Protocole d’apprentissage automatique quantique à variables continues : doter la lumière quantique d’une mémoire

Résultat scientifique

Des chercheurs et chercheuses ont développé une plateforme de quantum reservoir computing basée sur la lumière pour analyser des données évoluant dans le temps, avec une mémoire intégrée. En exploitant des états lumineux intriqués et différentes formes de multiplexage, ils surmontent un défi majeur : doter les systèmes quantiques optiques d’une mémoire. Testé sur des tâches complexes comme la prévision de signaux chaotiques, ce dispositif montre le potentiel du traitement quantique de l’information à grande échelle.

Références :
Experimental memory control in continuous-variable optical quantum reservoir computing, Iris Paparelle, Johan Henaff, Jorge Garcia-Beni, Emilie Gillet, Daniel Montesinos, Gian Luca Giorgi, Miguel C. Soriano, Roberta Zambrini, Valentina Parigi, Nature Photonics - Publié le 17 mars 2026.
DOI : 10.1038/s41566-026-01880-9 (article disponible en open access)

Ces recherches ont été menées dans le laboratoire CNRS suivant :

  • Laboratoire Kastler Brossel (LKB, CNRS/Collège de France/ENS-PSL/Sorbonne Université)

Contact

Iris Paparelle
Doctorante de Sorbonne Université au Laboratoire Kastler Brossel (LKB)
Valentina Parigi
Enseignante-chercheuse en optique quantique
Communication CNRS Physique