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Rappresentano una delle innovazioni più significative nel campo della tecnologia e della computazione, sono i computer quantistici ed è più che sicuro (ma già da qualche anno) che saranno in grado di governare efficacemente il futuro del nostro lavoro. Quali sono le differenze con quelli che già conosciamo? Mentre i computer tradizionali si basano su principi classici della fisica, quelli quantistici sfruttano le leggi della meccanica quantistica, promettendo di rivoluzionare numerosi settori, dalla criptografia alla chimica computazionale. Ma cosa sono esattamente i computer quantistici e come funzionano?
Principi di base: qubit e sovrapposizione
Nel cuore dei computer quantistici ci sono i qubit, abbreviazione di quantum bit. A differenza dei bit tradizionali, che possono essere solo in uno stato di 0 o 1, i qubit possono esistere in più stati contemporaneamente grazie a un fenomeno chiamato sovrapposizione. In termini semplici, un qubit può essere nello stato 0, nello stato 1, o in entrambi gli stati allo stesso tempo. Questo permette ai computer quantistici di processare una quantità davvero esponenziale di informazioni rispetto ai computer classici. Nello specifico, e volendo fare un esempio semplice, un bit classico dovremmo riuscire a vederlo come una moneta che può essere o testa o croce, mentre un qubit è come una moneta che, finché non la osservi, è sia testa che croce. Non è ancora chiaro?
Allora partiamo da un altro principio fondamentale che è quello dell’entanglement (o intreccio quantistico). Quando due qubit diventano entangled, il loro stato diventa interdipendente, il che significa che il cambiamento di stato di un qubit influenzerà immediatamente l’altro, indipendentemente dalla distanza che li separa. Questo fenomeno crea una connessione forte e istantanea tra qubit, permettendo ai computer quantistici di risolvere problemi estremamente complessi in parallelo. È come se i qubit fossero in grado di comunicare tra loro in modo istantaneo, senza bisogno di trasferire dati nel senso tradizionale.
Funzione principale dei computer quantistici
Questi incredibili e superdotati computer sfruttano questi principi per eseguire calcoli in modo molto più efficiente rispetto ai computer classici. Quando un problema è codificato in un computer quantistico, la sovrapposizione e l’entanglement permettono al sistema di esplorare simultaneamente molteplici soluzioni. Un esempio davvero emblematico è l’algoritmo di Shor, che permette di scomporre numeri molto grandi in fattori primi in tempi estremamente ridotti rispetto agli algoritmi classici. Questa capacità ha implicazioni enormi per la crittografia, che si basa proprio sulla difficoltà di questo tipo di operazioni. E’ per questo motivo che spesso avete sentito parlare di supremazia quantistica. Tutto questo però non deve spaventarvi (semmai affascinarvi), semplicemente perchè quando un computer quantistico riesce a risolvere un problema che sarebbe praticamente impossibile per un computer classico, è chiaro che il teorema è bello che dimostrato. Anche Google ha dichiarato di aver raggiunto questo traguardo, e lo ha annunciato nel 2019. Il dibattito però è ancora aperto.
Caratteristiche dei computer quantistici
Andiamo a sbirciare un po’ nei cassetti strutturali di questi nuovi mondi tecnologici iper-pensanti. Dunque se parliamo di parallelismo intrinseco (una delle caratteristiche principali dei c.q) ci riferiremo alla capacità di esplorare simultaneamente molteplici percorsi di calcolo, e questo grazie alla sovrapposizione (come accennavamo).
I qubit poi sono estremamente sensibili alle interferenze esterne, e questo fenomeno (noto come decoerenza), ci fa capire quanto sia importante mantenere un qubit stabile e operativo. Per superare questo piccolo scoglio (che poi tanto piccolo non è), ci vogliono sofisticati algoritmi di correzione degli errori, che però richiedono un gran numero di qubit. Ed è anche questa la motivazione per cui i computer quantistici operano spesso a temperature vicine allo zero assoluto, proprio per poter ridurre al minimo la decoerenza.
Futuro dei qubit e AI
Le potenzialità dei computer quantistici sono davvero immense, e questo è indubbio. Alcune delle tendenze che potrebbero diventare basi tecnologiche per eccellenza, surclassando alla grande i precedenti parenti calcolatori riguardano la crittografia. Sì perché i computer quantistici potrebbero mettere fine alla crittografia classica, ma allo stesso tempo potrebbero dare vita a nuove forme di crittografia quantistica più sicure.
Anche l’integrazione con l’AI potrebbe potenziare le capacità di apprendimento, rendendo possibili nuove forme di intelligenza. E su questo punto vorremmo soffermarci. L’implementazione dell’intelligenza artificiale in un computer quantistico rappresenta una frontiera avanzata della tecnologia, perché vede la fusione sia dei potenti principi della meccanica quantistica che delle tecniche di apprendimento automatico e analisi dei dati. Parleremo allora di AI quantistica.
Principi fondamentali dell’AI quantistica
Allora, l’AI quantistica si basa su tre concetti principali dei computer quantistici: la sovrapposizione, l’entanglement e l’interferenza. Come menzionato, i qubit possono trovarsi in stati multipli simultaneamente. In questo modo si ha la possibilità di esplorare un enorme spazio di soluzioni possibili in parallelo, accelerando i processi di ottimizzazione e di ricerca. Questa correlazione tra qubit può essere utilizzata per creare reti di neuroni quantistici dove le connessioni possono essere molto più complesse ed efficienti rispetto alle reti neurali tradizionali. Tutto ciò è molto bello e utile per migliorare soprattutto la precisione degli algoritmi di intelligenza artificiale.
Conosciamo gli algoritmi della AI quantistica
Mai sentito parlare dell’algoritmo di Grover? È un algoritmo quantistico che consente di accelerare la ricerca di specifiche soluzioni all’interno di un database non ordinato. Nell’ambito dell’AI, viene usato per migliorare la ricerca e l’ottimizzazione. In questo modo si accelera notevolmente il processo di apprendimento. Anche il Quantum Support Vector Machines (QSVM), è un mondo tutto da scoprire. Le macchine a vettori di supporto sono utilizzate per la classificazione e il riconoscimento di pattern. Implementando versioni quantistiche di questi algoritmi, si possono gestire spazi di dati molto più grandi e complessi, avendo un margine molto più ampio di gestione e accuratezza delle previsioni.
E poi c’è il Quantum Neural Networks (QNN). Come sappiamo le reti neurali quantistiche sono un’area di ricerca attiva. L’idea è di creare reti neurali che sfruttino la sovrapposizione e l’entanglement per elaborare informazioni in modo più efficiente. Questo potrebbe portare a reti con capacità di apprendimento superiori rispetto alle reti neurali classiche.
Implementazione pratica e machine learning quantistico
Il machine learning quantistico è una delle aree più promettenti in cui l’intelligenza artificiale e la computazione quantistica si sovrappongono perfettamente. Da questa unione nascono diverse modalità (o strategie) a cui fare riferimento per diverse tipologie di obiettivi. Il quantum annealing (usato in macchine come quelle di D-Wave), è una tecnica atta alla risoluzione di problemi di ottimizzazione. In questa modalità si addestrano modelli di machine learning, come le reti neurali, trovando molto velocemente configurazioni ottimali di parametri. Unire elementi di computazione quantistica con metodi classici di machine learning passa molto spesso per algoritmi di natura ibrida. Un computer quantistico potrebbe essere la strada giusta per risolvere una parte particolarmente complessa di un problema di machine learning, mentre un computer classico gestisce il resto. Questo è per fare un esempio di collaborazione netta ed efficiente. Tutto comunque parte sempre dai dati.
Nel machine learning, le caratteristiche (feature) dei dati sono fondamentali. Con la meccanica quantistica, è possibile mapparli in uno spazio con caratteristiche e dimensioni esponenzialmente maggiori rispetto agli spazi classici. E questo è un punto davvero cruciale, perché in questo modo è possibile migliorare (e di molto) la capacità di classificare e riconoscere pattern complessi.
Conclusioni
Se l’elaborazione di immense quantità di dati (fatta in simultanea), può rendere l’apprendimento molto più rapido. E se la ricerca e la risoluzione di importanti problemi può avvenire in pochissimi frame temporali (pochi secondi di un computer quantistico). E se gli stessi modelli da implementazione dell’AI ne andrebbero a trarre maggior giovamento, soprattutto nell’ottimizzazione qualitativa dell’efficacia di determinati modelli, allora gli algoritmi quantistici faranno parte del nostro futuro molto prossimo. Quello che si può dire è che l’intelligenza artificiale quantistica rappresenta una delle aree più promettenti e innovative per la scienza e per la tecnologia. Sebbene sia ancora in fase di sviluppo, le potenzialità sono enormi, con la promessa di risolvere problemi che oggi sembrano davvero insormontabili.
