Prédire le comportement des particules quantiques interagissantes représente l'un des plus grands défis de la science moderne, en particulier en raison de leur complexité. Les problèmes quantiques à plusieurs corps, qui impliquent un grand nombre de particules, sont cruciaux pour le développement de nouvelles technologies telles que les ordinateurs quantiques, mais aussi pour les avancées en science des matériaux et en chimie. Les chercheurs de l'EPFL en Suisse ont développé une méthode qui permet non seulement de mieux comprendre ces systèmes, mais aussi de fournir un outil pour comparer différents algorithmes qui tentent de résoudre ces problèmes.

Il est particulièrement difficile de trouver l'état fondamental d'un système quantique, qui est l'état d'énergie le plus bas dans lequel un système peut exister. Cet état est crucial car il révèle quels matériaux seront stables et indique la possibilité de l'émergence de phases exotiques des matériaux, comme la supraconductivité. Les algorithmes quantiques tels que les simulations Monte Carlo et les réseaux de tenseurs tentent d'approximer les solutions à ces problèmes, mais jusqu'à présent, il n'y a pas eu de méthode universelle pour comparer leur précision.

Méthode révolutionnaire : V-score

Un nouvel outil appelé "V-score", développé par une équipe dirigée par Giuseppe Carleo, permet une comparaison cohérente de l'efficacité de différentes méthodes quantiques. Le V-score est conçu pour mesurer la précision des algorithmes dans la prévision de l'état fondamental d'un système quantique, en combinant des informations sur l'énergie et les fluctuations à l'intérieur du système. Une énergie plus faible et moins de fluctuations indiquent des solutions plus précises, et le résultat du V-score facilite le classement des méthodes selon leur précision.

Dans le cadre de cette recherche, les scientifiques ont collecté l'ensemble des données le plus complet sur les problèmes quantiques à plusieurs corps à ce jour. Les simulations ont été réalisées sur un large éventail de systèmes quantiques, allant des chaînes simples de particules à des systèmes complexes et multidimensionnels comme les réseaux quantiques frustrés, qui sont connus pour leur difficulté à être simulés. Ce benchmark a montré non seulement quels algorithmes fonctionnent le mieux pour des problèmes spécifiques, mais a également souligné où l'informatique quantique peut offrir le plus grand avantage.

Découverte de nouvelles possibilités en informatique quantique

La méthode V-score révèle également quels problèmes sont les plus difficiles à résoudre avec les méthodes classiques d'informatique existantes, ce qui pourrait orienter les recherches futures. Par exemple, les systèmes unidimensionnels, comme les chaînes de particules, sont relativement simples à résoudre avec les méthodes actuelles, tandis que des systèmes multidimensionnels plus complexes, comme les réseaux quantiques, représentent un défi bien plus grand. Dans ces domaines, l'informatique quantique peut offrir des avantages significatifs, car de nouvelles technologies comme les réseaux neuronaux et les circuits quantiques montrent des résultats prometteurs même par rapport aux techniques existantes.

Cette recherche aide non seulement les scientifiques à identifier les limites des méthodes actuelles, mais indique également les domaines les plus prometteurs pour le développement futur de l'informatique quantique. Les secteurs qui dépendent des simulations quantiques, tels que l'industrie pharmaceutique et énergétique, pourraient tirer parti de ces résultats pour se concentrer sur les problèmes quantiques qui pourraient leur conférer un avantage concurrentiel.

Avantages pour la recherche future et l'industrie

Le développement des ordinateurs quantiques ouvre la voie à la résolution de problèmes qui sont hors de portée des ordinateurs classiques d'aujourd'hui. Bien que l'informatique quantique soit encore en phase de développement, des méthodes comme le V-score permettent d'identifier plus précisément les problèmes où cette technologie pourrait apporter des avantages clés. Par exemple, dans l'industrie pharmaceutique, les simulations quantiques pourraient accélérer la découverte de nouveaux médicaments, tandis que dans le domaine de l'énergie, elles pourraient aider à développer de nouveaux matériaux avec des propriétés améliorées.

Un des résultats les plus importants de cette recherche est la possibilité de prédire où l'informatique quantique, une fois mature, aura le plus grand impact. En identifiant les problèmes les plus complexes, les scientifiques peuvent orienter leurs efforts vers le développement de nouveaux algorithmes et méthodes qui permettront de résoudre ces problèmes. Cette approche aide également à aligner la recherche sur les besoins de l'industrie, créant ainsi un lien entre la communauté académique et le secteur privé.

Source : École Polytechnique Fédérale de Lausanne