>>> ANSA/Cnr surpasse Google pour l’algorithme d’ordinateur quantique

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– MILAN, 16 AOT – Un travail d’équipe comparable, voire supérieur, à celui des big techs américaines. Le Conseil national de la recherche (Cnr-Ifn) de Milan, grâce au travail conjoint de plusieurs équipes, est en effet parvenu à surmonter un brevet de Google sur l’informatique quantique. Les chercheurs dirigés par Enrico Prati de l’Institut de photonique et de nanotechnologies, ont développé un système qui, grâce à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage en profondeur, est capable de résoudre en quelques millisecondes le « problème » de la construction des portes logiques qu’un ordinateur quantique peut utiliser. pour ses activités. Jusqu’à présent, des entreprises comme Google avaient réussi à accélérer les opérations mais avec des limites concrètes, tandis que le CNR a créé un algorithme polyvalent, applicable à tout ordinateur doté de portes logiques quantiques. L’étude a été publiée dans le dernier numéro de l’encart “Communications Physics” de Nature et démontre la possibilité d’appliquer l’intelligence artificielle et l’apprentissage en profondeur à un compilateur visant à programmer un algorithme actuellement unique. Un résultat obtenu avec la collaboration de Matteo Paris de l’Université d’État de Milan et Marcello Restelli de l’École polytechnique de Milan. Dans Nature, Enrico Prati explique que : « De même que pour les ordinateurs conventionnels, dans lesquels les bits sont soumis à des calculs à travers des portes logiques, également dans les ordinateurs quantiques, il est nécessaire d’utiliser des portes logiques quantiques, qui doivent cependant être programmées par une sorte de système d’exploitation. , qui sait quelles sont les opérations réalisables”. Cependant, différentes versions de matériel peuvent donner lieu à différents scénarios, avec la nécessité d’identifier les séquences correctes avec lesquelles « activer » les portes logiques quantiques nécessaires.

L’équipe donne l’exemple d’un joueur de cartes qui doit réfléchir à la manière d’effectuer ses mouvements, malgré un nombre limité de tentatives. “Nous avons donc développé avec le deep learning un algorithme capable de trouver le bon ordre pour jouer les 5 ou 6 cartes disponibles, même avec des séquences de centaines de jeux, en choisissant les bonnes une par une pour former toute la séquence” souligne Lorenzo Moro du Cnr. Après une phase d’entraînement, qui dure de quelques heures à quelques jours, l’intelligence artificielle apprend à se déplacer pour créer la séquence d’activation de chaque porte logique.

Les recherches du CNR dépassent les contextes d’application d’autres organismes, certainement plus connus. Le modèle surpasse un brevet de Google, qui a montré qu’il peut utiliser l’IA pour les portes logiques, mais avec une seule formation. Après la séquence d’activation, pour en obtenir une autre, il faut tout recommencer.

Les chercheurs italiens ont plutôt identifié comment construire automatiquement toutes les portes logiques. « La technologie informatique quantique permet de résoudre des problèmes de calcul impossibles avec des outils ordinaires et, dans ce scénario, les compilateurs quantiques deviennent fondamentaux pour un contrôle efficace des systèmes », conclut Prati. .

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