Honeywell et Cambridge Quantum vont plus loin vers l'informatique quantique

Mise à jour : 6 août 2023

Honeywell et Cambridge Quantum vont plus loin vers l'informatique quantiqueHoneywell et Cambridge Quantum ont fait trois avancées qui suggèrent que l'informatique quantique est plus proche que prévu.

Tout d'abord, les chercheurs de Honeywell Quantum Solutions ont démontré des séries répétées de correction d'erreur quantique (QEC) en temps réel.

Deuxièmement, la société a atteint un volume quantique de 1,024 XNUMX, le plus élevé mesuré sur un ordinateur quantique à ce jour.

Troisièmement, Cambridge Quantum a dévoilé les détails d'un algorithme quantique propriétaire qui utilise beaucoup moins de qubits qu'on ne le supposait auparavant, pour résoudre les problèmes d'optimisation critiques qui sont vitaux pour les applications industrielles et financières.

Honeywell affirme que les performances de son System Model H1 ont doublé au cours des quatre derniers mois.

Les chercheurs ont créé un seul qubit logique à partir de dix qubits physiques disponibles sur le modèle System H1 et appliqué plusieurs cycles de QEC - des protocoles nécessaires pour protéger les informations quantiques.

Protégé des principaux types d'erreurs qui se produisent dans un ordinateur quantique - les inversions de bit et de phase - ce qubit logique combat les erreurs qui s'accumulent lors des calculs.

Honeywell et Cambridge Quantum ont annoncé en juin leur association pour former une société d'informatique quantique autonome.

Le nouvel algorithme quantique montre comment la combinaison des deux sociétés accélère la convergence, la précision et l'évolutivité des algorithmes quantiques pour les problèmes d'optimisation combinatoire tels que les défis de la chaîne d'approvisionnement dans la fabrication ou les scénarios d'optimisation des itinéraires en logistique.

Plus précisément, Cambridge Quantum a développé de nouvelles méthodes pour accélérer la convergence jusqu'à 100 fois plus vite, améliorer la qualité de la solution et réduire les besoins en ressources matérielles par rapport au Variational Quantum Eigensolver et à l'algorithme d'optimisation approximative Quantum.