Nouvelle étude : les simulations quantiques topologiques décuplent les possibilités de l'informatique quantique

Temps de lecture: 2 minutes
Par Josephine Martin
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Diagramme complexe de réseau topologique sur écran d'ordinateur quantique.

ParisDes chercheurs de l’Université nationale de Singapour (NUS) ont accompli une percée majeure en simulant avec précision des réseaux topologiques de niveau supérieur à l’aide d’ordinateurs quantiques numériques. Cette avancée facilite l’étude de matériaux quantiques avancés, connus pour leurs états quantiques stables et leurs nombreuses applications technologiques.

Cette recherche revêt une grande importance pour plusieurs raisons : elle permet de simuler des réseaux HOT complexes à l'aide de chaînes de spin basiques sur des ordinateurs quantiques numériques, elle propose des techniques novatrices pour réduire les erreurs et améliorer la précision sur les dispositifs quantiques actuels à échelle intermédiaire et bruitée (NISQ), et elle ouvre de nouvelles perspectives pour que les ordinateurs quantiques surpassent potentiellement les ordinateurs classiques dans des tâches spécifiques.

L'étude se concentre sur les états topologiques de la matière, reconnus pour leurs propriétés uniques. Les isolants topologiques, une catégorie de ces matériaux, permettent à l'électricité de circuler uniquement à leurs surfaces ou bords, tandis que l'intérieur reste non conducteur. Ces caractéristiques les rendent très prometteurs pour la création de dispositifs nécessitant un transport ou une transmission de signal fiables.

Le professeur adjoint Lee Ching Hua et son équipe ont réussi à programmer des ordinateurs quantiques numériques pour modéliser de grands réseaux complexes. Cette méthode exploite l'impressionnante capacité de stockage des qubits. En utilisant moins de ressources et en réduisant le bruit, ils ont obtenu des mesures très précises du comportement des états topologiques et des spectres de mi-gap, même pour des matériaux théoriques dans des dimensions supérieures.

Les avancées en informatique quantique sont cruciales car elles démontrent son application pratique dans les sciences des matériaux. En dépit des erreurs présentes dans les dispositifs quantiques actuels, les méthodes de l'équipe permettent d'étudier des matériaux quantiques auparavant inaccessibles. Cela laisse entrevoir la possibilité future d'utiliser des ordinateurs quantiques pour créer de nouveaux matériaux aux propriétés spécifiques, transformant ainsi des domaines tels que l'électronique, la photonique et le traitement de l'information quantique.

Les chercheurs ont publié leurs travaux dans Nature Communications, démontrant comment leurs découvertes peuvent être appliquées dans la vie réelle. Leur méthode est évolutive et constitue à la fois une réalisation académique et une avancée vers l'utilisation de la technologie quantique dans le génie des matériaux et d'autres domaines.

L'utilisation de ces techniques de simulation avancées dans les ordinateurs quantiques numériques pourrait conduire à des améliorations significatives dans divers domaines, notamment :

  • Ingénierie des matériaux : Création de matériaux possédant des propriétés spécifiques pour des applications avancées.
  • Informatique quantique : Meilleures méthodes de correction des erreurs pour rendre les dispositifs quantiques plus efficaces.
  • Applications technologiques : Construction de systèmes plus robustes et plus efficaces pour le transport et la communication.

Avec les progrès de la technologie quantique, nous serons probablement capables de simuler des réseaux topologiques complexes, ouvrant ainsi de nouvelles voies de recherche et des avancées technologiques. La réalisation de l'équipe de NUS nous prépare à des découvertes futures et à des applications dans le domaine en pleine expansion des matériaux quantiques.

L'étude est publiée ici:

http://dx.doi.org/10.1038/s41467-024-49648-5

et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est

Jin Ming Koh, Tommy Tai, Ching Hua Lee. Realization of higher-order topological lattices on a quantum computer. Nature Communications, 2024; 15 (1) DOI: 10.1038/s41467-024-49648-5
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