Google ouvre un concours Kaggle de 150,000 $ sur la compression de circuits quantiques pilotée par l’IA

Google Quantum AI a lancé une compétition Kaggle dotée d’un montant total de 150,000 $, avec pour objectif d’utiliser l’IA afin de réduire la taille des circuits quantiques nécessaires à des applications concrètes. Selon l’annonce de Google, le concours porte sur la réduction du nombre de qubits et de portes dans des circuits de référence liés à l’énergie de fusion, à l’optimisation combinatoire et à la chimie, tout en respectant des seuils de vérification en matière de précision.

Ce qui a été annoncé

La compétition demande aux participants de soumettre des versions améliorées de circuits de référence ainsi que des vérificateurs autonomes publiés sous licence Apache 2.0. L’évaluation repose sur la réduction des ressources : les candidats doivent valider le vérificateur pour une tâche donnée tout en abaissant une métrique de coût dérivée du nombre de portes et de qubits.

Google a indiqué que cette initiative s’attaque à une contrainte centrale de l’informatique quantique tolérante aux fautes. Même si le matériel continue de progresser, de nombreux algorithmes utiles restent trop gourmands en ressources. Réduire la taille du circuit diminue non seulement le coût algorithmique direct, mais aussi la surcharge nécessaire à la correction d’erreurs quantiques.

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La structure des prix comprend 50,000 $ pour la première place, 25,000 $ pour la deuxième, 10,000 $ pour la troisième, et trois récompenses de 5,000 $ pour les quatrième à sixième places. Google a également réservé 50,000 $ pour des prix supplémentaires, dont un prix d’étape de 10,000 $ en milieu de compétition et un « Longest Leader Prize » de 10,000 $. Le prix d’étape est attribué sur la base du meilleur score du classement public à 11:59 PM UTC le 20 novembre, et le prix du plus long leader court jusqu’au 4 janvier 2027.

Les détails techniques

La compétition s’articule autour de kickmix, une bibliothèque open source en C++20 et Python au sein du projet Qualtran de Google. Le dépôt GitHub de Qualtran la décrit comme une bibliothèque Python servant à exprimer et analyser des algorithmes quantiques tolérants aux fautes.

L’article associé de Google, publié sur arXiv, présente l’approche comme l’utilisation d’une structure vérifiable classiquement pour soutenir une compilation assistée par l’IA. arXiv indique qu’il a été soumis le 16 octobre et révisé le 21 octobre.

Les circuits kickmix sont composés de logique classique réversible, d’opérations de phase et de dés-informatique fondée sur la mesure. Selon Google, cette structure permet à un ordinateur classique de tester efficacement des circuits candidats à l’aide de tests fuzzing aléatoires, plutôt que de simuler entièrement un état quantique général. L’entreprise affirme que cela permet d’établir avec un haut niveau de confiance une correction approximative, sans toutefois prouver une équivalence exacte.

Google affirme également que kickmix peut tester des circuits à 60 milliards de portes par seconde sur un seul cœur CPU. Ce chiffre se rapporte à la vitesse de vérification conventionnelle, et non à une exécution sur matériel quantique.

Trois problèmes de référence

Le concours est centré sur trois goulets d’étranglement dans des algorithmes quantiques plus vastes.

Pour l’énergie de fusion, la tâche consiste à implémenter une phase proportionnelle à 1/√x à partir d’une entrée de distance au carré, une sous-routine liée à des simulations de l’opérateur de Coulomb pertinentes pour la conception de cibles de fusion par confinement inertiel.

Pour l’optimisation, le problème de référence est un décodeur Reed-Solomon en superposition, que Google décrit comme le principal goulet d’étranglement arithmétique dans l’algorithme Decoded Quantum Interferometry pour le problème Optimal Polynomial Intersection.

Pour la chimie, il est demandé aux participants de co-concevoir une factorisation précise et des circuits de chargement compacts pour des paramètres dans un flux de simulation lié à FeMoCo. Google précise que ce problème de référence est lié à un algorithme récent pour modéliser le cluster fer-molybdène impliqué dans la fixation de l’azote.

Pourquoi c’est important

Il s’agit d’une tentative, côté logiciel, d’abaisser le seuil matériel requis pour des applications quantiques utiles. Au lieu d’attendre uniquement des processeurs plus grands, Google cherche à automatiser la compression de circuits pour des sous-routines qui dominent les estimations de ressources en informatique quantique tolérante aux fautes.

Google a indiqué que des expériences internes avec ses modèles Gemini avaient déjà permis de trouver des améliorations au-delà des circuits signalés à ce jour sur les trois problèmes de référence. L’entreprise a publié les condensats de ces circuits internes dans son manuscrit et a déclaré prévoir de les divulguer après la compétition.

Ce qu’il faut surveiller

La question clé est de savoir si des équipes externes peuvent produire des circuits sensiblement plus petits tout en restant dans les limites de vérification. Il sera tout aussi important de voir si le cadre kickmix de Google s’avère suffisamment large pour couvrir d’autres sous-routines coûteuses dans les algorithmes tolérants aux fautes, au-delà des trois problèmes de référence retenus pour cette compétition.