Indice
La legge di Moore
L’evoluzione della potenza di calcolo dei computer moderni è senza dubbio una delle caratteristiche più impressionanti della tecnologia di oggi. Basti pensare che il telefono che abbiamo in tasca è più potente di qualsiasi computer mainframe usato per mandare l’uomo sulla luna negli anni ‘60.
Negli stessi anni Gordon Moore, uno dei fondatori della Intel, osservò empiricamente che il numero di transistor all’interno di un circuito integrato raddoppia ogni 18 mesi facendo diventare i computer esponenzialmente più potenti e compatti nel tempo.
Questa teoria (divenuta famosa come legge di Moore) ha guidato lo sviluppo dei circuiti integrati per decenni.
Tuttavia, in contrasto con le incredibili prestazioni che siamo riusciti ad ottenere oggi in virtù di questa progressione, rimangono ancora dei limiti strutturali che ci impediscono di far evolvere il potenziale di queste macchine sopra ad una certa soglia.
In questa serie di articoli vogliamo esplorare i confini della tecnologia di computing moderna. Andare a capire quali sono i limiti e perchè ci sono, per poi conoscere chi sta lavorando per superarli e quali sono le minacce o le opportunità che questi sviluppi si portano dietro.
Problemi di calcolo
Partiamo con il chiederci quali possono essere i compiti che richiedono più potenza in assoluto per un computer normale (e no, non sto parlando di far girare l’ultimo videogame AAA).
Nello specifico esistono almeno 4 ambiti di applicazione nei quali il progresso è fortemente limitato dalla potenza di calcolo attualmente disponibile. Questi sono:
- Problemi di Ottimizzazione
- Simulazione Chimico/Fisica
- Crittografia
- Machine Learning e AI
Per capire meglio la natura di questi limiti prendiamo ad esempio il problema della simulazione chimica applicata al comportamento delle molecole utilizzate in farmacologia. La ricostruzione su computer in maniera esatta di alcune tipologie di molecole ci permette di capire a fondo tutte quelle proprietà che ad oggi non riusciamo a dedurre in altri modi e quindi di poter sintetizzare medicinali migliori e più efficaci.
Ogni molecola ha un diverso grado di complessità.
Ad esempio, per poter rappresentare su un computer una molecola d’acqua ci basterebbe usare la potenza di calcolo di uno smartphone moderno, mentre per rappresentare la molecola della caffeina avremmo bisogno di un supercomputer che occupa un intero piano di un edificio.
Se poi andiamo su molecole un po’ più interessanti per la farmacologia e per il funzionamento del nostro corpo, come la penicillina, allora le cose iniziano a farsi interessanti. Non esiste infatti nessun computer sulla faccia della terra in grado di gestire la rappresentazione della molecola della penicillina e non potrà mai esistere, perchè anche ipotizzando di costruire un super calcolatore lungo l’intera superficie della terra con le tecnologie attuali, questo comunque non sarebbe ancora abbastanza potente da essere in grado di fare questo tipo di simulazione.
Qualcuno potrebbe pensare che più che un vero e proprio limite strutturale questo potrebbe tutt’al più causare un rallentamento dello sviluppo della farmacologia che dovrà passare per altre strade, in fin dei conti già ad oggi sappiamo come usare la penicillina per fare medicinali anche senza simularla. Altri ancora potrebbero estraniarsi dal problema della simulazione chimica per disinteresse o perché pensano (N.d.R. erroneamente) che il tema abbia poco impatto sulle loro vite.
Per tutti coloro che appartengono a quest’ultima categoria ho comunque una brutta notizia, perché esistono dei limiti strutturali del computing per come lo conosciamo oggi, che potrebbero in ogni caso agire negativamente sulla vita di tutti noi, nessuno escluso.
Per esempio potremmo rischiare di perdere, dall’oggi al domani, tutti i risparmi che abbiamo messo da parte in banca in anni e anni di lavoro, o vedere violate le nostre informazioni online private e segrete. Ma com’è possibile tutto ciò?
CyberSecurity a rischio?
Oggi, praticamente tutta la sicurezza informatica, che si tratti di messaggi WhatsApp, trasferimenti bancari o qualsiasi autenticazione su piattaforma, si basa sull’RSA, un algoritmo di crittografia asimmetrica utilizzato per trasferire dati in modo sicuro.
I crittografi da sempre sono stati profondamente interessati a cose che i normali calcolatori non sono in grado di fare.
Negli anni ’70, infatti scoprirono un metodo estremamente potente di crittografia chiamato crittografia a “chiave pubblica”, su cui appunto si basa l’RSA, che a differenza di tutti i metodi precedenti utilizzati nel corso della storia, non richiede che le due parti che vogliono inviarsi informazioni riservate si siano scambiate in precedenza la chiave segreta, al contrario fanno leva proprio sull’incapacità che i computer hanno di fare un certo tipo di calcolo, o meglio sulla loro lentezza nel farlo correttamente.
Partiamo dal presupposto che i computer sanno fare molto bene le moltiplicazioni, mentre sono piuttosto inefficienti nel fare l’operazione contraria ovvero la scomposizione in fattori primi. Quindi se la macchina dovesse moltiplicare tra di loro due numeri incredibilmente grandi sarebbe in grado di arrivare alla soluzione in tempi ragionevoli. Al contrario se dovesse trovare i numeri che moltiplicati tra loro restituiscono un numero incredibilmente grande, ecco che potrebbe impiegarci anche centinaia di migliaia di anni!
La scomposizione in fattori primi è esattamente ciò che sta dietro all’idea di crittografia a “chiave pubblica” . Ogni nostro smartphone e ogni nostro computer portatile sta utilizzando questa tecnica in questo momento per mantenere i nostri dati al sicuro.
Quindi guardandola da un’altra prospettiva, i nostri dati rimarranno sicuri finchè qualcuno non troverà il modo di superare i limiti di efficienza di un calcolatore. E qui arriva la “brutta” notizia.
Qualcuno è infatti riuscito a superare questi limiti creando quello che ad oggi è conosciuto come il computer quantistico. Pensate che già nel 2019 è stata dimostrata la potenza schiacciante del processore quantistico rispetto ad un supercomputer classico proprio risolvendo un problema di scomposizione in fattori primi. Ma di questo parleremo meglio in un approfondimento successivo.
Questo computer messo nelle mani sbagliate è in grado di annientare del tutto la crittografia moderna per come la conosciamo oggi ed entrare in possesso di qualsiasi informazione o dato sensibile disponibile nei nostri sistemi informatici.
Nuove opportunità
Da questo punto di vista è sorprendente vedere come la crittografia sia uno dei principali motivi per il quale la tecnologia di computing evolve nel tempo. Basti pensare all’invenzione di Alan Turing che pose le basi per la costruzione del computer moderno per decifrare Enigma, uno schema di crittografia utilizzato dai i nazisti durante la Seconda Guerra Mondiale, molto complicato e ritenuto da tutti “infrangibile”.
Ma, come spesso accade, dietro a tutte le minacce che questo nuovo processo di calcolo solleva, si nascondono delle nuove opportunità: In molti stanno lavorando ad un nuovo tipo di crittografia quantistica o a nuovi paradigmi di sicurezza informatica che ci daranno modo di mantenere i nostri dati al sicuro e lontani da agenti malevoli.
Per questo motivo noi come Archangel crediamo fortemente che la Cyber Security possa diventare un tema centrale all’interno del variegato panorama innovativo italiano e scegliamo di investire attivamente in nuove startup che vogliono raggiungere insieme a noi questo obiettivo. In fin dei conti, i nostri segreti saranno sempre una parte imprescindibile di noi stessi e varrà sempre la pena proteggerli.
Nel prossimo approfondimento parleremo di come funziona il quantum computing e andremo a scoprire quali sono le novità più interessanti che questa tecnologia potrebbe sbloccare nel settore dell’Artificial Intelligence.
Stay tuned!