Andreas Fyrillas

Dans cette thèse de doctorat, nous contribuons au domaine de la photonique quantique intégrée pour le traitement de l'information quantique, notamment via la caractérisation, le contrôle et les applications de circuits photoniques intégrés (PIC). Les PICs permettent une manipulation compacte et stable de la lumière quantique. Nous interfaçons des sources brillantes de photons uniques à base de boites quantiques semi-conductrices avec des PICs en silice ou en nitrure de silicium, afin d'implémenter des protocoles d'information quantique.Nous réalisons d'abord des protocoles quantiques à l'aide de PICs spécialisés. Avec deux photons uniques et une intrication post-sélectionnée encodée en chemin, nous démontrons pour la première fois la génération sur puce d'aléa certifié. Grâce à la stabilité du système optique et la calibration fine des déphaseurs du PIC, nous obtenons un débit de 21 bits certifiés par seconde sur une acquisition de 94 heures. Avec la manipulation précise et stable de quatre qubits photoniques, nous générons un état 4-GHZ post-sélectionné sur puce intégrée avec une fidélité de 86 % et une pureté de 76 %, établissant ainsi de nouvelles références pour la génération et la tomographie d'états photoniques de haute fidélité.En passant aux architectures PIC universelles, nous relevons le défi du contrôle optimal d'interféromètres comportant plusieurs centaines de composants intégrés. Nous développons une technique de caractérisation assistée par apprentissage machine, qui identifie avec précision les imperfections du PIC telles que la diaphonie thermique entre déphaseurs, les erreurs de réflectivité des séparateurs de faisceaux et les pertes en sortie. L'estimation de ces paramètres permet de mettre en œuvre des compensations efficaces d'imperfections de fabrication et d'atteindre expérimentalement une fidélité moyenne en amplitude record de 99,77 % entre les opérations unitaires photoniques ciblées et celles implémentées. Le PIC utilisé pour cette démonstration est un interféromètre de Clements sur 12 modes, l'un des plus grands PIC disponibles, comprenant 132 séparateurs de faisceaux et 126 déphaseurs. Enfin, en tirant parti de l'interprétabilité de notre modèle d'apprentissage machine, nous explorons la physique des PICs afin de cibler un contrôle des PICs limité par le bruit. Nous affinons les modèles de diaphonie pour les PICs, en tenant compte des variations des propriétés physiques des guides d'ondes intégrés lorsque des déphaseurs adjacents sont activés. Nous introduisons une méthode générale de compensation de diaphonie, et proposons un critère graphique permettant d'identifier les schémas d'interféromètres robustes vis-à-vis de la diaphonie. Il s'agit d'une étape importante pour le passage à l'échelle du nombre de qubits photoniques manipulés à l'aide d'interféromètres spécialisés. Notre contribution garantit une précision optimale des opérations appliquées sur la lumière. Nos résultats ouvrent la voie à des architectures quantiques photoniques plus fiables, rapprochant ainsi l'objectif technologique d'un ordinateur quantique photonique tolérant aux erreurs. Les avancées réalisées en caractérisation et en contrôle optimal de PICs, grâce à une technique que nous avons brevetée reposant sur l'apprentissage machine, dépassent le cadre de la photonique quantique et contribuent également à l'essor de la photonique intégrée classique.

Quantum computing aims at exploiting quantum phenomena to efficiently perform computations that are unfeasible even for the most powerful classical supercomputers. Among the promising technological approaches, photonic quantum computing offers the advantages of low decoherence, information processing with modest cryogenic requirements, and native integration with classical and quantum networks. So far, quantum computing demonstrations with light have implemented specific tasks with specialized hardware, notably Gaussian boson sampling, which permits the quantum computational advantage to be realized. Here we report a cloud-accessible versatile quantum computing prototype based on single photons. The device comprises a high-efficiency quantum-dot single-photon source feeding a universal linear optical network on a reconfigurable chip for which hardware errors are compensated by a machine-learned transpilation process. Our full software stack allows remote control of the device to perform computations via logic gates or direct photonic operations. For gate-based computation, we benchmark one-, two- and three-qubit gates with state-of-the art fidelities of 99.6 ± 0.1%, 93.8 ± 0.6% and 86 ± 1.2%, respectively. We also implement a variational quantum eigensolver, which we use to calculate the energy levels of the hydrogen molecule with chemical accuracy. For photon native computation, we implement a classifier algorithm using a three-photon-based quantum neural network and report a six-photon boson sampling demonstration on a universal reconfigurable integrated circuit. Finally, we report on a heralded three-photon entanglement generation, a key milestone toward measurement-based quantum computing.

Photonic integrated circuits offer a compact and stable platform for generating, manipulating, and detecting light. They are instrumental for classical and quantum applications. Imperfections stemming from fabrication constraints, tolerances, and operation wavelength impose limitations on the accuracy and thus utility of current photonic integrated devices. Mitigating these imperfections typically necessitates a model of the underlying physical structure and the estimation of parameters that are challenging to access. Direct solutions are currently lacking for mesh configurations extending beyond trivial cases. We introduce a scalable and innovative method to characterize photonic chips through an iterative machine learning-assisted procedure. Our method is based on a clear-box approach that harnesses a fully modeled virtual replica of the photonic chip to characterize. The process is sample-efficient and can be carried out with a continuous-wave laser and powermeters. The model estimates individual passive phases, crosstalk, beamsplitter reflectivity values, and relative input/output losses. Building upon the accurate characterization results, we mitigate imperfections to enable enhanced control over the device. We validate our characterization and imperfection mitigation methods on a 12-mode Clements-interferometer equipped with 126 phase shifters, achieving beyond state-of-the-art chip control with an average 99.77% amplitude fidelity on 100 implemented Haar-random unitary matrices.