L’informatica quantistica potrebbe rivoluzionare la tecnologia dell’informazione sfruttando gli strani principi della meccanica quantistica. Mentre le promesse di questa tecnologia generano una grande pubblicità, la realtà si divide tra progressi impressionanti e ostacoli tecnici persistenti.
Nel 2019 Google ha dichiarato di aver raggiunto la "supremazia quantistica", una scoperta tecnologica in grado di spingere l’efficienza dei computer quantistici oltre quella delle loro controparti convenzionali. In realtà, un computer convenzionale è stato in grado di riprodurre gli stessi risultati pochi mesi dopo. Più recentemente, Microsoft ha affermato di aver costruito il primo bit quantistico topologico, o qubit, sufficientemente robusto contro gli errori - un candidato ideale per un’architettura di calcolo quantistico. Ma la sua "protezione topologica" contro gli errori non è ancora stata dimostrata. Questi due esempi mostrano la tendenza di alcuni attori a rivendicare il successo sulla strada verso un computer quantistico pratico e utile che, in realtà, potrebbe essere ancora lontano diversi decenni.
Il potenziale dell’informatica quantistica è tanto reale quanto colossale. Aziende e governi stanno investendo miliardi in programmi di ricerca e sviluppo. Alcuni risultati impressionanti sono già stati ottenuti, ma il contesto incoraggia anche un eccesso di hype. questa mania sta in qualche modo alimentando il settore", spiega Vincenzo Savona, professore del Laboratorio di teoria fisica dei nanosistemi dell’EPFL. È perniciosa perché può generare un sentimento di delusione quando i progressi sono più lenti". Ma il fatto che ci sia un certo clamore non significa che l’informatica quantistica sia impossibile"
Un computer fondamentalmente diverso
L’informatica quantistica sfrutta le proprietà delle particelle subatomiche (sovrapposizione, entanglement e interferenza) per eseguire i calcoli. Mentre i bit convenzionali possono assumere due valori, 0 o 1, i qubit possono adottare qualsiasi combinazione tra questi due valori. Nel campo dell’informatica, questo apre le porte a un mondo completamente nuovo di possibilità.
In teoria, i computer quantistici possono risolvere problemi che le loro controparti convenzionali non potrebbero mai risolvere, o solo dopo un periodo di calcolo molto lungo. Tuttavia, questo non significa che i computer quantistici possano affrontare tutti i problemi - o addirittura tutti i problemi che risolvono i computer convenzionali - ma piuttosto che sono meglio equipaggiati per affrontare determinate questioni. Non sono necessariamente più veloci e non sostituiranno mai completamente l’informatica tradizionale.
Lo sviluppo dei computer quantistici richiede nuovi tipi di architettura che sfruttino le regole della fisica quantistica. Tra i sistemi di calcolo quantistico più promettenti ci sono i qubit superconduttori e gli ioni intrappolati. "I qubit superconduttori sono attualmente l’architettura più matura, ma siamo ancora lontani dall’ottenere qubit paragonabili ai transistor dei microprocessori", spiega Edoardo Charbon, professore del Laboratorio di Architettura Quantistica Avanzata dell’EPFL.
In realtà, il futuro dell’informatica si basa su un nuovo paradigma in cui i sistemi convenzionali e quantistici coesistono e si completano a vicenda. "L’integrazione delle architetture quantistiche e classiche è probabilmente il problema più interessante e spinoso che ci troviamo ad affrontare oggi", continua Edoardo Charbon. Importanti progetti europei stanno attualmente esplorando la questione integrando i computer quantistici nei centri di calcolo ad alte prestazioni.
Applicazioni all’orizzonte
Una delle aree in cui si prevede che l’informatica quantistica avrà un reale vantaggio rispetto all’informatica classica è la simulazione di sistemi meccanici quantistici. Coniata oltre 40 anni fa da Richard Feynman, la simulazione dei sistemi quantistici può aiutare a spiegare i fenomeni alla base di alcuni processi fisici. Queste conoscenze potrebbero essere direttamente trasferite allo sviluppo di nuovi farmaci, batterie più efficienti o materiali per circuiti elettronici, tra le altre cose. "Potremmo determinare il punto di ebollizione di una nuova formula chimica e i suoi punti di transizione di fase", spiega Yihui Quek, recentemente nominato professore assistente di informatica all’EPFL.
La sicurezza informatica e la crittografia sono altre aree in cui i computer quantistici potrebbero portare a progressi significativi. L’algoritmo di Shor dimostra, ad esempio, che le future macchine quantistiche saranno molto più potenti dei computer attuali nell’eludere crittografie molto comuni come la RSA. Sebbene questa minaccia sia ipotetica e a lungo termine, ha stimolato la ricerca sulla crittografia post-quantistica. Allo stesso tempo, si stanno creando metodi di crittografia quantistica per stabilire canali di comunicazione ultra-sicuri.
Correggere gli errori, un qubit alla volta
L’informatica quantistica dovrà superare alcuni ostacoli importanti prima di poter soddisfare le esigenze pratiche. Il più importante è la suscettibilità del sistema alle interazioni con l’ambiente esterno, che portano alla perdita dello stato quantistico e quindi alla perdita di informazioni. Per mitigare le perdite, è fondamentale proteggere le informazioni quantistiche implementando sistemi di correzione degli errori. questi sono gli elementi più importanti che dobbiamo sviluppare", spiega Vincenzo Savona. Fortunatamente, stiamo assistendo a continui progressi in questo campo"
La correzione degli errori tende a richiedere un numero maggiore di qubit. La complessità delle tecnologie di calcolo quantistico - che prevedono la superconduzione a temperature bassissime e complessi sistemi fotonici - limita attualmente i computer a poco più di 1000 qubit. Sebbene alcuni problemi di ottimizzazione beneficino già delle prestazioni di questi piccoli computer, molte applicazioni commerciali richiedono da 10.000 a diversi milioni di qubit logici. Sono necessari molti altri progressi prima di poter costruire computer di questa portata con una qualità sufficiente.
All’EPFL, gli scienziati stanno lavorando a un’infrastruttura di sviluppo per la simulazione quantistica con ioni intrappolati, cercando di sviluppare qubit superconduttori a flusso e cercando di accoppiare i qubit a nuovi risonatori e sistemi meccanici.
Un nuovo linguaggio di programmazione
Gli algoritmi quantistici rappresentano un’altra area di sviluppo molto attiva. Non sono solo linguaggi di programmazione separati, ma si interfacciano con i computer in modi nuovi. La progettazione di algoritmi quantistici efficienti è essenziale per le applicazioni pratiche e per ottenere un reale valore aggiunto rispetto agli algoritmi convenzionali. non sappiamo ancora come produrre un algoritmo quantistico in grado di accelerare un determinato problema", spiega Yihui Quek. La comunità scientifica si sta impegnando a livello mondiale per cercare altre primitive algoritmiche quantistiche, in modo da trovare più applicazioni per i computer quantistici"
negli ultimi 10 anni, l’EPFL ha rafforzato notevolmente le proprie capacità di ricerca e sviluppo nel campo delle tecnologie quantistiche e dell’informatica quantistica", conclude Vincenzo Savona. In Svizzera, la Scuola si sta affermando come polo accademico nel settore degli algoritmi quantistici"
Computer quantistici alimentati dall’IA e IA alimentata dai quanti
L’intelligenza artificiale è in grado di identificare modelli complessi nei dati in modo più rapido e accurato, mentre l’informatica quantistica utilizza i principi della meccanica quantistica per elaborare le informazioni con un’efficienza senza precedenti. Cosa succederebbe se unissimo i punti di forza di entrambi i campi?
Alcuni esperti vedono nell’informatica quantistica il prossimo passo nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Secondo loro, i principi quantistici come la sovrapposizione o l’entanglement permetteranno di accelerare l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale o di elaborare i dati in modo più efficiente. In altri casi, i computer quantistici potrebbero aiutare l’intelligenza artificiale a superare i suoi limiti e ad affrontare problemi che i computer tradizionali non possono affrontare, ad esempio nella ricerca di nuovi farmaci o nella scienza dei materiali. Tuttavia, l’informatica quantistica è ancora agli inizi. Alcune affermazioni sono più un’illusione che un dato di fatto.
Tuttavia, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico hanno già dimostrato di essere fondamentali per lo sviluppo dell’informatica quantistica in diversi modi. Ad esempio, l’IA sta aiutando a caratterizzare i dispositivi quantistici, a valutare le prestazioni dei computer quantistici - in sostanza a "sbirciare nei sistemi quantistici" per capire cosa stanno facendo. Un’altra applicazione chiave dell’IA è l’identificazione degli errori quantistici e la loro rapida correzione. Per questo compito particolarmente importante, i modelli di apprendimento profondo sono molto più efficaci degli algoritmi convenzionali. "Questi progressi non sono speculativi, ma ben consolidati", spiega Giuseppe Carleo, direttore del Quantum Computational Sciences Laboratory dell’EPFL.
L’EPFL è uno dei principali attori nello sviluppo di questo tipo di sinergia tra IA e informatica quantistica. Ad esempio, il Quantum Computation and Information Laboratory, diretto da Zoë Holmes, sta spingendo i confini delle associazioni tra computer quantistici e algoritmi di apprendimento automatico. Allo stesso tempo, il team di Giuseppe Carleo sta progettando modelli di apprendimento automatico per simulare accuratamente i sistemi quantistici. Un approccio intrapreso "nello stesso spirito del programma AlphaFold di Google", spiega il ricercatore. Ma invece di applicarli alle proteine, usiamo i nostri modelli di apprendimento per risolvere l’equazione di Schrödinger, l’equazione fondamentale della meccanica quantistica, e simulare accuratamente i sistemi fisici"
AI per la quantistica o quantistica per l’AI? Presso il Centro per la scienza e l’ingegneria quantistica (QSE) dell’EPFL, gli specialisti lavorano in modo trasversale alle discipline per tirare fuori il meglio da entrambi i mondi.
