Spazio Chirale Trends   •   27 febbraio, 2023

La scorsa settimana è stata caratterizzata da due importanti annunci che riguardano il settore del Quantum Computing.

Google ha ampiamente pubblicizzato sui media di tutto il mondo un articolo, scritto dai ricercatori di Google Quantum AI, e accettato dalla prestigiosa rivista Nature,  relativo ad un metodo di correzione degli errori dei qubit, basato sulla tecnica denominata “surface code” e sull’utilizzo di un’architettura ibrida di qubit fisici e virtuali.

Questo metodo rappresenta un importante passo avanti nella ricerca di soluzioni per migliorare la capacità di correzione degli errori che affliggono gli attuali Computer Quantistici di prima generazione, aprendo la strada all’effettivo impiego di questa tecnologia verso nuove applicazioni in settori come la simulazione di reazioni chimiche, la crittografia quantistica e il machine learning.

La notizia di Google in realtà si riferisce ad una ricerca condotta nel 2022 e pubblicata ad aprile, tuttavia appare significativa proprio quando l’azienda specializzata Quantinum ha annunciato di aver raggiunto un traguardo importante raggiungendo un quantum volume di 32.768 per i propri processori H1-1, basati sulla tecnologia degli “ioni intrappolati” (trapped ion).

Si tratta di un miglioramento significativo rispetto al precedente record di 8.192 stabilito dalla stessa azienda solo pochi mesi prima e indica un progresso significativo nella ricerca di soluzioni efficaci per la costruzione di computer quantistici affidabili e performanti.

Il Quantum Computing è una tipologia di elaborazione dell’informazione basata sui principi della meccanica quantistica, che consente di elaborare informazioni e risolvere problemi altrimenti troppo complessi per i computer tradizionali, basati su un diverso modello di informatica.

Un computer quantistico si basa su un modello di elaborazione dell’informazione che utilizza qubit, ovvero bit quantistici, che possono rappresentare una combinazione lineare di più stati quantistici, anziché solo 0 o 1 come i bit classici. Grazie a questa caratteristica, i computer quantistici possono elaborare enormi quantità di informazioni contemporaneamente e in parallelo, aumentando la velocità di elaborazione e risoluzione dei problemi.

Costruire un computer quantistico rappresenta una sfida tecnologica e scientifica estremamente complessa, che richiede una profonda conoscenza della meccanica quantistica e la capacità di manipolare e controllare i sistemi che costituiscono i qubit.

Alcune difficoltà specifiche rendono la realizzazione di un computer quantistico un’impresa molto ardua.

Ad esempio, la coerenza quantistica è un aspetto fondamentale dei qubit, ovvero la loro capacità di mantenere lo stato quantistico per un periodo di tempo sufficientemente lungo da effettuare calcoli complessi. L’interazione con l’ambiente circostante, come la temperatura o le vibrazioni, può infatti compromettere la coerenza quantistica dei qubit e causare errori nei calcoli.

Per questo motivo, nel valutare le prestazioni di un computer quantistico è importante considerare non solo il numero di qubit, ma anche la capacità complessiva del sistema di restare coerente per un periodo di tempo sufficientemente lungo da permettere l’esecuzione di algoritmi complessi.

IBM nel 2019 ha definito un’apposita metrica che tiene in considerazione proprio questo aspetto: il quantum volume.

Il quantum volume si misura attraverso un procedimento standardizzato e codificato e il suo valore rappresenta la capacità di eseguire algoritmi complessi in modo affidabile. A valori più elevati di quantum volume corrispondono prestazioni migliori.

L’elaborazione dell’informazione quantistica richiede l’utilizzo di algoritmi specifici, che devono essere progettati in modo da sfruttare le peculiarità dei qubit e ottenere risultati efficienti. La progettazione di questi algoritmi non è semplice e richiede una profonda conoscenza della meccanica quantistica e dell’elaborazione dell’informazione.

Parallelamente alla ricerca e sviluppo nel settore dell’hardware quantistico, è in corso un’intensa attività di sviluppo di software e piattaforme quantistiche.
Le due novità pubblicizzate la scorsa settimana ci ricordano che le roadmap delle molte aziende impegnate su questo fronte procedono come previsto, e per il 2025 sono attesi i primi impatti sul mercato.

Tra i settori maggiormente interessati ci sarà quello dell’Intelligenza Artificiale che già sta dando risultati impressionanti sfruttando l’elaborazione informatica classica.

Lo sviluppo del machine learning quantistico è destinato a produrre risultati oggi inimmaginabili.

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