Per i grandi problemi di calcolo con piccole quantità di dati, i computer quantistici presentano vantaggi in termini di velocità di calcolo rispetto ai computer classici. (Immagine: Politecnico di Zurigo, Microsoft, ACM)I computer quantistici promettono di poter risolvere alcuni problemi di calcolo molto più velocemente dei computer classici. Fino a che punto questo è vero o almeno realistico?
Torsten Hoefler: In generale, questa affermazione è corretta. I computer quantistici possono effettivamente risolvere alcuni problemi di calcolo molto più velocemente dei computer classici. Direi che sono in grado di ridurre i tempi di calcolo da decenni o anni a ore o addirittura minuti. Questo è vero, ma non è realistico per tutti i problemi di calcolo.
Per quali problemi i computer quantistici non sono più veloci?
Torsten Hoefler: Se vogliamo rendere molto più veloci le previsioni del tempo o le simulazioni climatiche, ad esempio, oggi non saprei come accelerare in modo significativo queste applicazioni con un computer quantistico. Così come non saprei come accelerare in modo significativo l’apprendimento automatico con un computer quantistico. Anche per la fluidodinamica in turbolenza, probabilmente non otterremo alcun vantaggio pratico con gli attuali algoritmi quantistici nel prossimo futuro.
Vede aree di applicazione nella ricerca di base o nell’industria in cui i computer quantistici saranno in grado di mostrare i loro vantaggi nel prossimo futuro?
Torsten Hoefler: Finora sappiamo con certezza che i computer quantistici sono estremamente importanti per diverse aree di ricerca e sviluppo. Penso a problemi come il cracking delle note procedure crittografiche basate sulla fattorizzazione dei primi. Oppure, quando si tratta di simulare sistemi chimici con altissima precisione, il calcolo quantistico ha un enorme potenziale di miglioramento.
Inoltre, l’informatica quantistica è molto promettente per aree di ricerca come la simulazione delle proprietà dei materiali basata su fenomeni quantistici, nuovi farmaci per il futuro, l’invenzione di nuovi fertilizzanti o la comprensione del funzionamento dei sistemi biologici. In tutti questi settori, i computer quantistici possono svolgere un ruolo cruciale nell’accelerare i calcoli.
Ma questa è ancora una visione del futuro?
Torsten Hoefler: Sì, ma anche se l’informatica quantistica non è ancora applicabile a tutte le questioni aperte in questi campi, possiamo chiaramente vedere un modo per sfruttare meglio il potenziale dei computer quantistici. Tuttavia, questo non vale per tutti gli algoritmi. Non si può prendere un qualsiasi algoritmo, farlo girare su un computer quantistico e i calcoli diventeranno automaticamente più veloci. In linea di principio, i computer quantistici possono risolvere qualsiasi problema di calcolo, ma la questione cruciale per la loro applicazione è quali problemi risolvono più velocemente o in modo più economico rispetto ai computer classici nella pratica.
In che misura rivedete l’ipotesi che i computer quantistici siano sempre più veloci di quelli classici?
Torsten Hoefler: Alcuni partono dal presupposto che i computer quantistici siano fondamentalmente più veloci perché, ad esempio, sono in grado di risolvere molti problemi con un numero di passaggi quadraticamente inferiore. Ma un singolo passo di calcolo quantistico è molto più lento di uno classico. Grazie ai principi della meccanica quantistica, come la sovrapposizione, l’interferenza o l’entanglement, sono necessari meno passaggi computazionali per risolvere un determinato problema. Questo è il motivo per cui i computer quantistici promettono di risolvere alcuni problemi più velocemente dei computer classici. Tuttavia, sarebbe un errore credere che i computer quantistici possano risolvere qualsiasi problema molto più velocemente dei computer convenzionali.
Perché?
Torsten Hoefler: Nella progettazione attuale dei computer quantistici, ogni fase di calcolo è più lenta della corrispondente fase di calcolo classico. Ciò è dovuto all’elevata complessità della correzione degli errori e delle singole fasi di un calcolo quantistico. Inoltre, nell’informatica convenzionale, l’industria ha fatto progredire le tecnologie da 60 anni a questa parte fino a renderle estremamente veloci. Oggi un computer classico può eseguire milioni o miliardi di operazioni di calcolo al secondo. Un computer quantistico, invece, può eseguire solo centinaia di migliaia o forse milioni di passi al secondo. Per questo motivo, i computer quantistici non sono sempre superiori. Stiamo cercando di confutare questa nozione errata di superiorità quantistica assoluta. Ma sono molto ottimista sul fatto che riusciremo a costruire computer quantistici affidabili.
A quali risultati scientifici siete giunti nel vostro studio? Per quali tipi di problemi è più probabile che i computer quantistici siano più veloci?
Torsten Hoefler: Abbiamo confrontato le prestazioni di un chip classico leader di mercato con quelle di un chip quantistico progettato in modo ottimistico, ciascuno per lo stesso problema. In questo modo, siamo stati i primi a determinare cosa sia esattamente necessario ai computer quantistici per ottenere un reale vantaggio in termini di velocità. La nostra analisi mostra che per quasi tutti gli algoritmi, il computer classico è più veloce per problemi di dimensioni molto piccole e il computer quantistico è più veloce per problemi di dimensioni molto grandi. Questo perché il tempo per risolvere determinati problemi su un computer quantistico cresce più lentamente con le dimensioni dei problemi rispetto ai computer classici (cfr. grafico). Questo è ciò che chiamiamo "accelerazione quantistica" o accelerazione dell’informatica quantistica.
Vediamo anche che i computer quantistici sono generalmente più veloci e più pratici per i problemi di big computing con dati di piccole dimensioni, ma non sono pratici per i problemi di Big Data. A causa della limitata larghezza di banda in ingresso e in uscita, i Big Data sono un problema che i computer classici calcolano più velocemente. Inoltre, anche i computer classici risolvono un problema di ricerca in un database più velocemente di un computer quantistico. Pertanto, i computer quantistici sono stati ingiustamente pubblicizzati nel contesto dei Big Data.
Una delle vostre scoperte è che una "accelerazione quadratica" non è sufficiente perché i computer quantistici possano davvero sfruttare i loro potenziali vantaggi in termini di velocità.
Torsten Hoefler: Nel nostro studio dimostriamo che gli speedup quadratici, che accorciano il tempo di calcolo prendendo la radice quadrata del tempo di esecuzione di un algoritmo, non sono sufficienti per ottenere vantaggi quantistici pratici nel prossimo futuro.
Vediamo che se si implementano solo accelerazioni quadratiche, la computazione quantistica per molti problemi richiederà ancora diversi mesi. In pratica, ciò è troppo lento e costoso. Da ciò si deduce che sono necessari almeno accelerazioni cubiche o quartiche basate sulle radici terze e quarte, perché solo in questo caso sono fattibili migliaia o milioni di operazioni di calcolo. Ma anche le accelerazioni cubiche o quartiche sono solo il requisito minimo.
È necessario concentrarsi su accelerazioni esponenziali, dove il tempo di esecuzione dell’algoritmo quantistico è il logaritmo del tempo di esecuzione dell’algoritmo classico. I candidati più promettenti per ottenere reali vantaggi pratici dalla quantistica sono quindi i problemi con piccoli insiemi di dati e accelerazioni esponenziali.
"Dobbiamo inventare nuovi algoritmi quantistici ad alta velocità. Attualmente abbiamo solo una manciata di algoritmi quantistici di base".
Cosa bisogna fare di diverso per ottenere una vera computazione quantistica ad alta velocità?
Torsten Hoefler: Una chiave cruciale per accelerare i calcoli quantistici è rappresentata da nuovi algoritmi quantistici. Senza miglioramenti significativi negli algoritmi, è improbabile che anche alcune delle applicazioni spesso citate portino davvero a un vantaggio quantistico nella pratica. Da un punto di vista pratico, la maggior parte degli algoritmi quantistici oggi disponibili non consente una reale accelerazione del calcolo quantistico. Anche se sappiamo che gli algoritmi cubici, quartici o esponenziali accelerano il calcolo quantistico più di quelli quadratici, la situazione reale è che ad oggi non conosciamo molti algoritmi di accelerazione di questo tipo.
Attualmente, molti algoritmi di accelerazione quantistica si basano sull’"accelerazione quantistica" quadratica, che si basa sul noto algoritmo di Grover. Noi sosteniamo che non è sufficiente sviluppare altri algoritmi di tipo Grover. Per sviluppare nuovi algoritmi quantistici che portino davvero all’accelerazione computazionale, la ricerca deve concentrarsi su algoritmi che rendano effettivamente possibile un’elaborazione quantistica più veloce nella pratica. Altrimenti, i computer quantistici potrebbero non superare i computer classici più veloci.
Cosa serve agli informatici per accelerare davvero i calcoli quantistici?
Torsten Hoefler: Dobbiamo inventare nuovi tipi di algoritmi quantistici ad alta velocità. La grande sfida è che attualmente disponiamo solo di una manciata di algoritmi quantistici di base, come l’algoritmo di Grover o l’algoritmo di Shor, ampiamente utilizzati in chimica o in crittografia. È molto difficile sviluppare nuovi algoritmi di base. Poiché la meccanica quantistica è un concetto matematico complesso, è un’impresa non da poco capire come tradurlo in algoritmi quantistici utili. In linea di massima, viene sviluppato circa un algoritmo di base ogni dieci anni.
Quali sono i prossimi passi nello sviluppo degli algoritmi quantistici, in particolare al Politecnico di Zurigo?
Torsten Hoefler: Abbiamo bisogno di più informatici e matematici per la ricerca di nuovi algoritmi quantistici. Finora è stato molto difficile trovare scienziati eccellenti per gli algoritmi quantistici. Una grande opportunità è quella di combinare questa esigenza con la missione didattica del Politecnico di Zurigo e di incoraggiare la prossima generazione di scienziati a lavorare sulla progettazione di algoritmi quantistici. Con il Quantum Center, possiamo riunire matematici, informatici, fisici e ingegneri per lavorare insieme sui computer quantistici. Questa è un’opportunità per l’ETH.
