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Stiamo vivendo la seconda rivoluzione quantistica. La prima rivoluzione ha coinciso con la scoperta e la comprensione delle leggi della meccanica quantistica a inizio Novecento, un esempio è stato lo sviluppo dei laser. La seconda rivoluzione quantistica si ha negli anni ’80, con le scoperte del fisico Richard Feynman e gli esperimenti sulla correlazione quantistica di Alain Aspect, che hanno portato agli inizi del 2000 il primo gate tra due qubit (l’unità di calcolo nei computer quantistici) superconduttivi e successivamente allo sviluppo di una tecnologia a ioni intrappolati, con cui si è riusciti a tenere insieme anche 20 o 30 qubit.
Oggi, tra le aziende impegnate nello sviluppo del calcolo quantistico, le maggiori puntano allo sviluppo della tecnologia sui materiali superconduttori, e non su quella a ioni intrappolati. Tra queste, troviamo Intel, IBM e Google.
A differenza di un bit classico, che può avere solo il valore 1 e 0, il qubit può assumere più valori simultaneamente grazie a un fenomeno chiamato superposizione quantistica. Nel caso del chip di Google ciò avviene raffreddando un metallo superconduttore a temperature vicine allo zero assoluto. In questo modo ogni qubit aggiunto al sistema aumenta esponenzialmente la quantità di informazioni che si possono immagazzinare nel sistema, che può essere sfruttato per velocizzare enormemente problemi di calcolo difficili da risolvere con i computer binari.
Google e Willow
La prima ad aver lanciato un prototipo di quantum computing è stata IBM nel 2019, con il suo Ibm Q System One. Oggi però è il momento di Google che, dal suo Quantum Artificial Intelligence Lab, focalizzato sullo studio e ricerca tra IA e calcolo quantistico, ha dato vita ad un nuovo chip, Willow.
Già a marzo 2018 la ricerca di Google nel suo Quantum AI Lab aveva permesso di produrre un chip per computer quantistici da 72 qubit, chiamato Bristlecone, in grado di svolgere in 3 minuti un’elaborazione che ad Ibm Summit (il supercomputer commerciale più veloce al mondo, non quantistico) avrebbe richiesto 10.000 anni. L’esperimento sarebbe stato eseguito con un processore da 53 qubit con nome in codice Sycamore. Pochi mesi dopo Google aveva confermato il traguardo in uno studio apparso su Nature, spiegando di aver effettuato in 3 minuti e 20 secondi un calcolo estremamente complesso utilizzando il suo chip quantistico Sycamore a 53 qubit.
A inizio settimana, in un post di Google di presentazione, l’azienda ha affermato che “ Willow ha eseguito in meno di cinque minuti un calcolo di riferimento standard, per il quale uno dei supercomputer più veloci di oggi impiegherebbe 10 settilioni, un numero che supera di gran lunga l’età dell’Universo”.
Nel calcolo quantistico gli errori rappresentano una delle sfide più grandi: i qubit, le unità di calcolo nei computer quantistici, hanno la tendenza a scambiare rapidamente informazioni con il loro ambiente, rendendo difficile proteggere le informazioni necessarie per completare un calcolo. Pertanto, generalmente, più qubit si utilizzano, più errori si potrebbero verificare. Ma, secondo l’annuncio di Google, “su Nature abbiamo pubblicato risultati che dimostrano che più qubit utilizziamo in Willow, più riduciamo gli errori e più il sistema diventa quantistico”.
Con 105 qubit, Willow ora avrebbe le migliori prestazioni della categoria: correzione degli errori quantistici e campionamento casuale dei circuiti. Willow rappresenterebbe quindi un miglioramento di circa 5 volte rispetto alla precedente generazione di chip di Google.
Per misurare le prestazioni quantistiche di Willow, Google ha utilizzato un benchmark standard, il Random Circuit Sampling (RCS), creato proprio dal team di Google Quantum. I ricercatori hanno così potuto dimostrare che il computer quantistico soggetto al test è effettivamente capace di operare calcoli preclusi a un supercalcolatore tradizionale, riuscendo a sfruttare al massimo le capacità di calcolo “in parallelo” dei computer quantistici e comprovando di avere un concreto vantaggio su un sistema tradizionale.
Il mercato del quantum computing
Anche se ci vorrà ancora un po’ di tempo prima che un computer quantistico completamente funzionante diventi realtà, gli investitori stanno mostrando un crescente interesse per questo settore tecnologico che promette di consentire un giorno calcoli a velocità incredibili e di potenziare la creazione di modelli di intelligenza artificiale. Anche l’Europa, con la Quantum flagship initiative, ha stanziato un miliardo di euro in dieci anni a partire dal 2018.
Secondo l’Osservatorio quantum computing & communication del Politecnico di Milano, dal 2019 a oggi, sono stati raccolti complessivamente 5,9 miliardi di dollari, di cui ben il 56% concentrato in America contro il 29% europeo e il 10% asiatico. In Italia, i fondi raccolti da startup attive sulle Quantum Technologies raggiungono i 12 milioni di euro nell’orizzonte 2023-2024 rispetto, per esempio, ai 255 milioni di euro raccolti in Francia nello stesso periodo. Nonostante ciò, nel 2024 è stato istituito il primo fondo di investimento italiano sulle tecnologie quantistiche, proprio per limare il gap con gli altri Paesi.
Quantum computing e IA
L’intelligenza artificiale e il quantum computing non sono argomenti sconnessi, tutt’altro. Di seguito si riportano le parole dell’autore del post di Google sulla presentazione di Willow, Hartmut Neven, fondatore e responsabile di GoogleQuantum AI: «A volte i miei colleghi mi chiedono perché ho abbandonato il fiorente campo dell’intelligenza artificiale per concentrarmi sull’informatica quantistica. La mia risposta è che entrambe si dimostreranno le tecnologie più rivoluzionarie del nostro tempo, ma l’intelligenza artificiale avanzata trarrà notevoli vantaggi dall’accesso all’informatica quantistica. Ecco perché ho chiamato il nostro laboratorio Quantum AI. Gli algoritmi quantistici hanno dalla loro parte leggi di scalabilità fondamentali, come stiamo vedendo con RCS. Ci sono vantaggi di scalabilità simili per molte attività computazionali fondamentali che sono essenziali per l’intelligenza artificiale. Quindi l’informatica quantistica sarà indispensabile per raccogliere dati di formazione inaccessibili alle macchine classiche, per addestrare e ottimizzare determinate architetture di apprendimento e per modellare sistemi in cui gli effetti quantistici sono importanti. Ciò include aiutarci a scoprire nuovi medicinali, progettare batterie più efficienti per le auto elettriche e accelerare i progressi nella fusione e in nuove alternative energetiche. Molte di queste future applicazioni rivoluzionarie non saranno realizzabili sui computer classici; sono in attesa di essere sbloccate con l’informatica quantistica». (immagine da Google)
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