Ottobre: ​​svolta nell’informatica quantistica | Novità e funzionalità

I ricercatori dell’Università di Bristol, la start-up quantistica, Phasecraft e Google Quantum AI hanno rivelato proprietà dei sistemi elettronici che potrebbero essere utilizzati per lo sviluppo di batterie e celle solari più efficienti.

I risultati, pubblicati in Comunicazioni sulla natura oggi, descrive come il team abbia compiuto un primo passo importante verso l’utilizzo dei computer quantistici per determinare le proprietà a bassa energia di sistemi elettronici fortemente correlati che non possono essere risolti dai computer classici. Lo hanno fatto sviluppando il primo algoritmo veramente scalabile per osservare le proprietà dello stato fondamentale del modello di Fermi-Hubbard su un computer quantistico. Il modello di Fermi-Hubbard è un modo per scoprire informazioni cruciali sulle proprietà elettroniche e magnetiche dei materiali.

La modellazione di sistemi quantistici di questa forma ha implicazioni pratiche significative, inclusa la progettazione di nuovi materiali che potrebbero essere utilizzati nello sviluppo di celle solari e batterie più efficaci, o anche di superconduttori ad alta temperatura. Tuttavia, farlo resta al di là delle capacità dei supercomputer più potenti del mondo. Il modello di Fermi-Hubbard è ampiamente riconosciuto come un eccellente punto di riferimento per i computer quantistici a breve termine perché è il sistema di materiali più semplice che include correlazioni non banali al di là di quanto catturato dai metodi classici. La produzione approssimativa dello stato (fondamentale) di energia più bassa del modello di Fermi-Hubbard consente all’utente di calcolare le proprietà fisiche chiave del modello.

In passato, i ricercatori sono riusciti solo a risolvere piccole istanze di Fermi-Hubbard altamente semplificate su un computer quantistico. Questa ricerca mostra che sono possibili risultati molto più ambiziosi. Sfruttando un nuovo algoritmo altamente efficiente e migliori tecniche di mitigazione degli errori, hanno condotto con successo un esperimento che è quattro volte più grande – e consiste in 10 volte più porte quantistiche – di qualsiasi altra cosa registrata in precedenza.

“L’istanza di Fermi-Hubbard in questo esperimento rappresenta un passo cruciale verso la risoluzione di sistemi di materiali realistici utilizzando un computer quantistico”, ha affermato Ashley Montanaro e co-fondatore di Phasecraft, professore di Quantum Computation presso l’Università di Bristol. “Ci siamo riusciti sviluppando il primo algoritmo veramente scalabile che chiunque sia riuscito a implementare per il modello di Fermi-Hubbard. Ciò è particolarmente eccitante perché suggerisce che saremo in grado di ridimensionare i nostri metodi per sfruttare computer quantistici più potenti man mano che l’hardware migliora”.

Phasecraft riunisce molti dei principali scienziati e ingegneri quantistici del mondo e collabora con i principali sviluppatori mondiali di hardware quantistico. La loro ricerca ha portato a scoperte fondamentali nella scienza quantistica e mira a ridurre significativamente la scala temporale per il vantaggio quantistico in diverse aree critiche. Oltre allo sviluppo di algoritmi che saranno in grado di scalare su computer quantistici più grandi, il team di Phasecraft si concentra anche sul continuare a costruire funzionalità praticamente rilevanti nei loro modelli in modo che rappresentino in modo più accurato i sistemi del mondo reale.

“Siamo lieti di vedere questo esperimento progettato ed eseguito da Phasecraft, che rappresenta una delle più grandi simulazioni fermioniche digitali fino ad oggi, e anche uno dei più grandi algoritmi variazionali fino ad oggi, eseguito sull’hardware di calcolo quantistico di Google”, afferma Ryan Babbush, Head of Algoritmi quantistici su Google AI. “La scalabilità del loro approccio deriva dall’essere all’avanguardia sia in termini di mitigazione degli errori che di compilazione di algoritmi per hardware quantistico a breve termine”.

“Questo esperimento rappresenta una nuova pietra miliare. Ci dice di cosa sono capaci i computer quantistici di oggi quando applichiamo la migliore tecnologia algoritmica disponibile”, afferma Stasja Stanisic, Senior Quantum Engineer presso Phasecraft, l’autore principale del documento. “Possiamo basarci su questo lavoro per sviluppare algoritmi migliori e codifiche migliori di problemi realistici per i dispositivi di oggi”.

Il lavoro è stato in parte finanziato dall’ERC attraverso il Consolidator Grant del Prof Ashley Montanaro “Quantum Algorithms: from Foundations to Applications” e in parte dall’UKRI attraverso lo schema EPSRC Prosperity Partnership, che ha consentito la collaborazione tra i partner.

Carta

“Osservare le proprietà dello stato fondamentale del modello di Fermi-Hubbard utilizzando un algoritmo scalabile su un computer quantistico” di Stasja Stanisic, Ashley Montanaro et al in Comunicazioni sulla natura [open access]

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