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What’s next? Le basi del Quantum Computing
Ma come funziona un computer quantistico?
Prima di affrontare lo strano e stravagante mondo della teoria dei quanti, partiamo dal funzionamento dei computer classici di oggi. Questi, per processare qualsiasi calcolo utilizzano i cosiddetti bit, che sono come interruttori che possono contenere il valore 0 o il valore 1. Un computer quantistico non è altro che un computer classico che sfrutta a suo favore le leggi della meccanica quantistica. Per questo motivo non utilizza i semplici bit a 0 e 1, ma utilizza i qubit.
I qubit possono essere 0, 1 o qualsiasi combinazione lineare dei due. Questo spettro di stati è la cosiddetta superposizione, spiegata anche dal famosissimo paradosso del gatto di Schrödinger vivo e morto allo stesso tempo. Quindi, un’operazione applicata ad un qubit, può essere vista come un’operazione applicata allo stato 0 e allo stato 1, facendo di fatto due calcoli contemporaneamente. È proprio questo calcolo parallelo che conferisce al computer quantistico il suo vantaggio unico.
Quando un qubit viene osservato e misurato però, perde la sua sovrapposizione e collassa in 0 o 1, esattamente come quando apriamo la scatola del gatto e siamo contenti di vederlo vivo e vegeto piuttosto che morto avvelenato. Ciò significa che possiamo ottenere solo una singola risposta invece di tutte le risposte che questa computazione parallela genera da qualche parte in qualche modo.
Per essere sicuri che la singola risposta che andiamo ad osservare sia corretta, la struttura del processore deve essere disposta in modo tale da amplificare la risposta corretta e annullare tutte quelle errate.
Per fare questo si mette in atto un processo chiamato interferenza che sfrutta una delle proprietà più strane e inspiegabili della meccanica quantistica, ovvero l’entanglement. Questa proprietà stabilisce che quando i qubit sono agganciati tra loro, i loro stati diventano fortemente correlati. In altre parole, cambiando lo stato di un solo qubit si cambia lo stato dell’altro. Ad esempio, possiamo agganciare due qubit in modo che i loro stati abbiano il 50% di probabilità di misurare uno 00 e il 50% di probabilità di misurare un 11, ma mai uno 01 o un 10.
Le caratteristiche della natura quantistica del nostro universo sono in effetti così particolari, inspiegabili e nascoste che sembrano più uscite dalla penna di un eccentrico autore di fantascienza che da quella di un rigoroso scienziato. Ma ora che le abbiamo viste, studiate e in qualche modo comprese, ci siamo resi conto che grazie a queste conoscenze è possibile sviluppare strumenti rivoluzionari, così potenti da far sembrare inutili i supercomputer più veloci di oggi. E per dimostrarlo vi riporto un esempio accaduto realmente qualche anno fa.
Una Supremazia Problematica
Nel 2019 Google sviluppò e realizzò un processore quantistico chiamato Sycamore. Per capire quali fossero le reali performance di questa macchina, gli ingegneri decisero di organizzare una sfida. Appena un anno prima IBM aveva realizzato Summit, quello che al tempo era considerato come il più grande e potente supercomputer del mondo.
Così decisero di mettere in competizione queste due macchine, per capire quale delle due fosse più veloce a risolvere un problema matematico, che guarda caso era proprio un problema di scomposizione in fattori primi.
E ciò che forse sorprende ancora oggi non è che il processore quantistico sia riuscito a vincere, ma quanto le probabilità di successo fossero contro di lui. Perché nel chip Sycamore di Google, il processore quantistico, aveva solo 53 bit quantistici (qubit) rispetto alle centinaia di trilioni di transistor di Summit.
Così Sycamore divenne il computer più potente e Summit rimase solo il più grande, anche e soprattutto in termini di consumi energetici. Infatti Summit aveva consumato oltre 10 megawatt per dare una risposta, mentre il piccolo Sycamore aveva richiesto solamente circa 15 kilowatt per il raffreddamento. Quindi, non solo era molto più veloce e molto meno “dotato”, ma ha anche usato un milione di volte meno energia per risolvere questo problema.
Da quel momento la competizione intorno al mondo del quantum computing si fece sempre più accesa. Anche la stessa IBM sconfitta, investì moltissimo su questo fronte e qualche anno dopo, più precisamente nel Novembre 2022, presentò il nuovo chip Osprey a 433 qubit, ovvero quello che ad oggi è il processore quantistico più potente al mondo. Basti pensare che se provassimo a convertire i qubit in bit tradizionali, il numero di questi ultimi supererebbe di gran lunga il numero totale di atomi dell’universo conosciuto.
Ma se sono così superiori, perché allora non usiamo processori quantistici nei nostri laptop?
Perché ancora rimangono dei problemi sostanziali da risolvere, primo su tutti quello del raffreddamento.
Per mantenere a lungo le proprietà quantistiche dei qubit infatti abbiamo bisogno di raffreddare questi chip alla temperatura dello spazio profondo, ovvero a meno di 270 gradi Celsius. Non proprio una cosa risolvibile con un paio di ventole sul retro di un laptop.
Infatti, quello che viene fatto oggi è montare su questi chip dei frigoriferi enormi, con strutture di raffreddamento tubolari che ricordano dei veri e propri “Candelieri”.
Aziende come la Cinese SpinQ o la Giapponese Switch-Science stanno già studiando soluzioni “compatte” che possano contribuire a democratizzare l’accesso per le masse.
I modelli di computer quantistico che propongono sono considerati portatili, ma non aspettatevi di portarli in giro come un laptop, dato che la versione più leggera pesa 14 kg.
Questi processori portatili offrono solo un massimo di 3 qubit e a causa delle dimensioni ridotte, anche la tecnologia dei qubit è più rudimentale. Invece di qubit superconduttori che richiedono temperature molto basse, il processore quantistico portatile è dotato di qubit che funzionano grazie alla risonanza magnetica nucleare.
Questo tipo di tecnologia purtroppo non sblocca le proprietà di entanglement quantistico di cui abbiamo parlato sopra con tutti i limiti di performance che ne consegue.
Sebbene siamo ancora agli albori dello sviluppo di queste nuove tecnologie, inizia a percepirsi un certo tipo di fermento anche nel mondo startup e si iniziano a muovere i primi passi nella giusta direzione. Infatti proprio qualche settimana fa, l’australiana Quantum Brilliance ha chiuso un round di $18M per sviluppare macchine quantistiche miniaturizzate che funzionano a temperatura ambiente.
Oltre a questi problemi strutturali, bisogna pensare che non è sempre vero che i computer quantistici sono migliori di quelli tradizionali.
Se infatti facessimo fare ad un processore quantistico un’operazione talmente semplice, come ad esempio una moltiplicazione, e che già una CPU consumer-oriented di oggi sarebbe in grado di gestire perfettamente, quello che ne risulterebbe sarebbe solo un grosso spreco da un punto di vista di efficienza energetica.
In questo senso dobbiamo immaginare questi strumenti come complementari e non come sostitutivi: la CPU tradizionale potrebbe ancora rimanere centrale per i compiti a bassa potenza e ad alta efficienza, mentre la CPU quantistica (o QPU) potrebbe permetterci di esplorare confini che fino ad oggi avevamo ritenuto troppo lontani da raggiungere.
Quantum AI
Uno dei campi di applicazione che potrebbe portare, grazie ai chip quantistici, i risultati più straordinari è senz’altro quello dell’AI.
Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale per come la conosciamo oggi è stato guidato negli anni dalla rivoluzione del cloud, dallo sviluppo di nuovi tipi di infrastruttura, dal progresso delle schede GPU, da una maggiore attenzione all’efficienza dell’algoritmo sottostante e dal perfezionamento del trade-off su ingestion e processing del dato e sui tempi di training.
Tutto questo è stato fatto nell’ottica di un’ottimizzazione estrema, per sopperire al più grande problema a contorno, ovvero di mancanza di potenza computazionale sufficiente per non doversi preoccupare di tutto il resto.
Ma, in uno scenario in cui questo problema viene meno, applicazioni come NLP (natural language processing) o metodologie di apprendimento automatico come quella del Reinforcement Learning potrebbero arrivare a darci dei risultati che ad oggi non riusciamo neanche ad immaginare, proiettando l’intelligenza umana verso quella che in molti definiscono una “singularity”.
Quello che ad oggi riusciamo in minima parte ad immaginare è che ad esempio la Quantum NLP, potrebbe creare agenti di conversazione a controllo vocale che comprendono a fondo i nostri comandi e le nostre richieste portando a un livello superiore strumenti già rivoluzionari come ChatGPT.
Potremmo avere rapidi miglioramenti per i sistemi di guida autonoma, come il pilota automatico di Tesla o droni automatizzati.
Potremmo sfruttare gli algoritmi di deep-learning quantistico per fare asset-management o trading sulle crypto, simulando più strategie contemporaneamente e ricavando le correlazioni che contano da una grande quantità di dati in maniera più immediata.
Potremmo predire con precisione le prestazioni sotto sforzo di materiali di forme complesse, risparmiando anni di progettazione, prototipazione e testing in ambito costruzione e design.
E la lista ovviamente non finisce qui!
Conclusione
Proprio come tutti gli appassionati della comunità scientifica, anche noi in qualità di investitori, siamo incredibilmente entusiasti e curiosi di conoscere le nuove opportunità che un mondo con i computer quantistici può farci scoprire.
Stiamo andando incontro ad una nuova rivoluzione dell’informatica dai tempi del micro-processore che è destinata a cambiare per sempre ogni singola industria.
Si stanno aprendo nuove professioni intorno a questo ideale. Servono ingegneri per costruire questi oggetti, servono programmatori per scrivere i programmi che gireranno su questi oggetti, servono hacker e esperti di cyber security per far evolvere la quantum cryptography, servono informatici per rendere algoritmi quantistici più affidabili ed efficienti e servono esperti di dati per spingere ancora più avanti i limiti dell’AI su queste macchine. Infine servono imprenditori preparati per portare avanti l’innovazione.
Quindi tenetevi pronti per una nuova era dell’informatica, tenetevi pronti per il quantum future!
Riferimenti
- Quantum AI
- Singularity may not require AGI
- What will quantum computers be made of? | John Morton | TEDxYouth@RadleyCollege
- The Quantum Computing Impact on Cybersecurity | QuantumXC
- In the war for information, will quantum computers defeat cryptographers? | Craig Costello
- SpinQ presents world’s first portable quantum computers – NotebookCheck.net News
- Quantum Brilliance raises $18M to develop miniaturized quantum machines that run at room temperature – SiliconANGLE
- Quantum Computer AI: Explained [+8 Leading Companies].
- il computer quantistico | Federico Mattei | TEDxBologna
- What is Quantum Computing?