Il calcolo classico ha fatto molta strada, passando dalla risoluzione di semplici problemi matematici all'utilizzo di risorse aggiuntive per risolvere compiti altamente complessi. Tuttavia, le limitazioni del calcolo classico gli impediscono di risolvere le sfide molto più complesse che il mondo affronta oggi, ed è qui che entra in gioco il calcolo quantistico.

Sebbene attualmente non sia disponibile commercialmente (su larga scala), si prevede che il calcolo quantistico cambierà il mondo come lo conosciamo, portando la prossima generazione di trasformazioni in finanza, medicina, crittografia, intelligenza artificiale (AI) e numerosi altri campi.

Dal bit al qubit—la transizione dal calcolo classico al calcolo quantistico

Nel calcolo classico, che include telefoni, laptop e quasi tutti gli altri dispositivi, le informazioni sono memorizzate in formato binario. Queste informazioni esistono come un bit, che è 0 o 1.

Nel calcolo quantistico, le informazioni non rimangono solo in 0 e 1, ma possono anche esistere tra entrambi i bit contemporaneamente. Qui, l'unità base di memoria non è un bit ma un bit quantistico (qubit). Un qubit è creato utilizzando un sistema fisico (elettroni o fotoni). Poiché questi qubit esistono essenzialmente in uno "stato intermedio", possono far parte di diverse disposizioni tutte in una volta, il che è noto come sovrapposizione quantistica. Quando diversi qubit sono collegati tra loro, il processo è noto come entanglement quantistico. La sovrapposizione quantistica e l'entanglement insieme consentono a numerosi qubit di rappresentare cose diverse allo stesso tempo.

Il calcolo quantistico è stato creato per risolvere problemi grandi e non strutturati. Promette di risolvere compiti complessi in pochi minuti o ore, che avrebbero richiesto a un computer classico migliaia di anni. Ad esempio, nel 2019, Google ha annunciato di aver raggiunto la "supremazia quantistica" per la prima volta. Il loro processore Sycamore a 54 qubit è stato in grado di eseguire un calcolo matematico in 200 secondi, che avrebbe richiesto 10.000 anni per essere completato sul supercomputer più veloce del mondo.

Quando si parla della scienza dietro il calcolo quantistico, è importante notare che lo stato in cui esiste un qubit è estremamente sensibile e qualsiasi interferenza potrebbe causare la perdita dello stato del qubit. Ad esempio, i computer quantistici sono estremamente sensibili al calore. Le collisioni delle molecole d'aria potrebbero causare la perdita delle proprietà quantistiche di un qubit e il suo ritorno a 1 o 0. Questo è noto come decoerenza quantistica.

La decoerenza quantistica potrebbe causare il crash dell'intero sistema.

Come influenzerà il calcolo quantistico le aziende?

Man mano che le aziende si avvicinano alla commercializzazione dei prodotti di calcolo quantistico, diventa sempre più importante identificare le varie applicazioni che ne trarranno beneficio. Il calcolo quantistico può essere utilizzato per numerose applicazioni per risolvere problemi complessi che non possono essere risolti in modo efficiente su un computer classico. Questi problemi potrebbero riguardare qualsiasi numero di aree, come la catena di approvvigionamento e la logistica, l'AI e il machine learning, la finanza, la crittografia, l'assistenza sanitaria, la sicurezza informatica, l'ottimizzazione del traffico, le previsioni meteorologiche, l'utilizzo dell'energia e così via.

I limiti del calcolo quantistico sono infiniti una volta risolte le sfide hardware e software verso l'implementazione. La sfida chiave è garantire che i qubit mantengano il loro stato di sovrapposizione non influenzato da influenze esterne come calore o vibrazioni.

Sebbene ci siano molte industrie, ci sono un paio di temi ricorrenti che emergono quando discutiamo del calcolo quantistico—ottimizzazione e ricerca. Ecco un elenco di applicazioni che il calcolo quantistico potrebbe migliorare drasticamente o risolvere:

Parliamo di un paio di aree chiave in dettaglio:

Scoperta e ricerca di farmaci: L'assistenza sanitaria è stata in prima linea a causa della pandemia di COVID-19. Le aziende stanno ora spendendo miliardi di dollari nella scoperta di farmaci e nella ricerca e sviluppo nel campo medico, conducendo prove di vaccinazione, conducendo nuove ricerche sui farmaci, studiando la biologia molecolare e altri campi dell'assistenza sanitaria.

Il calcolo quantistico potrebbe aiutare a ridurre significativamente i tempi delle prove cliniche che richiedono mesi o anni, poiché tutti i dati verrebbero elaborati e simulati a un ritmo molto più veloce. Questo potrebbe significare tempi più brevi per l'arrivo dei farmaci sul mercato, tempi di approvazione dei farmaci più brevi e simulazioni più brevi. In riconoscimento di questo nuovo futuro quantistico, le aziende sanitarie stanno investendo nel calcolo quantistico. Ad esempio, nel gennaio 2021, Boehringer Ingelheim, una grande azienda sanitaria, ha annunciato di aver stipulato un accordo di collaborazione con Google Quantum AI per concentrarsi e sviluppare la ricerca sul calcolo quantistico nella ricerca farmaceutica.

Settore finanziario: Una delle aree più grandi in cui si prevede che il calcolo quantistico farà grandi progressi è nel settore finanziario, in particolare all'interno del targeting dei clienti, dell'analisi predittiva, della profilazione del rischio e del trading in strumenti o mercati finanziari. Si prevede che il calcolo quantistico migliori drasticamente i metodi di simulazione Monte Carlo. La simulazione Monte Carlo è una tecnica matematica in cui i ricercatori o gli sperimentatori possono considerare i fattori di rischio quando prendono decisioni. Fornisce una gamma di possibili fattori o risultati basati sulle variabili date.

Il calcolo quantistico può rendere queste simulazioni significativamente più veloci, aiutando le aziende a prendere decisioni molto più rapide e ad analizzare dati complessi. Pesi massimi finanziari come Barclays e JPMorgan sono stati tra le prime aziende al mondo a sfruttare il calcolo quantistico per il settore finanziario collaborando con IBM sulla sua rete IBM Q già nel 2017.

AI e machine learning: L'AI e il machine learning hanno fatto grandi progressi in tutti i settori. La tecnologia è in prima linea in numerose aree in questo momento, come la produzione, la robotica e lo sviluppo di app, e cambierà il corso della vita come la conosciamo. Compiti come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale e video, le previsioni, il rilevamento delle frodi e altri sono tutti gestiti dall'AI e dal machine learning in background.

Man mano che aumenta il numero di applicazioni, aumenta anche la quantità di dati. Avere una grande quantità di dati è una cosa positiva, ma non sapere come utilizzare questi dati presenta una sfida significativa. È molto difficile per i computer tradizionali tenere il passo con le esigenze operative e di elaborazione di questi dati, che devono essere altamente accurati e lavorare ad alta velocità.

È qui che potrebbe entrare in gioco il calcolo quantistico. Problemi complessi di AI e machine learning potrebbero essere risolti in ore anziché in anni! Anche gli investimenti nello spazio hanno iniziato a prendere piede. Nel giugno 2021, scienziati informatici guidati da ETH Zurich hanno iniziato a condurre un'esplorazione precoce per il machine learning affidabile guidato dal calcolo quantistico.

Ultime innovazioni nello spazio del calcolo quantistico

Lo spazio del calcolo quantistico (sia hardware che software) ha visto diversi investimenti negli ultimi anni. Aziende come Google, IBM, D-Wave Systems hanno rilasciato le loro versioni di computer quantistici sia come hardware che sul cloud, ma questi sono ancora sotto attenta revisione per determinare se possono essere chiamati un vero "computer quantistico".

Le aziende di tutto il mondo hanno riconosciuto il potenziale straordinario del calcolo quantistico e quel riconoscimento si è manifestato come un significativo aumento degli investimenti.

Alcuni dei principali investimenti dell'ultimo anno sono elencati di seguito:

La crescita del servizio cloud quantistico

L'hardware per lo sviluppo di computer quantistici è una sfida, ritardando la sua commercializzazione su larga scala. I massicci requisiti energetici insieme ai problemi di progettazione e sviluppo per garantire che i computer quantistici siano mantenuti stabili a temperature sotto zero sono complessi e costosi.

Per superare questo, i fornitori di calcolo quantistico stanno guardando al cloud per portare il calcolo quantistico a un pubblico più ampio. Una delle tendenze chiave che osserviamo nello spazio del calcolo quantistico è l'interesse intorno al servizio cloud quantistico.

Nel servizio cloud quantistico, come suggerisce il nome, gli sviluppatori di app e gli scienziati possono costruire applicazioni quantistiche ibride e osservare impatti pratici. Il software consente alla persona di accedere ai servizi quantistici su una piattaforma di cloud computing. D-Wave Systems, un fornitore chiave nello spazio del calcolo quantistico ha annunciato il rilascio di Leap 2, che è un servizio cloud quantistico. Il software consente agli utenti di risolvere problemi che hanno fino a 10.000 variabili. Poiché i servizi cloud quantistici sono principalmente focalizzati sugli sviluppatori al momento, supporta un ambiente di sviluppo integrato (IDE) pre-costruito e pronto per il codice nel cloud.

L'era del calcolo quantistico si avvicina

Man mano che più aziende si rendono conto dei possibili benefici del calcolo quantistico una volta commercializzato su larga scala, gli investimenti continuano a crescere. Superare le barriere fisiche è la prima e più grande sfida che attende i ricercatori di computer quantistici. Diverse aziende come IBM, Google, Microsoft e numerose aziende di medie dimensioni stanno facendo grandi progressi nel campo del calcolo quantistico per garantire che il calcolo quantistico sia più una realtà che un mito nel prossimo decennio.

Modificato da Sinchana Mistry