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Il futuro è il qubit: ecco l'evoluzione dei computer quantici

CC0 / Pixabay / Il mondo digitale
Il mondo digitale - Sputnik Italia, 1920, 18.12.2021
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Approfondimento
I partecipanti alla corsa per la creazione del computer quantistico stanno battendo record su record. La fase delle macchine di piccole dimensioni è finita, è ora il momento di dispositivi composti da diverse centinaia e migliaia di qubit, a seconda della piattaforma.
In occasione di una conferenza al Congresso dei giovani scienziati, tenutosi a Sochi, Alexey Fedorov, professore ventottenne presso l’Istituto di fisica e tecnologia di Mosca e capo del gruppo di ricerca Quantum Information Technology al Russian Quantum Center, ha espresso la sua opinione in merito ai futuri protagonisti di questo settore e alle prospettive di sviluppo che consentiranno all’umanità di disporre di strumenti di calcolo più potenti.

Un passo rivoluzionario

L'unità di base dell'elaborazione delle informazioni in un computer quantistico è il qubit. Si tratta dell'analogo quantistico del bit, ossia un sistema basato sull’alternanza di zeri e uno. Il numero di stati disponibili in un registro quantistico è 2 alla potenza di n, dove n è il numero di qubit. Un dispositivo di 50 qubit ha la potenza di un supercomputer classico, mentre 280 qubit richiedono più di tutti gli atomi dell’universo noto.
La prima rivoluzione quantistica è avvenuta molto tempo fa: i transistor e i laser operano sulla base della fisica quantistica. Tuttavia, vengono sfruttati effetti quantici collettivi, che coinvolgono la maggior parte delle particelle quantiche.
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Ad esempio, nella tecnologia laser ritroviamo i fotoni, o quanti di luce, mentre nei transistor gli elettroni, cioè i vettori di carica.
La seconda rivoluzione quantistica si è concretizzata con il passaggio al controllo sui singoli gradi di libertà dei sistemi quantici e sui singoli corpi quantici, come fotoni, atomi e molecole. Questo apre nuove possibilità.
Infatti, i sistemi quantistici individuali sono radicalmente diversi da quelli a cui siamo abituati nel macrocosmo. Una “moneta quantistica” può trovarsi in uno stato di sovrapposizione, ossia può uscire contemporaneamente sia testa sia croce, pur conservando le proporzioni arbitrarie, sulle quali può essere esercitato il controllo.
L'entanglement quantistico è una manifestazione di un'interconnessione molto forte tra corpi quantistici. Se creiamo due "monete quantiche", allora, conoscendo lo stato di una, saremo in grado di capire lo stato dell'altra. Il loro stato è condizionato dall’influenza incontrollabile generata dall'ambiente o dall'osservatore. Quindi, per lavorare con i sistemi quantistici, questi ultimi devono essere isolati. Inoltre, gli stati quantici precedentemente sconosciuti non possono essere copiati.
L'informatica quantistica ci permette di aggirare la legge di Moore. La comunicazione quantistica renderà sicura la trasmissione delle informazioni. I sensori quantistici registreranno la benché minima variazione a livello dei campi elettromagnetici e della temperatura.
La domanda fondamentale da porsi è quale sarà l’analogo quantistico del transistor in silicio. È necessario trovare un sistema fisico con un gran numero di corpi quantistici e un elevato grado di controllo su di essi.
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La folle corsa

La superiorità quantistica è la capacità di risolvere rapidamente un compito che richiede a un computer classico una quantità enorme di tempo. Su questo fronte è in corso una vera e propria battaglia.
Nell'autunno del 2019, il team del fisico John Martinis, di Google, ha annunciato di aver superato questo traguardo. Gli scienziati hanno affermato che il loro processore Sycamore da 53 qubit è riuscito in 200 secondi a svolgere un compito che l'allora più potente supercomputer Summit, in grado di effettuare 200 quadrilioni di operazioni al secondo, avrebbe impiegato 10.000 anni a risolvere. Si è trattato della simulazione di catene quantistiche casuali. L'articolo è stato pubblicato sulla rivista Nature. Tuttavia, i dipendenti di IBM hanno immediatamente criticato questo lavoro: a loro avviso, utilizzando un altro algoritmo chiamato Summit si poteva svolgere il compito in pochi giorni. Tuttavia, né Google né IBM hanno effettuato i calcoli classici a pieno regime.
Infine, gli scienziati dell'Istituto di fisica teorica dell'Accademia cinese delle scienze hanno risolto la diatriba. Nel marzo di quest'anno hanno proposto un nuovo algoritmo e risolto lo stesso problema su un cluster di calcolo di 60 GPU NVIDIA Tesla V100 con 32 gigabyte di memoria. I calcoli hanno richiesto solo 5 giorni, con una precisione significativamente maggiore di quella raggiunta da Sycamore.
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Nel 2020, il raggiungimento della superiorità quantistica è stato annunciato da un team di fisici guidato da Jian-Wei Pan, dell'Università di Scienza e Tecnologia di Shanghai. Il loro processore fotonico Jiuzhang ha risolto un problema di campionamento di bosoni in 200 secondi, che i supercomputer, secondo i calcoli degli scienziati, impiegherebbero miliardi di anni per completare. L'articolo è stato pubblicato sulla rivista Science.
Il gruppo di Jian-Wei Pan si è recentemente distinto per 2 innovazioni: lo Jiuzhang 2.0, che stimano essere 10 miliardi di volte più veloce del suo predecessore, e, con l’ausilio del processore quantico a 66 qubit Zuchongzh, i ricercatori hanno ottenuto in circa un’ora dei risultati che, a loro avviso, richiederebbero 8 anni al più potente supercomputer.
A novembre, IBM ha annunciato un altro record, raggiunto grazie al processore quantistico Eagle da 127 qubit superconduttori. Tuttavia, questo dispositivo deve ancora dimostrare il suo valore. Nel 2022, l'azienda prevede di rilasciare chip quantistici Osprey da 433 qubit e nell’arco di due anni anche il Condor da 1.121 qubit.
I computer quantistici di IBM si trovano sul cloud di pubblico accesso. Su di essi vengono effettuati milioni di esperimenti. Inoltre, si tratta anche di un importante strumento a livello formativo. Gli studenti che preparano le loro testi al Russia Quantum Center usano spesso la piattaforma di IBM.
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Siamo solo a pochi clic di distanza da un computer quantistico IBM all’interno di un browser. L'interfaccia del sito sembra abbastanza semplice. Si possono inizializzare i qubit, impostare operazioni a uno e due qubit, e poi eseguirle sia su un vero hardware quantistico, sia su un emulatore di computer quantistici.

Varietà di “hardware”

Ci sono anche altre varietà di computer quantistici. Ad esempio, Intel è passata dal superconduttore al semiconduttore per il calcolo quantistico e ha presentato anche un processore quantico a quattro qubit. L'esperimento ha avuto luogo a temperature criogeniche. È partita una vera e propria gara tra i transistor al germanio e quelli al silicio.
I qubit possono anche essere atomi neutri freddi, presi in trappole ottiche. Recentemente, gli scienziati guidati dal professor Mikhail Lukin, dell'Università di Harvard, hanno assemblato un computer da 256 qubit. Lukin e i suoi colleghi hanno fondato la start-up QuEra Computing, sperando di commercializzare la tecnologia creata e rendere tali dispositivi quantistici disponibili agli utenti esterni.
Al posto dei qubit possono anche essere utilizzati gli ioni, anch’essi chiusi in apposite trappole. In particolare, questo approccio è portato avanti dalla società americana IonQ. Questa tecnologia ha sì dei vantaggi, ma c'è un problema di scala: infatti, è difficile catturare molti ioni in una volta sola, quindi è necessario fare in modo che più trappole interagiscano contemporaneamente.
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Un approccio alternativo è quello dei computer quantistici adiabatici, ossia dispositivi di ricottura quantistica. La società D-Wave ha recentemente introdotto un dispositivo da 5.000 qubit. Finora, queste macchine non hanno ancora modo di esercitare un controllo individuale su ogni qubit, ma sono attivamente utilizzate in casistiche applicate. Il computer quantistico D-Wave è persino apparso sulla copertina della rivista Time.
Il primo prototipo di computer quantistico in Russia è entrato in funzione nel 2019. È stata adottata una tabella di marcia per lo sviluppo del calcolo quantistico, che prevede il miglioramento dei processori quantistici su una vasta gamma di piattaforme.

L'hacker e il costruttore

Il campo di applicazione dei computer quantistici è molto ampio. In primo luogo, troviamo i task di ottimizzazione della logistica e delle finanze. D-Wave viene già utilizzato, ad esempio, per creare piccoli portafogli di investimenti con rischio minimo e rendimento massimo e per regolare il traffico veicolare urbano per conto di Volkswagen.
In secondo luogo, troviamo gli algoritmi di apprendimento automatico e le reti neurali.
Il terzo campo di applicazione riguarda la simulazione di altri sistemi quantistici e la creazione di nuovi farmaci e materiali industriali attraverso gli stessi. C'è l'ipotesi che molte sostanze per noi utili non siano in realtà ancora state sintetizzate, poiché la simulazione dei relativi composti chimici è un processo estremamente difficile. Questo è emerso dall'analisi della distribuzione dei pesi molecolari di farmaci già noti. Le case automobilistiche, dal canto loro, con l'aiuto dei computer quantistici stanno già cercando nuove sostanze da utilizzare nella produzione delle batterie.
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C'è un problema, la cui soluzione, come si sente scherzosamente dire, ripagherà tutti gli investimenti fatti nel calcolo quantistico. Si tratta dell'ottimizzazione del processo produttivo dell’ammoniaca, attraverso lo studio della struttura dei processi chimici, che potrebbe ridurre il consumo globale di energia dal 2 al 3% all'anno. Tuttavia, secondo le stime attuali, sono necessari circa 4 milioni di qubit per portare a termine questo compito. D'altra parte, oltre ai progressi con l'hardware, si registrano anche progressi a livello algoritmico, il che riduce il volume di risorse necessarie.
La quarta area di sviluppo è la crittografia. La maggior parte dei moderni algoritmi crittografici si basa sull’impossibilità di decomporre rapidamente un numero in fattori primi. I computer classici impiegano milioni di anni per fare questo. Ecco perché questo tipo di algoritmi protegge i dati, ad esempio, su Internet. A metà degli anni ’90, il matematico americano Peter Shore propose un algoritmo di scomposizione dei numeri in fattori primi per computer quantistico. Il dispositivo, da 20 milioni di qubit fisici, fu in grado di decifrare una chiave crittografica RSA lunga 2048 bit in sole 8 ore. Naturalmente, i computer quantistici a bassa potenza di oggi non ne sono in grado.
Alexey Fedorov e i suoi colleghi stanno collaborando attivamente con diverse aziende. Ad esempio, insieme a Genotek, gli esperti del Russian Quantum Center hanno studiato la possibilità di accelerare l'assemblaggio del genoma. È stato utilizzato un computer quantistico per assemblare il genoma di un batteriofago. Con Nissan, invece, si lavora alla simulazione di reazioni chimiche. Con la start-up farmaceutica Gero è stato messo a punto un metodo ibrido di apprendimento automatico quantistico-classico per la produzione di nuovi composti chimici. Inoltre, il Russian Quantum Center sta lavorando anche con Rosatom.
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Cosa ci riserva il futuro?

L'era dei computer quantistici su piccola scala (da 2 a 10 qubit) è ormai un ricordo del passato. Questi dispositivi, infatti, sono già ampiamente utilizzati per scopi educativi e scientifici.
È ormai arrivata l'era dei Noisy Intermediate-Scale Quantum Processors (NISQ), che contengono decine o centinaia di qubit. Sono definiti noisy (cioè rumorosi), perché questi sistemi non sono ancora del tutto stabili, a causa di interferenze esterne. La superiorità quantistica, inoltre, viene dimostrata sulla base di task astratti, con un valore pratico molto limitato. Vi sono poi molte questioni aperte, sia scientifiche sia ingegneristiche.
Il livello successivo saranno i computer quantistici con correzione degli errori. Ma è lecito chiedersi: ci saranno mai computer portatili e smartphone quantistici? In questo momento, non è facile fare una previsione. Molto probabilmente, i computer quantistici rimarranno un'applicazione di nicchia per una certa categoria di problemi matematici. Saranno utilizzati attraverso il cloud. Tuttavia, è molto difficile prevedere cosa avverrà in futuro.
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