Evaluation de performance et amélioration du paramétrage des systèmes de contrôle pour la résolution de problèmes d'optimisation sur plateformes NISQ

Performance evaluation and control improvements for solving optimization problems on NISQ platforms

• Auteur / Autrice : Valentin Gilbert
• Direction : Stéphane Louise
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique mathématique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2021
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'intégration de systèmes et de technologies
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-....)

Mots clés

Mots clés libres

Annealer quantique

Qubo

Evaluation de performance

Chaîne d'ising

Compilation

Quantum annealing

Qubo

Benchmark

Ising chain

Compilation

Résumé

Les processeurs quantiques actuels sont loin encore de ressembler à l'image idéalisée que pouvaient se faire les pionniers de l'algorithmie quantique : ils ont un mauvais rapport signal/bruit, ont un petit nombre de qubits et une interconnexion limitée qui complique encore la prise en main et la programmation. Cela ne signifie pas pour autant qu'ils sont seulement des prototypes sans utilité pratique. De fait ce type de systèmes de calculs quantiques aussi appelés NISQ d'après l'acronyme anglais 'Noisy Intermediate Scale Quantum processors' (ou processeurs Quantiques Bruités de Taille Intermédiaire) sera l'avenir du calcul quantique pour les années qui viennent et pour le futur prévisible. De ce fait il serait de première importance de faire des investigations sur le type de calculs et d'algorithmes qu'on peut mettre en œuvre sur ces machines, en particulier dans le cadre des problèmes d'optimisation. Une piste particulièrement intéressante est celle des algorithmes dits hybrides qui entrecroisent des parties quantiquement accélérées avec des calculs sur des ordinateurs standards. Dans le cadre de cette thèse, nous nous proposons de faire des recherches sur les limitations de ces premiers ordinateurs NISQ déjà accessibles de façon plus ou moins publique (soit sur simulateurs ou machines réelles) et comment les utiliser malgré ces limitations dans le cadre des algorithmes d'optimisation.

Today's quantum computers are still far from the ideal case scenario that where though of by the first contributors of quantum computing: they are still tiny (a few dozens of qubits at best), noisy, imperfect. These are now known as NISQ computers or Noisy Intermediate Scale Quantum devices. Being tiny and noisy however does not mean they are worthless, and as they will be the dominant kind of quantum computing devices for the foreseeable future, it is of great value to investigate what would be possible to implement on these new kind of computer in the case of optimization problems, especially in the case of so-called 'hybrid algorithm' for which the NISQ computer is considered as a quantum accelerator within a more standard processing implemented otherwise on a standard computer. In this PhD thesis we will investigate the limits of the first NISQ computers publicly available (either real hardware or simulators) and how to use despite their limitations within an optimization algorithm.