Une machine qui utilise les effets quantiques pour trouver l'état d'énergie minimal d'un système.Un recuit quantique est un type spécialisé d'ordinateur quantique conçu pour résoudre des problèmes d'optimisation en trouvant l'état d'énergie le plus bas d'un système physique. Contrairement aux ordinateurs quantiques universels qui exécutent des portes logiques à usage général, un recuit quantique est adapté à une tâche spécifique : mapper un problème sur un ensemble de bits quantiques (qubits) en interaction, puis laisser le système évoluer vers son état fondamental, qui correspond à la solution optimale. Il est particulièrement efficace pour les problèmes pouvant être exprimés comme la recherche du minimum d'une fonction de coût, tels que l'optimisation de portefeuille, le routage du trafic ou le repliement des protéines.
Le concept a été introduit en 1998 par Tadashi Kadowaki et Hidetoshi Nishimori, qui ont proposé le recuit quantique comme moyen de résoudre des problèmes d'optimisation, en s'appuyant sur des idées antérieures de calcul adiabatique quantique d'Edward Farhi et de ses collègues.
La machine démarre avec tous les qubits dans une superposition d'états, représentant simultanément toutes les solutions possibles. Elle active ensuite progressivement un hamiltonien spécifique au problème—la fonction d'énergie encodant les contraintes et les objectifs—tout en réduisant graduellement un champ transverse qui maintient les qubits en superposition. Si le processus est suffisamment lent (adiabatique), le système reste dans son état fondamental et aboutit à la configuration d'énergie la plus basse, qui encode la réponse. Les qubits sont généralement des boucles supraconductrices, et les interactions sont programmées via des couplages magnétiques.
Les recuits quantiques sont utilisés dans l'industrie pour la logistique, la modélisation financière et l'apprentissage automatique, avec des dispositifs commerciaux comme ceux de D-Wave Systems déployés dans des laboratoires de recherche et des entreprises.
Les recuits quantiques peuvent parfois trouver des solutions plus rapidement que les ordinateurs classiques, mais ils ne sont pas toujours plus rapides—l'avantage dépend de la structure du problème et du bruit dans le matériel.
