Ottimizzazione di Catene di Ripetitori Quantistici

Abstract

Così come l’avvento di Internet ha ampliato le potenzialità dei dispositivi classici, lo sviluppo di un Internet quantistico è destinato ad affiancare l'evoluzione dei computer quantistici.

Le risorse quantistiche, come l’entanglement, offrono vantaggi qualitativi rispetto alla comunicazione classica, consentendo, ad esempio, la creazione di canali di comunicazione intrinsecamente sicuri.

Nonostante i rapidi progressi sperimentali, le reti quantistiche devono ancora superare sfide significative per scalare, poiché la qualità dell’entanglement si degrada con la distanza. Le catene di ripetitori quantistici permettono di distribuire l’entanglement su lunghe distanze mantenendone alta la qualità, seguendo un protocollo, ovvero una sequenza di operazioni probabilistiche.

Tuttavia, trovare il protocollo più efficiente è complesso per due motivi. In primo luogo, simulare un protocollo è difficile a causa del rumore e della natura probabilistica delle operazioni. In secondo luogo, esistono numerosi protocolli in grado di distribuire entanglement a una data distanza.

Per affrontare la prima sfida, ci basiamo su un simulatore efficiente, estendendolo per considerare una classe più ampia di protocolli. Per esplorare grandi insiemi di protocolli, proponiamo l’uso di due tecniche, memoization e Bayesian optimization, evidenziandone i vantaggi computazionali rispetto alle tecniche brute-force.

Utilizziamo questi strumenti per ricavare intuizioni su come massimizzare l’efficienza dei protocolli, dimostrando il loro potenziale nell’ottimizzazione delle catene di ripetitori quantistici.

Just as the advent of the internet amplified the potential of classical devices, the development of a quantum internet is anticipated to parallel the evolution of quantum computers.

Quantum resources, such as entanglement, enable qualitative advantages with respect to classical communication, for instance allowing parties to establish intrinsically secure communication channels.

Despite rapid experimental progress, challenges remain for quantum networks to scale, as the quality of the established entanglement degrades with distance. Chains of quantum repeaters distribute entanglement at long distances while maintaining its quality high, by following a protocol, i.e. a sequence of probabilistic operations.

However, finding the most efficient protocol is difficult for two reasons. First, simulating a protocol is non-trivial due to the noisy hardware and the probabilistic nature of the operations. Second, the number of protocols distributing entanglement at a given distance is large.

To address the first challenge, we build upon an efficient simulator, extending it to consider a more general class of protocols. To navigate large protocol spaces, we propose memoization and Bayesian optimization, presenting their computational advantages against bruteforce benchmarks.

We use these frameworks to extract insights on how to maximize the efficiency of protocols, highlighting their potential in optimizing quantum repeater chains.