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Quantum computing: cos’è, a cosa serve e perché è importante

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Quantum computing: cos’è, a cosa serve e perché è importante

04 Mar 2019

di Raffaele Mauro

Frontiera dell’evoluzione computazionale, il quantum computing sta oggi compiendo i primi passi concreti ma è ancora lontano dall’esaudire le aspettative. La ricerca però, grazie anche a importanti investimenti pubblici e privati, galoppa e nel breve termine si vedranno le prime applicazioni commerciali. L’obiettivo di questo articolo è spiegare, in una semplice e chiara sintesi, cos’è il quantum computing, perché è importante e qual è lo stato dell’arte oggi

Cos’è e cosa significa quantum computing? I computer quantistici sono delle nuove tipologie di dispositivi che consentono di rappresentare e manipolare l’informazione non tramite i classici bit, vale a dire “0” e “1”, ma tramite i quantum bit o qubit, oggetti più complessi che sfruttano alcune proprietà peculiari della fisica quantistica come la sovrapposizione di stati, l’entanglement e l’interferenza quantistica.

Il vantaggio principale dei computer quantistici è che potenzialmente questa categoria di elaboratori potrebbe risolvere alcune famiglie di problemi, in gergo tecnico determinate “classi di complessità”, che oggi sono molto difficili e richiedono risorse temporali, tecniche ed economiche eccessive per poterle affrontare. Si tratta di un campo affascinante, ma dotato di notevoli criticità: sia da un punto di vista scientifico (sono ancora presenti difficoltà nel dimostrare l’effettiva superiorità del quantum computing rispetto agli approcci classici) sia al livello ingegneristico, vista la fragilità dei sistemi quantistici e la necessità di schermarli da radiazioni, mantenerli in temperature prossime allo zero e correggere gli errori.

Quando nasce l’idea di quantum computing

L’idea del quantum computing nasce tra la fine degli anni ’70 e i primi anni ’80, quando ricercatori come Yuri Manin, Richard Feynman e David Deutsch iniziarono a teorizzare il fatto che le proprietà della meccanica quantistica potessero essere utili per elaborare in modo diverso l’informazione rispetto ai paradigmi tradizionali.

Negli anni ’90 iniziarono a essere sviluppati i primi algoritmi di calcolo quantistico tramite il contributo di Peter Shor, con un algoritmo di fattorizzazione potenzialmente utile per la crittoanalisi, e Lov Grover, per quanto riguarda l’aumento di efficienza nella ricerca nei database.

Lo stato attuale del quantum computing

Nella prima decade degli anni 2000 si sono viste sempre di più implementazioni fisiche dei qubit, tramite diversi paradigmi come quello superconduttivo [fenomeno fisico che comporta resistenza elettrica nulla ed espulsione del campo magnetico che avviene in alcuni materiali al di sotto di una caratteristica temperatura detta critica ndr] o quello basato su trappole ioniche [dispositivo in grado di catturare ioni con l’ausilio di campi elettrici e magnetici ndr].

Negli ultimi anni tutte le grandi aziende high-tech hanno investito nel settore, assieme ad alcune startup come ad esempio Rigetti o D-Wave. Tra le multinazionali della tecnologia si possono citare ad esempio Google, con il suo processore Bristlecone a 72 qubit, IBM, che nel gennaio del 2019 ha annunciato il suo computer quantistico commerciale IBM Q, o Microsoft, che adotta un approccio eterodosso basato sui cosiddetti fermioni di Majorana [particella fermionica che è anche la propria antiparticella; i fermioni sono particelle che, insieme ai bosoni, costituiscono una delle due classi fondamentali in cui si dividono le particelle ndr].

Lo stato attuale delle cose è che è possibile far funzionare dei qubit, ma non è ancora sicuro al 100% il raggiungimento della supremazia quantistica, vale a dire la misurazione empirica inequivocabile della maggiore efficacia dei computer quantistici rispetto a quelli tradizionali nella risoluzione di alcune particolari categorie di problemi.

Su cosa si sta focalizzando la ricerca oggi e quali sono le applicazioni possibili

L’evoluzione della ricerca ora affronta numerose linee, dalla scalabilità dei sistemi (non tutti gli approcci infrastrutturali ora esplorati saranno estendibili con facilità), alla correzione degli errori, dall’esplorazione delle prime applicazioni industriali fino alla creazione di framework e linguaggi per sviluppare software in grado di sfruttarne le potenzialità delle tecnologie quantistiche.

Nel breve termine, visto che richiedono relativamente pochi qubit, le applicazioni più probabili della computazione quantistica riguardano le simulazioni, in particolare per quanto riguarda i sistemi a loro volta basati su proprietà quantistiche. Ad esempio in ambito chimico-biologico ci sono numerose ipotesi, dalla ricerca farmaceutica alla creazione di nuovi materiali, dall’analisi dei fertilizzanti a quella dei sistemi di immagazzinamento di energia.

Nel medio termine si possono ipotizzare anche applicazioni legate alle simulazioni e ai big data, come ad esempio nella finanza o nella ricerca scientifica. Nel lungo termine è possibile che gli attacchi quantistici possano spezzare alcuni degli algoritmi di crittografia oggi regolarmente utilizzati nelle transazioni finanziarie (inclusi molti sistemi di crittografia su cui si basano le blockchain) e nella messa in sicurezza di comunicazioni militari. Si tratta di qualcosa che non accadrà domani, servono quantità molto elevate di qubit per rendere realizzabili queste applicazioni, ma già oggi stanno nascendo filoni di ricerca relativi alla crittografia post quantistica o quantum safe [a questo proposito consigliamo la lettura dell’intervista a Cecilia Boschini, ricercatore presso l’IBM Zurich Research Laboratory, Crittografia a prova di computer quantistico e cloud oriented ndr].

Un ultimo filone di analisi riguarda le potenziali applicazioni legate all’intelligenza artificiale e nel machine learning. Si tratta per ora solo di uno scenario ipotetico e non è possibile fare previsioni. Tuttavia la ricerca sul quantum machine learning si sta estendendo sempre di più, dato che, qualora fosse effettivamente possibile accelerare l’apprendimento in una rete neurale o migliorare i sistemi di apprendimento statistico, le applicazioni sarebbero enormi e toccherebbero tutti i settori, come oggi accade per l’intelligenza artificiale classica.

Quali sono gli investimenti pubblici e privati nel quantum computing

Negli ultimi anni si è assistito anche a un crescente volume di investimenti pubblici e privati per lo sviluppo di computer quantici e di tecnologie quantistiche in generale.

I principali fondi di venture capital americani, come Andresseen-Horowitz, Founders Fund e Google Ventures hanno almeno una società nel portafoglio legata a questo settore, così come i principali acceleratori come Y Combinator o banche di investimento come Goldman Sachs.

Numerosi governi, viste anche le implicazioni nella difesa e nell’intelligence, stanno finanziando progetti di ricerca a riguardo. La Cina e gli Stati Uniti hanno lanciato programmi pluriennali nell’ordine dei miliardi di Euro, e anche l’Unione Europea ha lanciato il Quantum Flagship programme per il valore di un miliardo di Euro. Tante altre nazioni, dal Canada a Singapore, hanno investito risorse e sono state in grado di attrarre capitale umano nei loro centri di ricerca.

Si tratta di un fenomeno che continuerà nel breve termine e in cui sarà fondamentale costruire gli ecosistemi a 360 gradi: non solo la ricerca per se, ma la formazione a monte e il ciclo di trasferimento tecnologico e investimento in capitale di rischio a valle. Chi riuscirà a farlo potrà giocare un ruolo nella “seconda rivoluzione quantistica”, basata sull’apertura di spazi di applicazione nuovi nelle telecomunicazioni, nella comunicazione, nella crittografia e nell’elaborazione di informazioni.

Per approfondire: Quantum Computing: Tecnologia, mercato e investimenti, Raffaele Mauro, Tag Books, EGEA, 2018

Raffaele Mauro

Appassionato di tecnologia, finanza e geopolitica. Ora è il Managing Director di Endeavor Italia, organizzazione che supporta le imprese ad alta crescita su scala internazionale. In precedenza ha lavorato in istituzioni finanziarie come Intesa Sanpaolo e nei principali fondi di venture capital italiani come United Ventures e P101. Membro della Kauffman Society of Fellows, ha ottenuto l’MPA ad Harvard con specializzazione in finanza internazionale, il dottorato di ricerca in Bocconi ed il GSP presso la Singularity University nel campus NASA Ames. È autore di “Hacking Finance: la rivoluzione del Bitcoin e della blockchain” e "Quantum Computing: tecnologia, applicazioni, investimenti"

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