Les chercheurs ont soumis le processeur quantique IBM Nighthawk à deux tests appliqués : un modèle simplifié de la physique des particules et le filtrage du trafic malveillant. Les expériences ont été notées par Quantum Computing Report. Dans la première étude, l'équipe a essayé non seulement de "faire tourner les qubits", mais de calculer un véritable problème de physique sur le matériel — l'interaction d'un nucléon et d'un antinucléon dans un modèle simplifié de chromodynamique quantique, QCD2. Le système a été décomposé en une chaîne de spins et exécuté sur Nighthawk. Le potentiel d'interaction résultant a montré l'attraction attendue et a correspondu aux résultats des vérifications classiques — diagonalisation exacte et simulation idéale. Les auteurs ont souligné séparément qu'ils ont extrait un signal utile à partir de données bruyantes grâce à l'atténuation des erreurs structurelles. La deuxième étude concerne la cybersécurité et un cas plus concret : séparer le trafic malveillant DoS et DDoS du trafic normal de manière à ne pas "casser" les connexions légitimes. Les chercheurs ont pris des journaux d'un système honeypot et ont transformé la tâche en un problème d'optimisation de graphe, qu'ils ont résolu en utilisant l'Algorithme d'Optimisation Approximative Quantique (QAOA). Dans les expériences, ils ont utilisé des graphesde 16, 32, 66 et 110 événements. La variante la plus grande — 110 nœuds et 181 arêtes — a été exécutée sur trois backends IBM du Réseau Quantique IBM. Selon le résumé du Quantum Computing Report, Nighthawk a nécessité le moins d'opérations à deux qubits et a produit le plus faible surcoût de compilation, tandis que le processeur basé sur Heron a montré la meilleure métrique cible. Les auteurs des deux études ne revendiquent pas d'avantage quantique. Ils présentent les résultats comme une référence appliquée : à quel point ces systèmes sont déjà adaptés aux tâches où la précision computationnelle et la résilience au bruit sont importantes. Pour rappel, en juin, des chercheurs d'IBM ont décrit une nouvelle approche pour rechercher des codes de correction d'erreurs quantiques en utilisant de grands modèles de langage.
Source : ForkLog
