Subvention

Espaces de codes correcteurs d’erreurs quantiques à réseau tensoriel assistés par l’apprentissage automatique (quantique)

Ce projet vise à développer une nouvelle approche de la correction quantique des erreurs (CQE) en représentant directement les espaces de code avec des réseaux tensoriels. Ce cadre flexible s’étend au-delà des codes stabilisateurs traditionnels, permettant la découverte de codes CQE non-additifs plus efficaces et ceux associés à des Hamiltoniens parcellarisés locaux. Le projet porte sur le développement d’un cadre théorique rigoureux, son lien avec les méthodes CQE actuelles, la conception de nouveaux codes utilisant des méthodes variationnelles, l’apprentissage par renforcement (AR) et des algorithmes quantiques, et l’exploration de la relation entre ces codes et les hamiltoniens parents. En combinant le développement théorique, les techniques de calcul et la mise en œuvre pratique, le projet fournira de nouveaux outils théoriques, des constructions CQE optimisées, des algorithmes de codage et décodage efficaces et des logiciels libres. Cet effort répond aux défis critiques du bruit et de l’extensibilité, en faisant progresser l’informatique quantique tolérante aux pannes et en contribuant à des technologies quantiques robustes.