ordinateurs quantiques n’incluent pas d’équivalent au compteur de programme ou à un saut conditionnel. En pratique, cela signifie que les programmeurs implémentent généralement le flux de contrôle en organisant manuellement des portes logiques qui décrivent le matériel de l’ordinateur, ce qui constitue une procédure fastidieuse et sujette aux erreurs. Pour fournir ces fonctionnalités et combler l’écart avec les ordinateurs classiques, Yuan et ses coauteurs ont créé la machine de contrôle quantique – un jeu d’instructions pour un ordinateur quantique qui fonctionne comme l’idée classique d’une machine virtuelle. Dans leur article, les chercheurs envisagent comment les programmeurs pourraient utiliser ce jeu d’instructions pour mettre en œuvre des algorithmes quantiques pour des problèmes tels que la factorisation de nombres et la simulation d’interactions chimiques.
Au cœur technique de ce travail, les chercheurs prouvent qu’un ordinateur quantique ne peut pas prendre en charge la même instruction de saut conditionnel qu’un ordinateur classique et montrent comment la modifier pour qu’elle fonctionne correctement sur un ordinateur quantique. Plus précisément, la machine de contrôle quantique comporte des instructions qui sont toutes réversibles : elles peuvent s’exécuter à la fois vers l’avant et vers l’arrière dans le temps. Un algorithme quantique a besoin que toutes les instructions, y compris celles du flux de contrôle, soient réversibles afin de pouvoir traiter les informations quantiques sans détruire accidentellement leur superposition et produire une mauvaise réponse.
La simplicité cachée des ordinateurs quantiques
Selon Yuan, il n’est pas nécessaire d’être physicien ou mathématicien pour comprendre le fonctionnement de cette technologie futuriste. Les ordinateurs quantiques ne doivent pas nécessairement être des machines obscures, dit-il, qui nécessitent des équations effrayantes pour être comprises. Avec la machine de contrôle quantique, l’équipe CSAIL vise à abaisser la barrière à l’entrée pour que les gens interagissent avec un ordinateur quantique en élevant le concept peu familier de flux de contrôle quantique à un niveau qui reflète le concept familier de flux de contrôle dans les ordinateurs classiques. En soulignant les choses à faire et à ne pas faire lors de la construction et de la programmation d’ordinateurs quantiques, ils espèrent sensibiliser les personnes extérieures au domaine à la puissance de la technologie quantique et à ses limites ultimes.
Néanmoins, les chercheurs préviennent que, comme c’est le cas pour de nombreux autres modèles, il n’est pas encore possible de transformer directement leur travail en un ordinateur quantique matériel pratique en raison des limites de la technologie actuelle des qubits. Leur objectif est de développer des moyens de mettre en œuvre davantage de types d’algorithmes quantiques sous forme de programmes utilisant efficacement un nombre limité de qubits et de portes logiques. Cela nous rapprocherait de l’exécution de ces algorithmes sur les ordinateurs quantiques qui pourraient être mis en ligne dans un avenir proche.
« Les capacités fondamentales des modèles de calcul quantique ont été au centre des discussions dans la théorie du calcul quantique depuis sa création », déclare Patrick Rall, chercheur au MIT-IBM Watson AI Lab, qui n’a pas participé à l’article. « Parmi les premiers de ces modèles figurent les machines quantiques de Turing, capables de contrôler le flux quantique. Cependant, le domaine s’est largement déplacé vers le modèle de circuit plus simple et plus pratique, pour lequel le quantum manque de flux de contrôle. Yuan, Villanyi et Carbin ont réussi à saisir la raison sous-jacente de cette transition en utilisant la perspective des langages de programmation. Alors que le flux de contrôle est au cœur de notre compréhension du calcul classique, le quantique est complètement différent ! Je m’attends à ce que cette observation soit essentielle pour la conception de cadres logiciels quantiques modernes à mesure que les plates-formes matérielles deviennent plus matures.
L’article répertorie deux autres membres du CSAIL comme auteurs : le doctorant Ági Villányi ’21 et le professeur agrégé Michael Carbin. Leurs travaux ont été soutenus en partie par la National Science Foundation et la Sloan Foundation.
