Compilation de circuits et atténuation des erreurs pour l'informatique quantique à court terme L'informatique quantique promet de résoudre des problèmes classiquement insolvables. Il a connu une croissance rapide ces dernières années et plusieurs plateformes quantiques basées sur différentes technologies ont été proposées, soit par le milieu universitaire, soit par l'industrie. Des algorithmes quantiques ont également été développés pour surpasser en théorie leurs homologues classiques. Malgré les progrès, le matériel quantique d'aujourd'hui est toujours sensible au bruit et difficile à contrôler, ce qui empêche la démonstration de l'avantage quantique sur les ordinateurs quantiques développés à court terme. Il existe un écart entre les ressources nécessaires aux algorithmes quantiques et les implémentations matérielles bruitées. Cette thèse vise à contribuer à combler cet écart à l'aide de la co-conception matériel-logiciel, en se concentrant sur la compilation de circuits et l'atténuation des erreurs. En particulier, cette thèse étudie (1) Le problème de cartographie des qubits pour compiler un circuit sur le matériel quantique développé à court terme, en tenant compte de la contrainte matérielle. (2) Le mécanisme de programmation multiple pour améliorer l'utilisation du matériel quantique développé à court terme. (3) La comparaison multi-plateforme pour évaluer la technique de multi-programmation sur différentes plateformes quantiques. (4) Le découplage dynamique pour réduire les erreurs de décohérence et le phénomène de crosstalk. La thèse est conclue en discutant des futures directions de recherche pour permettre des applications quantiques sur du matériel quantique développé à court terme.
Compilation de circuits et atténuation des erreurs pour l'informatique quantique à court terme L'informatique quantique promet de résoudre des problèmes classiquement insolvables. Il a connu une croissance rapide ces dernières années et plusieurs plateformes quantiques basées sur différentes technologies ont été proposées, soit par le milieu universitaire, soit par l'industrie. Des algorithmes quantiques ont également été développés pour surpasser en théorie leurs homologues classiques. Malgré les progrès, le matériel quantique d'aujourd'hui est toujours sensible au bruit et difficile à contrôler, ce qui empêche la démonstration de l'avantage quantique sur les ordinateurs quantiques développés à court terme. Il existe un écart entre les ressources nécessaires aux algorithmes quantiques et les implémentations matérielles bruitées. Cette thèse vise à contribuer à combler cet écart à l'aide de la co-conception matériel-logiciel, en se concentrant sur la compilation de circuits et l'atténuation des erreurs. En particulier, cette thèse étudie (1) Le problème de cartographie des qubits pour compiler un circuit sur le matériel quantique développé à court terme, en tenant compte de la contrainte matérielle. (2) Le mécanisme de programmation multiple pour améliorer l'utilisation du matériel quantique développé à court terme. (3) La comparaison multi-plateforme pour évaluer la technique de multi-programmation sur différentes plateformes quantiques. (4) Le découplage dynamique pour réduire les erreurs de décohérence et le phénomène de crosstalk. La thèse est conclue en discutant des futures directions de recherche pour permettre des applications quantiques sur du matériel quantique développé à court terme.
L'informatique quantique promet de résoudre des problèmes classiquement insolvables. Il a connu une croissance rapide ces dernières années et plusieurs plateformes quantiques basées sur différentes technologies ont été proposées, soit par le milieu universitaire, soit par l'industrie. Des algorithmes quantiques ont également été développés pour surpasser en théorie leurs homologues classiques. Malgré les progrès, le matériel quantique d'aujourd'hui est toujours sensible au bruit et difficile à contrôler, ce qui empêche la démonstration de l'avantage quantique sur les ordinateurs quantiques développés à court terme. Il existe un écart entre les ressources nécessaires aux algorithmes quantiques et les implémentations matérielles bruitées. Cette thèse vise à contribuer à combler cet écart à l'aide de la co-conception matériel-logiciel, en se concentrant sur la compilation de circuits et l'atténuation des erreurs. En particulier, cette thèse étudie (1) Le problème de cartographie des qubits pour compiler un circuit sur le matériel quantique développé à court terme, en tenant compte de la contrainte matérielle. (2) Le mécanisme de programmation multiple pour améliorer l'utilisation du matériel quantique développé à court terme. (3) La comparaison multi-plateforme pour évaluer la technique de multi-programmation sur différentes plateformes quantiques. (4) Le découplage dynamique pour réduire les erreurs de décohérence et le phénomène de crosstalk. La thèse est conclue en discutant des futures directions de recherche pour permettre des applications quantiques sur du matériel quantique développé à court terme.
Le calcul quantique est nouveau paradigme qui sera peut-être en capacité de résoudre certains problèmes intéressants et très spécifiques plus vite qu'un ordinateur classique. Mais pour atteindre le régime dans lequel les ordinateurs quantiques seront plus efficaces que leurs équivalents classiques, plusieurs étapes cruciales doivent être atteintes. Les taux d'erreur des puces quantiques actuelles doivent être drastiquement améliorés, tout comme leur nombre de qubits, les algorithmes doivent évoluer pour prendre en compte le taux d'erreur élevé des puces, les compilateurs et implémentations doivent être adaptés à la puce quantique qui sera utilisée pour l'exécution et les façons d'analyser des états ou programmes quantiques nécessitent des améliorations.Dans cette thèse, nous nous concentrons sur certaines de ces étapes et améliorons l'état de l'art en essayant de se rapprocher le plus possible du régime où les ordinateurs quantiques auront un avantage sur les ordinateurs classiques. Nous commençons par montrer comment nous avons implémenté un algorithme quantique non trivial et analysé son comportement ainsi que les ressources nécessaires à son exécution.Cette analyse a confirmé que les puces quantiques actuelles étaient incapables d'exécuter ce genre d'implémentation, même après avoir pris en compte les subtilités dues au matériel et optimisé grandement le programme. Cet effort d'optimisation a donné lieu à l'implémentation de l'outil qprof, un profileur de programme quantique capable d'analyser des implémentations et de générer un rapport textuel et lisible résumant la hiérarchie des appels et leur coût approximatif.Nous présentons aussi un algorithme classique pour résoudre le problème du routage de qubit, une des étapes les plus coûteuse en terme de porte quantique additionnelle dans les compilateurs de programme quantiques. Cet algorithme permet de prendre en compte les calibrations les plus récentes de la puce quantique visée afin d'adapter le programme quantique compilé aux différents taux d'erreurs de la puce. Nous décrivons comment l'algorithme fonctionne et montrons qu'il apporte une amélioration substantielle de la fidélité de l'état quantique créé par le programme compilé par rapport à l'état de l'art.Nous avons aussi implémenté un algorithme variationnel permettant de résoudre des systèmes linéaires et analysé son comportement sur des puces quantiques actuelles ainsi que les besoins en ressources quantiques afin d'exécuter cet algorithme avec différents systèmes linéaires. Finalement, nous avons effectué une étude sur les erreurs présentes sur des qubits isolés et introduit une nouvelle visualisation permettant de mettre en avant des erreurs systématiques et non mitigées par les calibrations automatiques réalisées à intervalles réguliers sur les puces quantiques.
Circuits quantiques bruités pour l'optimisation combinatoire Alors que les ordinateurs quantiques croissent en taille tout en restant affectés par le bruit, un défi clé consiste à déterminer quand et comment ils peuvent surpasser les meilleurs algorithmes classiques sur des tâches pratiques. Cela nécessite le développement d'algorithmes de simulation de circuits quantiques hautement efficaces. Les algorithmes de rétropropagation de Pauli font partie des plus prometteurs, ayant montré leur efficacité dans la simulation de certaines classes de circuits quantiques paramétrés, candidats sérieux pour l'avantage quantique à court terme, sous des hypothèses de circuits aléatoires et de bruit de dépolarisation. Cependant, leur efficacité n'avait pas été démontrée pour des modèles de bruit nonunital plus réalistes, tels que l'amortissement d'amplitude, qui capturent mieux le comportement des ordinateurs quantiques actuels. Nous comblons cette lacune en adaptant la rétropropagation de Pauli à la plupart des canaux de bruit à un qubit, incluant le bruit nonunital, et en prouvant qu'elle reste efficace sous ces conditions. Notre algorithme est parallélisable, économe en mémoire, et ne requiert aucune hypothèse sur la localité de l'observable, la géométrie de la puce quantique, ou la profondeur du circuit. Bien que le bruit des ordinateurs quantiques puisse fortement affecter la puissance de calcul dans des circuits hautement structurés et tolérants aux erreurs, nos résultats indiquent peu de différence pour la plupart des architectures variationnelles. Ceci établit la rétropropagation de Pauli comme une méthode efficace pour simuler les dispositifs quantiques bruités sous des hypothèses de bruit réalistes. Bien que ces avancées améliorent notre capacité à simuler des observables bruités, de nombreuses applications pratiques, incluant l'optimisation combinatoire, nécessitent un accès direct aux chaînes de bits produites par les circuits quantiques, car celles-ci encodent les solutions souhaitées. La réplication classique de tels échantillons bruités a jusqu'à présent été limitée au-delà du cadre des circuits aléatoires. Pour combler cette lacune, nous nous concentrons d'abord sur les problèmes dont les fonctions objectif ne dépendent que des corrélations sur deux sites, tel que Max-Cut, et appliquons des techniques d'arrondissement aléatoire gaussien aux marginales à deux qubits du circuit. Ceci produit des échantillons classiques dont le coût espéré est prouvablement proche de celui du dispositif quantique bruité. Des simulations à grande échelle et des expériences sur les ordinateurs quantiques d'IBM confirment que les échantillons arrondis reproduisent la distribution d'énergie complète, avec un comportement similaire sous divers modèles de bruit. Couplé avec la rétropropagation de Pauli pour estimer efficacement les marginales bruitées, cela donne un échantillonneur classique de bout en bout opérant en temps polynomial pour une large classe de circuits variationnels bruités. Nos résultats montrent donc que des circuits quantiques suffisamment bruités pour l'optimisation combinatoire peuvent être échantillonnés classiquement, clarifiant où les ordinateurs quantiques à court terme peuvent ou ne peuvent pas surpasser les algorithmes classiques.Enfin, nous allons au-delà des marginales sur un et deux sites et présentons un algorithme qui échantillonne des chaînes de bits valides directement depuis une distribution d'entropie maximale avec des moments correspondant à ceux du circuit quantique. Cette méthode ne repose pas sur la localité ou la parcimonie de l'Hamiltonien du problème et fonctionne bien sur une variété de circuits quantiques, incluant des circuits profonds sur de nombreux qubits. Lorsqu'elle est combinée avec la propagation de Pauli ou la mitigation d'erreur, elle fournit un pipeline pratique pour obtenir des échantillons de circuits quantiques à court terme, où la correction d'erreur pourrait ne pas encore être disponible.
Le calcul quantique est nouveau paradigme qui sera peut-être en capacité de résoudre certains problèmes intéressants et très spécifiques plus vite qu'un ordinateur classique. Mais pour atteindre le régime dans lequel les ordinateurs quantiques seront plus efficaces que leurs équivalents classiques, plusieurs étapes cruciales doivent être atteintes. Les taux d'erreur des puces quantiques actuelles doivent être drastiquement améliorés, tout comme leur nombre de qubits, les algorithmes doivent évoluer pour prendre en compte le taux d'erreur élevé des puces, les compilateurs et implémentations doivent être adaptés à la puce quantique qui sera utilisée pour l'exécution et les façons d'analyser des états ou programmes quantiques nécessitent des améliorations.Dans cette thèse, nous nous concentrons sur certaines de ces étapes et améliorons l'état de l'art en essayant de se rapprocher le plus possible du régime où les ordinateurs quantiques auront un avantage sur les ordinateurs classiques. Nous commençons par montrer comment nous avons implémenté un algorithme quantique non trivial et analysé son comportement ainsi que les ressources nécessaires à son exécution.Cette analyse a confirmé que les puces quantiques actuelles étaient incapables d'exécuter ce genre d'implémentation, même après avoir pris en compte les subtilités dues au matériel et optimisé grandement le programme. Cet effort d'optimisation a donné lieu à l'implémentation de l'outil qprof, un profileur de programme quantique capable d'analyser des implémentations et de générer un rapport textuel et lisible résumant la hiérarchie des appels et leur coût approximatif.Nous présentons aussi un algorithme classique pour résoudre le problème du routage de qubit, une des étapes les plus coûteuse en terme de porte quantique additionnelle dans les compilateurs de programme quantiques. Cet algorithme permet de prendre en compte les calibrations les plus récentes de la puce quantique visée afin d'adapter le programme quantique compilé aux différents taux d'erreurs de la puce. Nous décrivons comment l'algorithme fonctionne et montrons qu'il apporte une amélioration substantielle de la fidélité de l'état quantique créé par le programme compilé par rapport à l'état de l'art.Nous avons aussi implémenté un algorithme variationnel permettant de résoudre des systèmes linéaires et analysé son comportement sur des puces quantiques actuelles ainsi que les besoins en ressources quantiques afin d'exécuter cet algorithme avec différents systèmes linéaires. Finalement, nous avons effectué une étude sur les erreurs présentes sur des qubits isolés et introduit une nouvelle visualisation permettant de mettre en avant des erreurs systématiques et non mitigées par les calibrations automatiques réalisées à intervalles réguliers sur les puces quantiques.
Apprentissage automatique sur des machine quantiques actuelles avec des données non structurées et sur des graphes L'apprentissage automatique a permis de résoudre de nombreux problèmes du monde réel que d'autres méthodes informatiques traditionnelles avaient du mal à résoudre, ou qu'elles pouvaient résoudre de manière plus coûteuse. L'informatique quantique est un paradigme de calcul utilisant les états quantiques de la matière qui permet une grande vitesse de calcul pour certains problèmes. Les progrès récents dans le développement du matériel quantique ont encouragé la recherche d'applications concrètes des ordinateurs quantiques. Il est donc devenu naturel de chercher des moyens d'appliquer les ordinateurs quantiques à l'apprentissage automatique. Cette thèse est une contribution à cet objectif. La première partie vise à comprendre les capacités générales des circuits quantiques variationnels pour les tâches d'apprentissage automatique à partir de données vectorielles, et d'éclaircir les conditions nécessaires pour obtenir un avantage quantique. Les circuits variationnels sont une famille d'algorithmes quantiques où les opérations sont paramétrées et où l'on cherche les paramètres qui minimisent une fonction de coût, à la manière des réseaux de neurones. Ce sont en réalité des modèles linéaires dans un espace à grande dimension. Je montre que bien que les circuits soient coûteux à évaluer, on peut parfois construire des approximations classiques en utilisant la technique de "random features regression". Si cette approximation est possible, l'avantage quantique est limité. Je souligne également le fait que l'apprentissage d'un modèle classique dans le même espace converge vers une solution appelée estimateur MNLS (Minimum Norm Least Square), mais que la dynamique d'apprentissage des circuits quantiques ne conduira pas nécessairement à la même solution. Cette séparation est la source de l'avantage quantique, je montre qu'il suffit que le vecteur des coefficients du modèle quantique ait une grande norme, et je donne des exemples concrets. La deuxième partie explore l'utilisation d'ordinateurs quantiques pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique sur des graphes. L'apprentissage automatique sur des graphes possède beaucoup d'applications, et les algorithmes pour des données vectorielles ne sont pas directement applicables. Dans cette partie, j'ai cherché à développer des algorithmes quantiques adaptés à la structure de graphes des données. L'idée principale est d'encoder le graphe dans un hamiltonien qui a une topologie similaire. On prépare ensuite un état quantique en faisant évoluer cet hamiltonien, et les mesures sont incorporées dans un algorithme classique d'apprentissage automatique. Cette approche est particulièrement adaptée aux processeurs quantiques à atomes neutres. Avec de telles plateformes, on peut en effet facilement créer un système quantique avec la connectivité souhaitée, et la géométrie peut être modifiée à chaque exécution. J'ai développé une diverse famille d'algorithmes, inspirés par les noyaux, les réseaux neurones et les transformers, avec l'intention de pouvoir les implémenter sur les machines actuelles. J'ai réalisé des expériences numériques sur des ensembles de données à grande échelle et décrit les résultats d'implémentation expérimentale sur la machine de Pasqal.
Contrôler des systèmes quantiques avec une précision arbitraire semble être un défi insurmontable en raison de l'influence de l'environnement se manifestant sous forme d'erreurs dans les algorithmes quantiques. Cependant, il existe des protocoles de tolérance aux fautes qui résolvent ce problème en stockant l'information quantique de manière redondante dans un état à plusieurs qubits. Il est crucial d'optimiser ces protocoles, en les adaptant aux processus de génération du bruit, dans le but de minimiser l'ajout d'espace et de temps aux calculs quantiques. Les méthodes actuelles se basent sur un cycle d'optimisation comprenant la caractérisation du matériel, la modélisation du bruit et des simulations numériques. Pour la majorité des études sur la tolérance aux fautes, le bruit est modélisé comme l'application stochastique de matrices de Pauli. Cette approche, communément appelé le modèle d'erreurs de Pauli est l'exemple typique de décohérence induite par l'environnement. Les probabilités associées à chacune des matrices de Pauli définissent le taux d'erreurs. Même si ce modèle d'erreurs est utilisé pour réaliser des preuves analytiques et effectuer des simulations classiques, le niveau de précision de ce dernier dépend de la nature quantique de la source d'erreurs. Toutefois, un dispositif quantique réaliste est affecté par un processus bruyant qui n'est pas très bien approximé par le modèle d'erreurs de Pauli. Un exemple extrême étant les erreurs cohérentes causées par rotation excessive d'un qubit. De plus, un modèle général de bruit quantique illustre beaucoup plus de caractéristiques que le modèle simplifié de Pauli. La notion de taux d'erreurs est alors moins bien définie dans ces cas. Ainsi, nous avons besoin d'une mesure appropriée pour quantifier l'effet du bruit qui s'intègre bien aux preuves de tolérance aux fautes. Pour ce faire, il existe plusieurs options dont la fidélité et la norme diamant. Les simulations numériques ont été centrales au développement des protocoles de tolérance aux fautes. Généralement, des simulations impliquant des modèles de bruits spécifiques sont utilisées pour évaluer l'efficacité de ces méthodes. Dans le cas du modèle simplifié d'erreurs de Pauli, la source du bruit est simulée par un algorithme classique appliquant une matrice de Pauli tirée selon une distribution prédéterminée. Cependant, il n'est généralement pas nécessaire d'assumer que le bruit est généré de façon stochastique. Par exemple, il est possible de décrire le bruit comme une évolution temporelle du système. Malgré cela, il existe des techniques pour mesurer numériquement la performance d'un protocole de tolérance aux fautes. Dans la présente thèse, nous faisons une étude critique des méthodes actuelles d'optimisation des protocoles de tolérances aux fautes et nous appuyons nos analyses sur des observations provenant de simulations numériques. D'abord, nous montrons que les protocoles de tolérance aux fautes sont sensibles à certains détails du modèle bruits qui ne sont pas bien décrits pas les métriques standards. Alors que la valeur d'une métrique peut être la même pour deux processus bruyants, nous observons que la performance d'un protocole de tolérance aux fautes peut différer grandement pour ces deux processus. Ainsi, nous avons défini de nouvelles métriques ne reposant pas sur les méthodes standards. Ces métriques s'appuient plutôt sur des méthodes d'apprentissage automatique qui considèrent les propriétés importantes des processus bruyants et qui permettent de prédire avec plus de précision la performance d'un protocole de tolérance aux fautes. Par la suite, nous argumentons que la présence d'événements rares détériore la précision des simulations numériques. En d'autres termes, les événements bruyants qui affectent significativement la performance d'un protocole de tolérances aux fautes sont rarement observés, ce qui engendre une grande erreur statistique dans les estimations numériques. Pour pallier partiellement à ce problème, nous présentons des méthodes d'échantillonnages préférentielles. Toutefois, la recherche de meilleures méthodes demeure ouverte. Finalement, la mauvaise qualité des précisions des métriques et la difficulté des simulations numériques nous amènent à conclure que la portée des méthodes actuelles d'optimisation des protocoles de tolérances aux fautes est très limitée. Nous supposons qu'une caractérisation expérimentale d'un tel protocole sur un ordinateur quantique de taille modeste permettrait de surmonter ces difficultés. Cela pourrait paver le chemin à la réalisation d'un ordinateur quantique tolérant les fautes.