Rigetti Computing, Inc. ha annunciato di essersi aggiudicata un progetto della Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) nell'ambito del programma Imagining Practical Applications for a Quantum Tomorrow (IMPAQT), per far progredire gli algoritmi quantistici nella risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria. Il progetto di Rigetti, Scheduling Problems with Efficient Encoding of Qubits (SPEEQ), cerca di sviluppare una codifica innovativa ed efficiente dei problemi di ottimizzazione sui qubit, con l'obiettivo di consentire la mappatura di problemi più grandi sui computer quantistici dell'era NISQ attualmente disponibili. Il progetto si occuperà in particolare dei problemi di programmazione, che sono tra i tipi di problemi di ottimizzazione combinatoria più noti e più diffusi in numerosi settori, nonché tra i più difficili da risolvere. Gli attuali algoritmi quantistici sono limitati nelle dimensioni dei problemi che possono risolvere dal numero di qubit disponibili su una QPU.

Uno degli obiettivi principali del progetto SPEEQ è quello di consentire agli algoritmi quantistici di risolvere problemi di grandi dimensioni, in modo da poter effettuare confronti migliori con gli attuali algoritmi euristici classici. I problemi risolti dagli attuali algoritmi ibridi quantistici-classici sottoposti a benchmark sono circa 100 volte più piccoli di quelli risolti dagli algoritmi classici, il che significa che è difficile determinare come questi algoritmi ibridi si comporteranno su scala rilevante. Il progetto SPEEQ è nato dai risultati del progetto di Rigetti per il programma DARPA ONISQ, Scheduling Applications with Advanced Mixers (SAAM). In collaborazione con la NASA e l'USRA, Rigetti sta implementando algoritmi ibridi quantistici classici per risolvere problemi di ottimizzazione binaria, mappando questi problemi su processori quantistici a scale crescenti.

Il team sta osservando che le prestazioni dell'algoritmo migliorano con l'aumento del numero di operazioni quantistiche. Tuttavia, le dimensioni del problema nel progetto SAAM possono ancora essere risolte in modo efficiente con algoritmi euristici classici, che sono in grado di risolvere problemi con un massimo di 10.000 variabili. Il progetto SPEEQ sfrutterà i risultati e i benchmark del progetto SAAM per affrontare una domanda centrale riguardante il compromesso tra il numero di qubit utilizzati e il numero di operazioni quantistiche utilizzate, che è fondamentale nella progettazione di nuovi algoritmi. Lo schema di codifica efficiente dal punto di vista dei qubit proposto in questo progetto ha un potenziale di numerosi vantaggi che vanno oltre la soluzione dei problemi di programmazione. I nuovi algoritmi che risolvono problemi di ottimizzazione combinatoria difficili potrebbero avere un impatto profondo sulle catene di approvvigionamento, sulla logistica e su altri settori con operazioni complesse.