Le récepteur quantique est un composant élémentaire dans les tâches de traitement de l’information quantique. Il vise à extraire les informations nécessaires à partir d’états quantiques non orthogonaux. En raison de la nature du bruit de tir, les signaux transportés par les ondes électromagnétiques présentent des caractéristiques quantiques non orthogonales après avoir subi une perte sévère, comme lors d’une communication interstellaire. Par conséquent, le récepteur quantique est le seul appareil à décoder ces signaux faibles avec un taux d’erreur inférieur à la limite de bruit de grenaille.
Cependant, la conception conventionnelle des récepteurs quantiques est sensible au bruit. De plus, le coût de calcul de l’optimisation analytique d’une logique de décodage appropriée est colossal. Ainsi, seule une poignée de récepteurs quantiques ont été conçus pour décoder les codes de base, et leurs performances sont encore loin d’être idéales.
Dans un nouvel article publié dans Lumière : science et applications, un groupe de chercheurs, dirigé par le professeur associé Zheshen Zhang de l’Université de l’Arizona et de l’Université du Michigan, et des co-auteurs ont développé un récepteur quantique amélioré par une technique d’apprentissage adaptatif (QREAL en abrégé). Grâce au concept d’apprentissage par renforcement, le récepteur quantique amélioré devient désormais autoguidé et peut itérer vers une meilleure performance en présence de bruit.
L’architecture QREAL comprend trois noyaux fonctionnels : le matériel, la logique de contrôle et le formulateur. Le matériel est basé sur un interféromètre Mech-Zehnder à verrouillage de phase, un détecteur supraconducteur à photon unique et un processeur classique. En conséquence, la configuration optimisée garantit une efficacité globale record d’environ 85 % et une visibilité des interférences robuste de plus de 99,7 %.
Chargé de la logique de contrôle, le processeur classique gère toute l’électronique matérielle. La logique de commande contient un arbre de décision et une table de décision pour décoder le signal vivant, qui sont appris par le formulateur à travers des centaines d’itérations d’optimisation et de simulation. « Compte tenu du modèle de matériel, d’une tâche d’information quantique ciblée et des sources de bruit possibles, QREAL vise à apprendre un protocole de décodage efficacement avec un taux d’erreur aussi faible que possible. »
Dans les expériences, les chercheurs ont démontré sa capacité à apprendre un protocole de décodage approprié et à s’adapter automatiquement au bruit. Les résultats expérimentaux confirment que les performances s’améliorent d’environ 15% par rapport aux méthodes de conception conventionnelles et bénéficient d’un taux d’erreur inférieur de 40% par rapport au meilleur récepteur classique.
Pour le décodage de la modulation par décalage de phase binaire, QREAL atteint un taux d’erreur inférieur à 2 % avec moins d’un photon par code, ce qui permet la correction des erreurs et la communication avec une puissance de signal aussi faible. Ils ont également testé le QREAL en recherchant le meilleur protocole pour décoder les signaux de modulation d’amplitude en quadrature avec six mots de code. « Au meilleur de notre connaissance, c’est la première fois qu’un récepteur quantique montre un avantage avec un alphabet supérieur à quatre. »
Étant donné que le chercheur n’est plus nécessaire pour piloter la plate-forme, QREAL pourrait être implémenté dans des plates-formes de drones à des fins pratiques telles que des missions sur Mars. De plus, en raison de ses performances améliorées dans l’atténuation des modèles de bruit, le cadre de QREAL peut également bénéficier à d’autres plates-formes quantiques bruyantes à échelle intermédiaire. « Cela pourrait devenir un nouveau paradigme de conception de récepteurs quantiques », déclarent les scientifiques.
Plus d’information:
Chaohan Cui et al, Récepteur quantique amélioré par l’apprentissage adaptatif, Lumière : science et applications (2022). DOI : 10.1038/s41377-022-01039-5