D-Wave Systems Inc.

$299,025.00 CAD

≈ le salaire annuel moyen de 4 Canadiens
Ministère
Conseil national de recherches Canada
Programme
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D
Pays bénéficiaire
Canada
Exercice financier
2026-2027
Période de l'entente
19 mai 2026 – 31 mars 2028
Référence
nrc-cnrc:172-2026-2027-Q1-1042506

Objet publié

Ce projet porte sur l’amélioration des méthodes d’intégration de mineurs de graphes dans le contexte des ordinateurs quantiques de recuit à échelle commerciale. L’intégration de mineurs de graphes (ou minor embedding) est une étape essentielle pour exécuter des problèmes sur les ordinateurs quantiques de recuit. Elle consiste à mapper un graphe logique, représentant le problème de l’utilisateur, sur la topologie physique du processeur quantique. Cette opération est généralement NP‑difficile, ce qui explique le recours à des heuristiques spécialisées. Actuellement, la majorité des utilisateurs s’appuient sur des heuristiques optimisées pour les topologies historiques de D‑Wave — Chimera™ (connectivité 6) et Pegasus™ (connectivité 15) — malgré la disponibilité de la topologie Zephyr™, plus récente et offrant une connectivité accrue (20). Le projet vise à concevoir de nouveaux algorithmes heuristiques spécifiquement adaptés à la topologie Zephyr, afin d’exploiter pleinement ses capacités. Un élément clé de Zephyr est la présence de « coupleurs impairs », un type d’arête offrant une flexibilité supplémentaire dans l’intégration. Ces coupleurs permettent notamment de générer davantage d’options de routage lorsque le rendement du graphe physique est réduit et de créer des chaînes de qubits avec des formes plus variées que les chaînes en « L » traditionnelles (qubits verticaux connectés à des qubits horizontaux au moyen d’un coupleur interne), ouvrant la voie à de nouvelles formes de connectivité logique. Les améliorations algorithmiques attendues auront un impact direct sur les domaines où le recuit quantique est susceptible d’offrir une accélération significative par rapport aux approches classiques. Parmi les retombées anticipées : une meilleure robustesse face aux variations de rendement des graphes, notamment dans des scénarios de calcul quantique distribué; une prise en charge améliorée des classes de problèmes densément connectés, dont la structure dépasse largement la connectivité native du matériel. En optimisant l’intégration de structures denses, ces avancées permettront aux systèmes de recuit quantique de traiter des problèmes plus vastes, avec une qualité de solution accrue et une utilisation plus efficace des ressources matérielles.

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