In een nieuw artikel in Science Advances hebben onderzoekers van JPMorgan Chase, het Argonne National Laboratory van het Amerikaanse ministerie van Energie (DOE) en Quantinuum duidelijk bewijs geleverd van een kwantumalgoritmische versnelling voor het kwantum benaderende optimalisatie-algoritme (QAOA).

Dit algoritme is uitgebreid bestudeerd en op veel kwantumcomputers geïmplementeerd. Het heeft potentiële toepassingen op gebieden als logistiek, telecommunicatie, financiële modellering en materiaalkunde.

"Dit werk is een belangrijke stap in de richting van het bereiken van kwantumvoordeel en legt de basis voor toekomstige impact in de productie", zegt Marco Pistoia, hoofd van Global Technology Applied Research bij JPMorgan Chase.

Het team onderzocht of een kwantumalgoritme met lage implementatiekosten een kwantumversnelling zou kunnen opleveren ten opzichte van de bekendste klassieke methoden. QAOA werd toegepast op het Low Autocorrelation Binary Sequences-probleem, dat van belang is voor het begrijpen van het gedrag van fysieke systemen, signaalverwerking en cryptografie. Uit het onderzoek bleek dat als het algoritme werd gevraagd steeds grotere problemen aan te pakken, de tijd die nodig zou zijn om ze op te lossen langzamer zou groeien dan die van een klassieke oplosser.

Om de prestaties van het kwantumalgoritme in een ideale geruisloze omgeving te onderzoeken, hebben JPMorgan Chase en Argonne gezamenlijk een simulator ontwikkeld om de prestaties van het algoritme op schaal te evalueren.

"De grootschalige kwantumcircuitsimulaties maakten op efficiënte wijze gebruik van de DOE petascale supercomputer Polaris bij de ALCF. Deze resultaten laten zien hoe high-performance computing het veld van de kwantuminformatiewetenschap kan aanvullen en bevorderen", zegt Yuri Alexeev, een computationeel wetenschapper bij Argonne. Jeffrey Larson, een computationeel wiskundige bij de afdeling Wiskunde en Computerwetenschappen van Argonne, heeft ook bijgedragen aan dit onderzoek.

Om de eerste stap te zetten naar de praktische realisatie van de versnelling in het algoritme, demonstreerden de onderzoekers een kleinschalige implementatie op Quantinuum's systeemmodel H1 en H2 gevangen-ion-kwantumcomputers. Met behulp van algoritmespecifieke foutdetectie heeft het team de impact van fouten op de algoritmische prestaties met wel 65% verminderd.

"Onze langdurige samenwerking met JPMorgan Chase heeft geleid tot dit betekenisvolle en opmerkelijke driewegonderzoeksexperiment waarbij ook Argonne betrokken werd. De resultaten hadden niet kunnen worden bereikt zonder de ongekende en toonaangevende kwaliteit van onze H-serie Quantum Computer, die biedt een flexibel apparaat voor het uitvoeren van foutcorrectie- en foutdetectie-experimenten bovenop de poortgetrouwheid die jaren voorsprong heeft op andere kwantumcomputers", zegt Ilyas Khan, oprichter en hoofdproductfunctionaris van Quantinuum.