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Presto la supremazia dei computer quantistici, secondo la legge di Neven

Nel dicembre 2018, gli scienziati di Google AI hanno eseguito un calcolo sul miglior processore quantistico di Google. Sono stati in grado di riprodurre il calcolo utilizzando un normale laptop. Poi a gennaio hanno eseguito lo stesso test su una versione migliorata del chip. Questa volta hanno dovuto usare un potente computer desktop per simulare il risultato.  A febbraio, nell’edificio non c’erano più computer classici che potessero simulare le loro controparti quantistiche. I ricercatori hanno richiesto del tempo all’enorme rete di server di Google per farlo.

computer quantistici
Il processore quantistico di Google “Foxtail”.

Questo rapido miglioramento ha portato a quella che viene chiamata la “legge di Neven”, un nuovo tipo di regola per descrivere quanto velocemente i computer quantistici stanno guadagnando su quelli classici. La regola è stata stabilita come un dato di fatto prima che Neven la menzionasse nel maggio scorso al Google Quantum Spring Symposium. In quell’occasione, disse che i computer quantistici stanno acquisendo potenza computazionale rispetto a quelli classici ad un tasso “doppiamente esponenziale”, una sequenza incredibilmente veloce.

Con una crescita esponenziale doppia, “sembra che non stia succedendo nulla, non succede niente, e poi whoops, improvvisamente sei in un mondo diverso”, ha detto Neven. “Questo è quello che stiamo vivendo qui.” Anche la crescita esponenziale è piuttosto veloce. Significa che una certa quantità cresce con le potenze di 2:

Presto la supremazia dei computer quantistici, secondo la legge di Neven 1

I primi aumenti potrebbero non essere così evidenti, ma quelli successivi sono enormi. La legge di Moore, la famosa linea guida che afferma (approssimativamente) che la potenza di calcolo raddoppia ogni due anni, è esponenziale. La crescita esponenziale doppiamente è molto più drammatica. Invece di aumentare con le potenze di 2, le quantità crescono con esponenti di potenze di 2:

Presto la supremazia dei computer quantistici, secondo la legge di Neven 2

Una crescita doppiamente esponenziale che descrive la velocità estrema in cui alcuni problemi computazionali aumentano di complessità. La crescita esponenziale è così singolare che è difficile trovare esempi nel mondo reale. Il tasso di progresso nell’informatica quantistica potrebbe essere il primo.

Il tasso doppiamente esponenziale con cui, secondo Neven, i computer quantistici stanno guadagnando su quelli classici è il risultato di due fattori esponenziali combinati tra loro.

Il primo è che i computer quantistici hanno un vantaggio esponenziale intrinseco rispetto a quelli classici: se un circuito quantico ha quattro bit quantici, ad esempio, richiede un circuito classico con 16 bit ordinari per ottenere una potenza computazionale equivalente. Questo sarebbe vero anche se la tecnologia quantistica non migliorasse mai.

Il secondo fattore esponenziale deriva dal rapido miglioramento dei processori quantistici. Neven afferma che i migliori chip quantistici di Google stanno recentemente migliorando a un ritmo esponenziale. (Questo rapido miglioramento è stato determinato da una riduzione del tasso di errore nei circuiti quantici. La riduzione del tasso di errore ha permesso agli ingegneri di costruire processori quantici più grandi, ha detto Neven.) Se i computer classici richiedono una potenza esponenziale più computazionale per simulare i processori quantistici e quei processori quantici stanno crescendo esponenzialmente più potenti con il tempo, si finisce con questa relazione doppiamente esponenziale tra macchine quantiche e classiche.

Ma non tutti sono convinti. Per prima cosa, i computer classici non sono stazionari. I chip del computer ordinario continuano a migliorare, anche se  la legge di Moore potrebbe finire. Inoltre, gli informatici elaborano costantemente  algoritmi più efficienti  che aiutano i computer classici a tenere il passo.

“Quando guardando tutte le parti in evoluzione, compresi i miglioramenti sul lato classico e quantico, è difficile per me dire che è doppiamente esponenziale”, ha detto  Andrew Childs , il co-direttore del Joint Center for Quantum Information and Computer Science presso l’Università del Maryland.

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Interrogando i computer quantistici aggrovigliati, una persona può verificare le risposte a problemi enormemente complicati.

Mentre la velocità esatta con cui i computer quantistici si stanno avvicinando a quelli classici potrebbe essere discutibile, non c’è dubbio che la tecnologia quantistica sta migliorando e molto velocemente.

“Penso che l’innegabile realtà di questo progresso metta saldamente la palla nella sfera di  coloro che credono che il calcolo quantico scalabile non possa funzionare “, ha scritto  Scott Aaronson , un ricercatore informatico presso l’Università del Texas, ad Austin, in una email. “Sono quelli che hanno bisogno di capire dove e perché i progressi si fermeranno”.

Un obiettivo fondamentale nel campo dell’informatica quantistica consiste nell’eseguire un calcolo quantistico efficiente che non può essere simulato in un ragionevole intervallo di tempo nemmeno sul più potente computer classico (attualmente il  supercomputer Summit  dell’Oak Ridge National Laboratory). Tra i diversi gruppi di ricerca che sviluppano computer quantistici, Google è particolarmente convinto della sua ricerca in questo traguardo, noto come ” supremazia quantistica “.

Finora, la supremazia quantistica si è dimostrata elusiva, a volte apparentemente dietro l’angolo, ma mai a portata di mano. Ma se la legge di Neven vale. Neven non ha detto esattamente quando anticipa che il team di Google raggiungerà la supremazia quantistica, ma ha premesso che potrebbe accadere presto.

“Si pensa che potrebbe succedere nel 2019”, sostiene Neven. “La scritta è sul muro.”

L’ultimo ventennio del computer quantistico

Il primo prototipo di computer quantistico è stato realizzato nel 1997 da IBM nel suo Centro di Ricerca di Almaden (San Jose, California) misurando lo spin dei nuclei atomici (ossia la grandezza, o numero quantico, associata alle particelle, che concorre a definirne lo stato quantico) di particolari molecole tramite la risonanza magnetica nucleare (misurando cioè lo spin e determinando quindi lo stato quantistico di una particella quando è sottoposta ad un campo magnetico).

Solo un anno dopo, Bruce Kane, fisico australiano della University of New South Wales propone la costruzione di un elaboratore quantistico su atomi di fosforo disposti su uno strato di silicio spesso solo 25 nanometri; nell’ipotesi di Kane, i vecchi chip di silicio non vanno in cantina ma vengono utilizzati inserendovi all’interno degli atomi di fosforo; lo spin dei nuclei di fosforo rappresenterebbe quindi i qubit che potrebbero ospitare operazioni logiche grazie alla loro “manipolazione” attraverso capi elettrici esterni (fermo restando che il sistema dovrebbe avvicinarsi allo zero assoluto per poter operare).

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È comunque nel 2001 che l’Almaden Research Center di IBM presenta il primo elaboratore quantistico a 7 qubit (composto da una sola molecola con 7 spin nucleari).

Da lì in poi – come riportato nell’ultimo aggiornamento di Wikipedia alla voce “computer quantistico”alla quale abbiamo aggiunto alcune voci più recenti – una serie di tappe ed innovazioni importanti ci portano ai giorni nostri:

  • il 13 febbraio 2007 la D-Wave Systems mostra pubblicamente l’Orion, quello che si ritiene il primo computer quantistico adiabatico (cioè isolato, impenetrabile al calore) a 16 qubit;
  • nel 2009 viene costruito il primo processore che sfrutta 2 qubit;
  • l’11 maggio 2011 la D-Wave Systems annuncia il D-Wave One, elaboratore a 128 qubit, che risulta essere il primo computer quantistico ad essere commercializzato;
  • nell’aprile del 2012 gli scienziati del Max Planck Institute, istituto di ottica quantistica, riescono a creare la prima rete quantica funzionante;
  • nel maggio 2013 Google e Nasa presentano il D-Wave Two, nel Quantum Artificial Intelligence Lab, in California;
  • nel febbraio 2016 IBM mette a disposizione pubblicamente l’elaboratore IBM Quantum Experience, il primo computer quantistico in modalità cloud con un processore a 5 qubit;
  • a maggio 2017 IBM annuncia di aver realizzato un processore a 17 qubit più strettamente ingegnerizzato che potrebbe essere la base per sistemi commerciali;
  • a giugno 2017 Google rilancia con un processore da 20 qubit e dice di voler raggiungere i 49 qubit entro la fine dell’anno;
  • a ottobre 2017 IBM rilancia dicendo che attraverso la simulazione del funzionamento del computer quantistico (attraverso sistemi convenzionali) ci si può già spingere verso la “barriera” dei 56 qubit – simulazioni che per oggi sono confermate dal lavoro dello Swiss Federal Institute of Technology di Zurigo (che fino ad oggi ha simulato 45 qubit su un processore con 500 terabyte di memoria);
  • a febbraio 2018 Google annuncia un nuovo traguardo: un nuovo processore per computer quantistici da 72 qubit
  • a marzo 2018 l’Istituto di Fisica e Tecnologia di Mosca presenta un articolo sugli sviluppi di una Internet quantistica ad alta velocità.

Il computer quantistico di IBM

IBM è innegabilmente una delle primissime realtà ad aver investito risorse economiche, “cervelli” e tempo alla ricerca e allo sviluppo del Quantum Computing e alla realizzazione di un computer quantistico generalista e accessibile al pubblico delle aziende. Oggi Big Blue mette in commercio sistemi da 20 qubit (IBM Q “pronti all’uso”) ma pochi giorni fa ha annunciato di essere pronta a mostrare a breve il prototipo dell’IBM Q di prossima generazione con un processore da 50 qubit.

Si tratta di un ulteriore passo avanti nell’ambito dell’evoluzione dell’hardware quantistico ma va sottolineato che IBM è impegnata sul fronte dello sviluppo dell’intero stack tecnologico di informatica quantistica, concentrando le proprie energie su sistemi, software, applicazioni nonché sulla formazione di competenze.

Tre generazioni di sviluppo, da 5 a 16, da 20 a 50 qubit:

I progressi hardware più recenti sono il risultato di tre generazioni di sviluppo da quando IBM, per prima, lanciò sul mercato, nel maggio 2016, un computer quantistico funzionante online, permettendo a chiunque di accedervi liberamente. In 18 mesi IBM ha reso disponibili online sistemi da 5 e 16 qubit ad accesso pubblico attraverso la piattaforma IBM Q experience e ha sviluppato un avanzato ecosistema di calcolo quantistico pubblico.

Nel corso del prossimo anno, scienziati e ricercatori IBM Q continueranno a lavorare al miglioramento dei dispositivi IBM agendo su diversi aspetti tra cui la qualità dei qubit, la connettività dei circuiti e il tasso di errore operativo, al fine di aumentare la profondità di esecuzione di algoritmi quantistici. Ad esempio, in sei mesi, il team IBM è stato in grado di accrescere i tempi di coerenza del processore da 20 qubit raddoppiandoli rispetto ai sistemi da 5 e 16 qubit a disposizione dei clienti sulla IBM Q experience”, si legge in una nota rilasciata dall’azienda.

I primi sistemi IBM Q online (disponibili entro la fine di quest’anno) sono dotati di un processore da 20 qubit e presenteranno miglioramenti nella progettazione dei qubit superconduttori, nella connettività e nel packaging. I tempi di coerenza (quantità di tempo disponibile per eseguire calcoli quantistici) si attestano su un valore medio di 90 microsecondi, permettendo di eseguire operazioni quantistiche ad elevato livello di affidabilità.

Questione di “chimica”: L’informatica quantistica promette di essere all’altezza di risolvere determinati problemi – come le simulazioni chimiche e certi tipi di ottimizzazione – che saranno sempre al di là della portata pratica delle macchine tradizionali. In un recente articolo apparso sulla rivista Nature, il team IBM Q ha aperto la strada ad un nuovo modo di analizzare i problemi in ambito chimico attraverso l’utilizzo di hardware quantistico, in grado di trasformare un giorno, probabilmente, le modalità per scoprire nuovi farmaci e nuovi materiali [un notebook Jupyter che può essere utilizzato per ripetere gli esperimenti che hanno portato a questa chimica quantistica innovativa è disponibile nei tutorial del QISKit. Sono inoltre previsti tutorial simili per descrivere dettagliatamente l’implementazione di problemi di ottimizzazione come MaxCut e Traveling Salesman sull’hardware quantistico IBM – ndr].

La simulazione del computer a 56 qubit: IBM è intenzionata a “rompere la barriera” dei 49-50 qubit (in particolare a dare la sua risposta tecnologica alle dichiarazioni di Google che ha proclamato la “quantum supremacy” annunciando un computer quantistico a 49 qubit entro la fine dell’anno) e un team di fisici e ingegneri ha annunciato pochissimi giorni fa di aver sviluppato un algoritmo in grado di simulare un computer quantistico a 56 qubit.

L’analisi degli scienziati rientra ovviamente nell’alveo della ricerca teorica: si parla di simulazione di un processore quantistico per la quale si ricorre a sistemi computazionali tradizionali. Un aspetto non banale da prendere in seria considerazione anche dal punto di vista delle memorie necessarie a “reggere” le simulazioni. Ogni singolo qubit aggiunto al processore simulato comporta un raddoppio della memoria del processore realmente impiegato per lo studio e la simulazione.

Quello che vantano i ricercatori di IBM è una risposta anche a questo tipo di complessità: gli scienziati sostengono sia possibile simulare 56 qubit utilizzando solo 4.5 terabyte di memoria. Per riuscirci, il team di ricerca ha prima dovuto concentrare gli sforzi sullo studio di un metodo di calcolo più “efficiente”, in particolare puntando a “rompere” la simulazione in processi più piccoli, ognuno dei quali richiede quindi una capacità di memoria inferiore ai petabyte che servirebbero invece per il processo integrale di simulazione.

D-Wave, il computer quantistico “di Google”

Su cifre di qubit enormemente più elevate si attesta il computer quantistico presentano nel 2013 da Google e dalla NASA, nel Quantum Artificial Intelligence Lab in California, il D-Wave Two, computer quantistico a 512 qubit.

Realizzato in realtà dalla D-Wave Systems di proprietà dell’ex dottorando dell’Università della British Columbia, il quarantenne canadese Geordie Rose (che lavora al computer quantistico già dal 2007), il D-Wave nasce “ufficialmente” nel 2011 come elaboratore a 128 qubit (D-Wave One).

Il D-Wave Two si presenta come un computer quantistico con un processore a 512 qubit, ognuno dei quali è un circuito superconduttore mantenuto a temperature bassissime (2 o 3 K, -271 Celsius) grazie all’utilizzo dell’elio e ad alcuni dischi di rame che provvedono sia a dissipare il calore sia a schermare il sistema da eventuali interferenze elettromagnetiche; l’interno del D-Wave si presenta come una grande griglia metallica composta da centinaia di piccoli anelli di niobio (un metallo molto elastico). Quando la temperatura si alza, la corrente può con uguale probabilità girare in senso orario o antiorario: questa indeterminazione viene sfruttata come unità di informazione usata per svolgere i calcoli.

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D-Wave 2000Q, il computer quantistico da 2000 qubit

Mille volte più veloce del predecessore il D-Wave 2000Q è stato annunciato dalla società canadese all’inizio di quest’anno e si presenta, ancora una volta, come un computer quantistico con un processore da 2000 qubit in grado di effettuare calcoli sfruttando il cosiddetto quantum annealing(come abbiamo spiegato nei paragrafi precedenti, sfruttando l’ottimizzazione combinatoria per eseguire compiti o risolvere problematiche molto specifiche).

Nello specifico caso del D-Wave 2000Q, il processore trasforma un problema da risolvere in una sorta di “mappa”, ossia elabora l’enorme quantità di dati che riceve in input e attraverso sofisticati algoritmi matematici trasforma questi dati in una sorta di “paesaggio”; una mappa che è il risultato di tutte le potenziali soluzioni possibili al problema da risolvere. Questo “paesaggio di soluzioni” rappresenta uno “stato quantico” che la macchina inizia ad esplorare attraverso il tunneling quantico, l’entanglement e la sovrapposizione, via via escludendo le soluzioni meno probabili/possibili e via via identificando quelle più corrette, fino ad arrivare alla soluzione più idonea.

Solo pochi giorni fa la D-Wave Systems ha anche annunciato nuove funzionalità al sistema, in particolare un sistema di reverse annealing che utilizza potenti algoritmi di ricerca euristica per l’ottimizzazione e l’apprendimento automatico e applicazioni come la sicurezza informatica o la scoperta di farmaci. Il reverse annealing consente agli utenti di specificare il problema che desiderano risolvere insieme a una soluzione prevista al fine di restringere lo spazio di ricerca per il calcolo. La soluzione prevista può essere il risultato di una precedente computazione – quantistica o classica – o un’ipotesi plausibile.

Molti algoritmi di ottimizzazione e apprendimento automatico sono comunemente descritti come “problemi di grafico”. Ad esempio, i modelli grafici vengono spesso utilizzati per analizzare il flusso di traffico tra le città o la trasmissione di informazioni tra i neuroni in una rete neurale artificiale. D-Wave ha quindi pensato di introdurre una nuova funzionalità per la realizzazione di “grafici virtuali” per migliorare la precisione del sistema, in particolare consentendo il controllo dell’interazione di gruppi di qubit, per modellare un nodo o un collegamento in un grafico complesso consentendo agli utenti di lavorare con modelli di probabilità più complessi.

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Il D-Wave non è un computer quantistico puro, ma un interessante esempio di come si può costruire una CPU alternativa alla classica macchina di Newman. Di fatto è un oggetto moto specializzato per il quale, durante i test, non pare esserci stata una qualche correlazione con quello che ci aspettiamo sia un computer quantistico https://it.m.wikipedia.org/wiki/D-Wave_Systems invito a leggere l’ultima parte dell’articolo di wiki.

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