NTT Research Inc. una divisione di NTT ha annunciato che gli scienziati del Tokyo Institute of Technology (Tokyo Tech) e NTT Research hanno sviluppato con successo il rilevamento compresso come prima applicazione della cyber macchina coerente di Ising (cyber-CIM), un algoritmo di ispirazione quantistica che può essere implementato su una moderna piattaforma digitale o su una macchina ibrida quantistica-classica in futuro. Hanno condiviso i loro risultati in un articolo, intitolato oL0 regularization-based compressed sensing with quantum-classical hybrid approach,o pubblicato nel maggio 2022, sulla rivista Quantum Science and Technology. Il rilevamento compresso è una tecnica di elaborazione del segnale utilizzata nell'imaging medico, nell'astronomia e altrove, che richiede livelli di elaborazione estremamente elevati sui computer esistenti per scartare quantità massicce di dati senza informazioni utili.

In un esercizio di ottimizzazione del rilevamento compresso basato sulla L0-regolarizzazione (L0-RBCS), il cyber-CIM si è avvicinato al limite teorico del rilevamento compresso e ha superato il metodo predefinito comunemente usato. L0-RBCS è un problema combinatorio non deterministico in tempo polinomiale (NP)-duro che utilizza la regolarizzazione rada con L0-norm per l'analisi di regressione con il vincolo di massimizzare gli elementi zero per un segnale sorgente. La regolarizzazione sparse con L1-norm esegue sia la selezione delle variabili che la regolarizzazione, una tecnica per ridurre gli errori e prevenire l'overfitting.

Il metodo L1-RBCS comunemente utilizzato, che include l'operatore di selezione e restringimento minimo assoluto (LASSO), utilizza una forma di regolarizzazione sparsa più semplice dal punto di vista computazionale, ma meno accurata, che si avvicina al rilevamento compresso attraverso l'approssimazione. Questa ricerca congiunta tra Tokyo Tech e NTT Research è nata da un accordo firmato nel 2020 che prevedeva la collaborazione tra il Laboratorio di Fisica e Informatica (PHI) di NTT Research e il laboratorio del Dr. Toru Aonishi della Tokyo Tech School of Computing. Coautori del documento con il Dr. Aonishi sono il Dr. Kazushi Mimura della Hiroshima City University, il Dr. Masato Okada dell'Università di Tokyo e il Direttore del PHI Lab Yoshihisa Yamamoto.

NTT Research sta finanziando un progetto cyber-CIM di cinque anni con Tokyo Tech, che include anche il lavoro sulla scoperta di farmaci. Sia il rilevamento compresso che la scoperta di farmaci sono problemi di ottimizzazione combinatoria NP-hard, che una CIM è costruita appositamente per risolvere. La CIM, nelle sue costruzioni informatiche e fisiche, è una fitta rete di oscillatori ottici parametrici (OPO) programmati per risolvere problemi che sono mappati su un modello Ising, che è un'astrazione matematica dei sistemi magnetici composti da spin interagenti in modo competitivo, o momenti angolari di particelle fondamentali.

Il lavoro precedente si è concentrato principalmente sul modo in cui le reti di oscillatori quantistici risolvono i problemi di ottimizzazione combinatoria. Questa è la prima applicazione pratica conosciuta del cyber-CIM. Il sistema ibrido quantistico-classico proposto dagli autori esegue la CIM e l'elaborazione digitale classica (CDP) a fasi alterne. Per valutare le prestazioni dell'algoritmo cyber-CIM nella risoluzione di L0-RBCS, hanno introdotto un'equazione differenziale stocastica di Wigner troncata (W-SDE) come modello per un sistema di un numero ono di OPO.

La W-SDE rientra nel metodo non teorico dello spazio di fase della meccanica quantistica, che è stato inventato per aggirare l'impossibilità (a causa delle risorse limitate dei moderni computer digitali) della simulazione numerica diretta in un sistema quantistico aperto con dissipazione. Le equazioni macroscopiche sono state derivate applicando la meccanica statistica alla W-SDE. Ciò che è stato dimostrato nell'articolo è l'applicazione di L0-RBCS sul cyber-CIM, che può essere implementato ora su una moderna piattaforma digitale.

Il concetto, tuttavia, può essere esteso in futuro a una macchina ibrida quantistica-classica. Il documento prevede un miglioramento delle prestazioni, compresa una riduzione dei costi energetici, in questo scenario, ma questa previsione dovrà essere testata su una macchina fisica. Per ora, il team continua a concentrarsi sull'interazione tra CIM e applicazioni.