IBM a annoncé le 24 août 2026 Qiskit Fermions, un ensemble d’outils open source destiné aux chercheurs qui travaillent sur la simulation des systèmes fermioniques en informatique quantique. Cet ensemble permet de représenter les opérateurs et les circuits fermioniques, de construire des opérations de conversion entre les systèmes fermioniques et les qubits, puis de compiler le flux de travail au sein du compilateur Qiskit.
De nombreux problèmes de chimie quantique et de physique de la matière portent sur des particules fermioniques en interaction, tandis que les ordinateurs quantiques exécutent les circuits à l’aide de qubits. IBM estime qu’une conversion précoce du problème en représentation par qubits peut entraîner la perte d’une partie de la structure physique du problème. Qiskit Fermions conserve donc la représentation fermionique pendant certaines étapes du processus de compilation et ne procède à la synthèse en qubits qu’à une étape ultérieure du parcours.
Conversion différée et conception personnalisable
L’ensemble introduit le concept de « circuit fermionique », une représentation semblable à un circuit quantique, mais fonctionnant sur des modes fermioniques plutôt que sur des qubits. Le chercheur peut choisir le composant d’encodage qui définit la méthode de conversion en qubits, ainsi que la méthode d’approximation de l’évolution temporelle, ou écrire ses propres composants.
Cette approche repose sur le cadre de compilation multi-représentations introduit par Qiskit dans la version 2.5. Le flux de travail commence ainsi par un opérateur et un circuit fermioniques, puis la synthèse en qubits intervient au milieu du processus de compilation, avant la poursuite du parcours avec des circuits quantiques traditionnels. IBM affirme que le maintien plus long des informations relatives à la symétrie fermionique pourrait permettre des optimisations impossibles après une réduction complète du problème au niveau des qubits.
Un exemple de profondeur constante
IBM présente un modèle de Fermi-Hubbard unidimensionnel pour illustrer cette idée. Dans l’exemple, les termes de déplacement sont regroupés en « groupes de flux » avant la conversion en qubits. Avec l’ajout d’un seul qubit auxiliaire, un groupe entier de termes de transfert de particules peut être converti en opérations à un qubit, au lieu d’être exécuté au moyen de plusieurs portes d’intrication.
Selon la mesure indiquée dans l’annonce, la profondeur des portes à deux qubits est restée constante à 12 lorsque la taille du modèle est passée de quatre sites à 100 sites. En comparaison, l’approche traditionnelle fondée sur Jordan-Wigner et le découpage temporel naïf a atteint une profondeur de 407 à 100 sites. IBM précise que cet exemple nécessite un encodage personnalisé, tandis que l’ensemble fournit également un gestionnaire de passage préalable fondé sur Jordan-Wigner afin de simplifier les usages courants.
Sa place dans l’écosystème Qiskit
Qiskit Fermions s’intègre à ffsim, un simulateur haute performance capable d’exécuter plus efficacement certains circuits au niveau fermionique lorsque le circuit conserve le nombre de particules. Les circuits produits peuvent également être utilisés avec l’extension SQD, qui traite des échantillons recueillis sur le matériel quantique afin d’estimer les valeurs propres, comme l’énergie fondamentale d’une molécule.
L’ensemble comprend actuellement une interface Python pour les circuits fermioniques et les fonctionnalités de synthèse, tandis qu’IBM prévoit de prendre en charge le C dans une prochaine version. L’entreprise évoque également des projets visant à relier plus étroitement l’outil aux logiciels de chimie et de science des matériaux, ainsi qu’à porter la bibliothèque de circuits vers Rust, puis vers C, à mesure que Qiskit développera la prise en charge des portes et des types de circuits personnalisés.
Pourquoi cette annonce est-elle importante ?
Le changement pratique ne réside pas seulement dans un nouveau simulateur, mais dans la mise à disposition d’une couche logicielle qui sépare la description du problème fermionique de la manière dont il est exécuté sur les qubits. Cela pourrait offrir aux chercheurs davantage de latitude pour tester de nouveaux encodages et algorithmes sans reconstruire manuellement les circuits. Toutefois, les résultats de profondeur constante présentés concernent un exemple de Fermi-Hubbard et un encodage fondé sur des groupes de flux, et ne démontrent pas automatiquement une amélioration comparable pour tous les problèmes de chimie ou de matériaux. En outre, certaines fonctionnalités restent limitées à Python, ce qui signifie que l’étendue de l’intégration avec les logiciels scientifiques actuels dépendra de l’évolution des interfaces C prévues.
L’ensemble est désormais disponible sous la forme d’un projet open source, avec la documentation et les exemples consacrés aux modèles de Fermi-Hubbard unidimensionnel et bidimensionnel, ainsi qu’un dépôt GitHub et des articles de recherche associés aux encodages par groupes de flux.