Cos'è il quantum computing?

Il campo del quantum computing comprende una serie di discipline, tra cui hardware e algoritmi quantistici. Sebbene sia ancora in fase di sviluppo, la tecnologia quantistica sarà presto in grado di risolvere problemi complessi che i supercomputer classici non possono risolvere (o non possono risolvere abbastanza velocemente).

Utilizzando la fisica quantistica, i computer quantistici su larga scala sarebbero in grado di affrontare alcuni problemi complessi molto più velocemente delle moderne macchine classiche. Con un computer quantistico, alcuni problemi che potrebbero richiedere migliaia di anni per essere risolti da un computer classico potrebbero essere risolti nel giro di pochi minuti o ore.

La meccanica quantistica, ovvero lo studio della fisica su scala molto piccola, rivela sorprendenti principi naturali fondamentali. I computer quantistici utilizzano specificamente questi fenomeni per accedere a metodi matematici di risoluzione dei problemi che non sono disponibili con la sola informatica classica.

Nella pratica, i computer quantistici dovrebbero essere molto utili per due tipi di attività: modellare il comportamento dei sistemi fisici e identificare modelli e strutture nelle informazioni.

La meccanica quantistica è un po' come il sistema operativo dell'universo. Un computer che utilizza principi quantistici per elaborare le informazioni presenta alcuni vantaggi nella modellazione dei sistemi fisici. Pertanto, il quantum computing è di particolare interesse per le applicazioni di chimica e scienza dei materiali. Ad esempio, i computer quantistici potrebbero aiutare i ricercatori alla ricerca di molecole utili per applicazioni farmaceutiche o ingegneristiche a identificare i candidati in modo più rapido ed efficiente.

I computer quantistici possono anche elaborare dati utilizzando tecniche matematiche non accessibili ai computer classici. Ciò significa che possono dare struttura ai dati e aiutare a scoprire modelli che i soli algoritmi classici potrebbero non individuare. Nella pratica, questo potrebbe essere utile per applicazioni che vanno dalla biologia (ad esempio, il ripiegamento delle proteine) alla finanza.

Attualmente, gran parte del lavoro di ricerca nel quantum computing prevede la ricerca di algoritmi e applicazioni all'interno di queste categorie ampie di usi previsti. Questo si va ad aggiungere allo sviluppo della nuova tecnologia stessa.

Poiché istituzioni leader come IBM, Amazon, Microsoft e Google, oltre a startup come Rigetti e Ionq, continuano a investire molto in questa entusiasmante tecnologia, si stima che il quantum computing diventerà un settore da 1,3 trilioni di dollari entro il 2035.

Quando si parla computer quantistici, è importante capire che, alle scale più piccole, l’universo si comporta in modo molto diverso da quello a cui siamo abituati nella nostra vita quotidiana. Rispetto a ciò che abbiamo imparato studiando fisica alle scuole elementari, i comportamenti degli oggetti quantistici sono spesso bizzarri e controintuitivi.

Descrivere i comportamenti delle particelle quantistiche rappresenta una sfida unica. La maggior parte dei paradigmi di buon senso per il mondo naturale non dispongono del vocabolario per comunicare i comportamenti sorprendenti delle particelle quantistiche. Tuttavia, la meccanica quantistica rivela come funziona davvero l’universo.

I computer quantistici utilizzano la meccanica quantistica sostituendo i tradizionali circuiti a bit binari con particelle quantistiche chiamate bit quantistici o qubit. Queste particelle si comportano in modo diverso dai bit, esibendo proprietà uniche che possono essere descritte solo con la quantistica.

Per comprendere il quantum computing, è importante comprendere quattro principi chiave della meccanica quantistica:

• Sovrapposizione
• Entanglement
• Decoerenza
• Interferenza

Un qubit non è di per sé molto utile. Tuttavia, può mettere le informazioni quantistiche che contiene in uno stato di sovrapposizione, che rappresenta una combinazione di tutte le possibili configurazioni del qubit. I gruppi di qubit in sovrapposizione possono creare spazi computazionali complessi e multidimensionali. In questi spazi, è possibile rappresentare problemi complessi in modi nuovi.

Quando viene misurato un sistema quantistico, il suo stato collassa da una sovrapposizione di possibilità a uno stato binario, che può essere registrato come codice binario sotto forma di zero o uno.

L'entanglement è la capacità dei qubit di correlare il proprio stato ad altri qubit. I sistemi entangled sono così intrinsecamente collegati che, quando i processori quantistici misurano un singolo qubit entangled, possono determinare immediatamente le informazioni sugli altri qubit del sistema entangled.

L'interferenza è il motore del quantum computing. Un ambiente di qubit posti in uno stato di sovrapposizione collettiva struttura le informazioni in un modo che assomiglino a onde, con ampiezze associate a ciascun risultato.

Queste ampiezze diventano le probabilità dei risultati di una misurazione del sistema. Queste onde possono accumularsi l'una sull'altra quando molte di esse raggiungono il picco in corrispondenza di un particolare risultato, oppure annullarsi a vicenda quando picchi e depressioni interagiscono. Amplificare una probabilità o annullarne altre sono entrambe forme di interferenza.

La decoerenza è il processo in cui un sistema in uno stato quantistico collassa in uno stato non quantistico. Può essere innescato intenzionalmente misurando un sistema quantistico o altri fattori ambientali (a volte questi fattori lo innescano involontariamente). In generale, il quantum computing richiede di evitare e ridurre al minimo la decoerenza.

Per comprendere meglio il quantum computing, consideriamo che due idee sorprendenti sono entrambe vere. La prima è che gli oggetti che possono essere misurati poiché hanno degli stati definiti, ovvero qubit in sovrapposizione con ampiezze di probabilità definite, si comportano in modo casuale. La seconda è che gli oggetti distanti, in questo caso i qubit entangled, possono comunque comportarsi in modi che, sebbene singolarmente casuali, sono fortemente correlati.

Un calcolo su un computer quantistico funziona preparando una sovrapposizione di stati computazionali. Un circuito quantistico, preparato dall'utente, utilizza delle operazioni per intrappolare i qubit e generare schemi di interferenza, governati da un algoritmo quantistico. Molti risultati possibili vengono annullati dall'interferenza, mentre altri vengono amplificati. I risultati amplificati costituiscono le soluzioni del calcolo.

La differenza principale tra computer classici e quantistici è che i computer quantistici utilizzano qubit anziché bit. Sebbene il quantum computing utilizzi il codice binario, i qubit elaborano le informazioni in modo diverso dai computer classici. Cosa sono i qubit e da dove provengono?

Mentre i computer classici si basano sui bit (zeri e uno) per memorizzare ed elaborare i dati, i computer quantistici elaborano i dati in modo diverso, utilizzando i quantum bit (qubit) in sovrapposizione.

Un qubit può comportarsi come un bit e memorizzare uno zero o un uno, ma può anche essere una combinazione ponderata di zero e uno allo stesso tempo. Quando i qubit vengono combinati, le loro sovrapposizioni possono crescere in modo esponenziale in termini di complessità: due qubit possono essere in una sovrapposizione delle quattro possibili stringhe a 2 bit, tre qubit possono essere in una sovrapposizione delle otto possibili stringhe a 3 bit, e così via. Con 100 qubit, le possibilità sono astronomiche.

Gli algoritmi quantistici funzionano manipolando le informazioni in un modo inaccessibile ai computer classici, il che può offrire notevoli velocizzazioni per determinati problemi, soprattutto quando computer quantistici e supercomputer classici ad alte prestazioni lavorano insieme.

In genere, i qubit vengono creati manipolando e misurando sistemi che presentano un comportamento meccanico quantistico, come circuiti superconduttori, fotoni, elettroni, ioni intrappolati e atomi.

Esistono molti modi diversi per creare i qubit utilizzati oggi nel quantum computing, alcuni più adatti a diversi tipi di attività.

Di seguito sono riportati alcuni dei tipi più comuni di qubit in uso:

• Qubit superconduttori: realizzati con materiali superconduttori che funzionano a temperature estremamente basse, questi qubit sono apprezzati per la loro velocità nell’esecuzione dei calcoli e per il loro controllo dettagliato.
  
  
• Qubit a ioni intrappolati: le particelle di ioni intrappolate possono essere utilizzate anche come qubit e sono note per i lunghi tempi di coerenza e le misurazioni ad alta fedeltà, tuttavia sono molto più lente dei qubit superconduttori.
  
  
• Punti quantici: i punti quantici sono piccoli semiconduttori che catturano un singolo elettrone e lo utilizzano come qubit, offrendo un potenziale promettente di scalabilità e compatibilità con la tecnologia dei semiconduttori esistente.
  
  
• Fotoni: i fotoni sono singole particelle di luce. Possono essere utilizzati per creare qubit e inviare informazioni quantistiche su lunghe distanze attraverso cavi in fibra ottica. Vengono utilizzati nella comunicazione quantistica e nella crittografia quantistica.

I computer che utilizzano bit quantistici presentano alcuni vantaggi rispetto ai computer che utilizzano bit classici. Poiché i qubit possono mantenere una sovrapposizione e presentare interferenze, un computer quantistico che utilizza i qubit affronta i problemi in modi diversi dai computer classici.

Per comprendere meglio come i computer quantistici utilizzano i qubit per risolvere problemi complessi, immaginiamo di trovarci al centro di un labirinto intricato. Per uscire dal labirinto, un approccio di calcolo classico tradizionale consisterebbe nel risolvere il problema mediante una "forzatura", ovvero provando ogni possibile combinazione di percorsi per trovare l'uscita. Questo tipo di computer utilizzerebbe i bit per esplorare nuovi percorsi e ricordare quali sono i vicoli ciechi.

Un computer quantistico potrebbe ricavare il percorso corretto senza dover testare tutti i percorsi errati, come se vedesse dall'alto il labirinto. In realtà, i qubit non testano più percorsi contemporaneamente. I computer quantistici misurano invece le ampiezze di probabilità dei qubit per determinare un risultato.

Queste ampiezze funzionano come onde, sovrapponendosi e interferendo tra loro. Quando le onde asincrone si sovrappongono, eliminano di fatto le possibili soluzioni a problemi complessi, mentre l'onda o le onde coerenti realizzate offrono una soluzione corretta.

Un processore IBM Quantum è un wafer non molto più grande dei chip in silicio che si trovano in un laptop. Tuttavia, i moderni sistemi hardware quantistici (usati per mantenere gli strumenti a una temperatura ultrafredda) e i componenti elettronici aggiuntivi a temperatura ambiente, utilizzati per controllare il sistema e processare i dati quantum, sono pari a un'auto di medie dimensioni.

Sebbene il grande ingombro di un sistema hardware quantistico completo renda la maggior parte dei computer quantistici tutt'altro che portatili, i ricercatori e gli informatici sono comunque in grado di accedere alle funzionalità di calcolo quantistico off-site attraverso il cloud computing. I principali componenti hardware di un computer quantistico sono i seguenti.

Composti da qubit disposti in varie configurazioni per consentire la comunicazione, i chip quantistici (noti anche come quantum data plane) agiscono come il cervello del computer quantistico.

In qualità di componente principale di un computer quantistico, un processore quantum contiene i qubit fisici del sistema e le strutture necessarie per mantenerli in posizione. Le quantum processing unit (QPU) includono il chip quantistico, l'elettronica di controllo e l'hardware di calcolo classico necessari per l'input e l'output.

Probabilmente il tuo computer desktop utilizza una ventola per raffreddarsi a sufficienza per funzionare. I processori quantistici devono essere molto freddi, circa un centesimo di grado sopra lo zero assoluto, per ridurre al minimo il rumore ed evitare la decoerenza al fine di mantenere i propri stati quantistici. Questa temperatura ultrabassa si ottiene con superfluidi superraffreddati. A queste temperature, alcuni materiali presentano un importante effetto meccanico quantistico: gli elettroni si muovono attraverso di essi senza resistenza. Questo effetto li rende dei superconduttori.

Quando i materiali diventano superconduttori, i loro elettroni si abbinano, formando coppie di Cooper. Queste coppie possono trasportare una carica attraverso barriere, o isolanti, tramite un processo noto come tunneling quantistico. Due superconduttori collocati su entrambi i lati di un isolante formano una giunzione Josephson, un elemento cruciale dell'hardware di quantum computing.

I computer quantistici utilizzano circuiti con condensatori e giunzioni Josephson come qubit superconduttori. Sparando fotoni a microonde a questi qubit, possiamo controllarne il comportamento e far sì che essi contengano, modifichino e leggano singole unità di informazioni quantistiche.

La ricerca continua a migliorare i componenti quantistici, ma questa è solo metà dell’equazione. Il punto cruciale della scoperta del vantaggio quantistico sarà uno stack altamente performante e stabile per supportare la prossima generazione di algoritmi quantistici.

Nel 2024, IBM ha introdotto la prima versione stabile del kit di sviluppo software open source (SDK) di Qiskit, ovvero Qiskit SDK 1.x. Con oltre 600.000 utenti registrati e 700 università globali che lo utilizzano per sviluppare classi di quantum computing, Qiskit è diventato lo stack preferito per il quantum computing.

Tuttavia, Qiskit non è semplicemente il software di sviluppo quantistico più popolare al mondo per costruire e realizzare circuiti quantistici. Stiamo ridefinendo Qiskit per rappresentare il software full stack per il quantum di IBM, estendendo l’SDK Qiskit con software e servizi middleware per scrivere, ottimizzare ed eseguire programmi su sistemi IBM Quantum, inclusi nuovi strumenti dell’intelligenza artificiale generativa che assistono nella scrittura del codice.

Il quantum computing si basa sui principi della meccanica quantistica, che descrivono come gli oggetti molto piccoli si comportano diversamente dagli oggetti di grandi dimensioni. Tuttavia, poiché la meccanica quantistica fornisce le leggi fondamentali per il nostro intero universo, su un livello molto piccolo, ogni sistema è un sistema quantistico.

Per questo motivo possiamo dire che, sebbene anche i computer convenzionali siano costruiti su sistemi quantistici, non riescono a utilizzare appieno le proprietà quantistiche durante i loro calcoli. Si prevede che i computer quantistici utilizzino meglio la meccanica quantistica per eseguire calcoli che nemmeno i computer ad alte prestazioni sono in grado di eseguire.

Dagli antiquati lettori di schede perforate ai moderni supercomputer, i computer tradizionali (o classici) funzionano essenzialmente allo stesso modo. Queste macchine eseguono generalmente calcoli in sequenza, memorizzando i dati attraverso bit binari di informazioni. Ogni bit rappresenta uno 0 o un 1.

Combinandoli in codice binario e manipolandoli attraverso operazioni logiche, possiamo usare i computer per creare di tutto, dai semplici sistemi operativi ai calcoli di supercomputing più avanzati.

I computer quantistici, come i computer classici, sono macchine per la risoluzione dei problemi. Tuttavia, al posto dei bit, il quantum computing usa i qubit. I qubit sono utilizzati per elaborare dati come i bit tradizionali; tuttavia, utilizzando i fenomeni quantistici, i qubit hanno accesso a matematiche più complesse per un diverso tipo di calcolo. Ciò è dovuto a concetti quantistici noti come sovrapposizione e interferenza, discussi in precedenza.

• Utilizzato da computer e dispositivi comuni e multiuso.
• Elabora le informazioni in bit con un numero discreto di stati possibili, ovvero 0 o 1.

• Utilizzato da hardware specializzato per il quantum computing basato sulla meccanica quantistica.
• Elabora le informazioni in qubit come 0, 1 o una sovrapposizione di 0 e 1.
• Elabora i dati con la logica quantum utilizzando l'interferenza per risolvere i problemi.

I processori quantistici non eseguono le equazioni matematiche allo stesso modo dei computer classici. A differenza dei computer classici che devono calcolare ogni fase di un calcolo complicato, i circuiti quantistici realizzati con qubit logici possono elaborare problemi complessi in modo più efficiente.

Mentre i computer tradizionali forniscono comunemente risposte univoche, le macchine quantistiche probabilistiche forniscono spesso intervalli di risposte possibili. Questo intervallo potrebbe far sembrare il calcolo quantistico meno preciso del calcolo tradizionale. Tuttavia, per i tipi di problemi incredibilmente complessi che i computer quantistici potrebbero presto risolvere, questa modalità di calcolo potrebbe potenzialmente risparmiare centinaia di migliaia di anni di calcolo tradizionale.

In pratica, i computer quantistici e i computer classici lavorano insieme in workflow combinati per risolvere i problemi. I metodi più efficienti assegnano le parti di un calcolo in cui i computer quantistici sono più bravi alle risorse di calcolo quantistico e le parti in cui i computer classici sono più bravi alle risorse di calcolo classico.

I computer quantistici completamente realizzati che lavorano insieme ai computer classici ad alte prestazioni sarebbero di gran lunga superiori ai soli computer classici per determinati tipi di problemi, come la fattorizzazione di numeri interi. Tuttavia, il quantum computing non è l'ideale per ogni problema (nè per la maggior parte dei problemi).

Per la maggior parte dei compiti e dei problemi, si prevede che i computer classici rimangano la soluzione migliore. Tuttavia, quando gli scienziati e gli ingegneri si imbattono in alcuni problemi molto complessi, entra in scena il quantum computing. Per questo tipo di calcoli difficili, anche i supercomputer classici più potenti impallidiscono rispetto al quantum computing. Questo perché anche i supercomputer classici più potenti sono macchine a codice binario che si basano sulla tecnologia del XX secolo.

I problemi complessi sono problemi con molte variabili che interagiscono in modi complicati. Ad esempio, modellare il comportamento dei singoli atomi in una molecola è un problema complesso a causa di tutte le diverse interazioni tra gli elettroni. Anche l'identificazione di una nuova fisica in un supercollisore è un problema complesso. Ci sono alcuni problemi complessi che non sappiamo come risolvere con i computer classici su qualsiasi scala pratica.

Un computer classico potrebbe essere ottimo per compiti difficili come ordinare un grande database di molecole. Tuttavia, fatica a risolvere problemi più complessi, come simulare il comportamento di quelle molecole.

Oggi, se gli scienziati vogliono sapere come si comporta una molecola, devono sintetizzarla e sperimentarla nel mondo reale. Se vogliono sapere come una piccola modifica influisce sul suo comportamento, di solito devono sintetizzare la nuova versione e ripetere l'esperimento. Si tratta di un processo costoso e dispendioso in termini di tempo che impedisce il progresso in campi diversi come la medicina e la progettazione di semiconduttori.

Un supercomputer classico potrebbe provare a simulare il comportamento molecolare con la forza bruta utilizzando i suoi numerosi processori per esplorare tutti i modi possibili in cui ogni parte della molecola potrebbe comportarsi. Tuttavia, appena supera le molecole più semplici e lineari disponibili, il supercomputer si blocca. Nessun computer classico è in grado di gestire tutte le possibili permutazioni del comportamento molecolare utilizzando i metodi conosciuti.

Gli algoritmi quantistici adottano un nuovo approccio a questo tipo di problemi complessi creando spazi computazionali multidimensionali in cui eseguire algoritmi che si comportano in modo molto simile a queste stesse molecole. Questo risulta essere un modo molto più efficiente di risolvere problemi complessi come le simulazioni chimiche.

In poche parole, i computer classici devono elaborare i numeri per capire come si comporterà una molecola, mentre un computer quantistico ha bisogno di elaborare i numeri, perché può imitare direttamente il sistema molecolare.

Gli algoritmi quantistici possono anche elaborare i dati in modi che i computer classici non possono fare, offrendo nuove strutture e insight.

La prima teoria risale ai primi anni '80, tuttavia solo nel 1994 il matematico Peter Shor ha pubblicato una delle prime applicazioni pratiche del mondo reale per una macchina quantistica. L'algoritmo di Shor per la fattorizzazione degli interi dimostrò come un computer quantistico potesse potenzialmente rompere i sistemi di crittografia più avanzati dell'epoca, alcuni dei quali sono utilizzati ancora oggi. Le scoperte di Shor hanno dimostrato un'applicazione fattibile per i sistemi quantistici, con implicazioni drammatiche non solo per la cybersecurity, ma anche per molti altri campi.

Società di ingegneria, istituzioni finanziarie e compagnie di trasporto globali, tra le tante, stanno esplorando casi d'uso in cui i computer quantistici potrebbero risolvere importanti problemi nei loro settori. All'orizzonte si profila un'esplosione di benefici derivanti dalla ricerca e dallo sviluppo in campo quantistico. Con la scalabilità dell'hardware quantistico e il progresso degli algoritmi quantistici, presto potremo trovare nuove soluzioni a problemi importanti, come la simulazione molecolare, la gestione dell'infrastruttura energetica e la modellazione dei mercati finanziari.

I computer quantistici eccellono nel risolvere determinati problemi complessi con molte variabili. Dallo sviluppo di nuovi farmaci ai progressi nello sviluppo dei semiconduttori e alla risoluzione di problematiche energetiche complesse, il quantum computing potrebbe essere la chiave per le scoperte in diversi settori critici.

Sebbene non sia più semplicemente teorico, il quantum computing è ancora in fase di sviluppo. Mentre gli scienziati di tutto il mondo si sforzano di scoprire nuove tecniche per migliorare la velocità, la potenza e l'efficienza delle macchine quantistiche, la tecnologia si avvicina a un punto di svolta. Comprendiamo l'evoluzione del quantum computing utilizzando i concetti di vantaggio quantistico e utilità quantistica.

Utilità quantistica si riferisce a qualsiasi calcolo quantistico che fornisca soluzioni affidabili e accurate a problemi che sono al di là della portata dei simulatori di macchine quantistiche di computing classico a forza bruta. In precedenza, questi problemi erano accessibili solo ai metodi di approssimazione classici, solitamente metodi di approssimazione specifici per un problema, appositamente realizzati per utilizzare le strutture uniche di un problema specifico. IBM ha dimostrato per la prima volta l'utilità della tecnologia quantistica nel 2023.

In senso ampio, il termine vantaggio quantistico descrive una situazione in cui il quantum può fornire una soluzione migliore, più veloce o più economica rispetto a tutti i metodi classici conosciuti. Un algoritmo che presenta un vantaggio quantistico su un computer quantistico dovrebbe essere in grado di offrire un beneficio pratico e significativo rispetto a tutti i metodi di calcolo classici conosciuti. IBM prevede che i primi vantaggi quantistici saranno realizzati entro la fine del 2026, se le comunità di calcolo quantistico e ad alte prestazioni lavoreranno insieme.

Poiché il quantum computing offre ora una valida alternativa all'approssimazione classica per determinati problemi, i ricercatori affermano che è uno strumento utile per l'esplorazione scientifica o che ha una utilità. L'utilità quantistica non implica l'affermazione che i metodi quantistici abbiano raggiunto una velocità comprovata rispetto a tutti i metodi classici conosciuti. Questa è una differenza fondamentale rispetto al concetto di vantaggio quantistico.

IBM ha introdotto due metriche per confrontare i computer quantistici: fedeltà dei livelli e operazioni a livello di circuito al secondo (CLOPS).

La fedeltà dei livelli, un benchmark estremamente prezioso, offre un modo per incapsulare la capacità dell'intero processore quantistico di far funzionare i circuiti rivelando informazioni su singoli qubit, porte e diafonia. Eseguendo il protocollo di fedeltà dei livelli, i ricercatori possono qualificare il dispositivo quantistico e, allo stesso tempo, accedere a informazioni granulari sulle prestazioni e sugli errori di singoli componenti.

Oltre alla fedeltà dei livelli, IBM ha anche definito una metrica di velocità, ovvero le operazioni a livello di circuito per secondo (CLOPS). Attualmente, CLOPS è una misura della velocità con cui i processori possono eseguire circuiti di volume quantistico in serie, fungendo da misura della velocità olistica del sistema e incorporando il computing quantistico e classico.

Insieme, la fedeltà dei livelli e le CLOPS forniscono un nuovo modo di valutare i sistemi che è più significativo per le persone che cercano di migliorare e utilizzare l'hardware quantistico. Queste metriche facilitano il confronto dei sistemi tra loro, il confronto dei nostri sistemi con altre architetture e la riproduzione dei miglioramenti delle prestazioni su qualsiasi tipo di scala.

Anche la profondità del circuito è una funzionalità essenziale di un'unità di elaborazione quantistica. È una misura del numero di esecuzioni di porte parallele, ovvero il numero di passaggi in un circuito quantistico che l'unità di elaborazione può eseguire prima che i qubit decadano. Maggiore è la profondità del circuito, più complessi sono i circuiti che il computer può eseguire.

Attualmente, aziende come IBM, Google, Microsoft, D-Wave, Rigetti Computing e molte altre producono hardware quantistico reale. Strumenti all’avanguardia che erano solo teorici quattro decenni fa sono ora disponibili per centinaia di migliaia di sviluppatori. Gli ingegneri forniscono processori quantistici superconduttori sempre più potenti a intervalli regolari, insieme a progressi cruciali a livello di software e di orchestrazione quantistica classica. Questo lavoro ci porta a raggiungere la velocità e la capacità di calcolo quantistico necessarie per cambiare il mondo.

Ora che il settore ha raggiunto l’utilità quantistica, i ricercatori sono al lavoro per rendere ancora più utili i computer quantistici all’avanguardia. I ricercatori di IBM Quantum e di altre organizzazioni hanno identificato alcune sfide chiave per migliorare l’utilità e ottenere potenziali vantaggi quantistici:

1. Processori quantistici scalabili: sebbene i processori qubit utilizzati nel quantum computing abbiano il potenziale per superare di gran lunga i processori basati su bit, gli attuali processori quantistici possono supportare solo un piccolo numero di potenziali qubit. Con il progredire della ricerca, IBM prevede di introdurre un sistema quantistico con 200 qubit logici, in grado di eseguire 100 milioni di porte quantistiche entro il 2029, con l’obiettivo di 2.000 qubit logici in grado di eseguire 1 miliardo di porte entro il 2033.
   
   
2. Scalabilità dell’hardware quantistico: sebbene potenti, i qubit sono anche molto soggetti a errori e richiedono grandi sistemi di raffreddamento, in grado di creare temperature inferiori a quelle dello spazio esterno. I ricercatori stanno attualmente sviluppando modi per scalare qubit, elettronica, infrastruttura e software per ridurre l’impronta, i costi e il consumo di energia.
   
   
3. Correzione degli errori quantistici: la decoerenza, il processo in cui i qubit non funzionano correttamente e producono risultati imprecisi, è un grosso ostacolo per qualsiasi sistema quantistico. La correzione degli errori quantistici richiede la codifica delle informazioni quantistiche in più qubit di quelli di cui avremmo altrimenti bisogno. Nel 2024, IBM ha annunciato un nuovo e rivoluzionario codice di correzione degli errori, circa 10 volte più efficiente rispetto ai metodi precedenti. Sebbene rimangano delle sfide nell’implementazione di codici di correzione degli errori quantistici e nell’esecuzione di calcoli su informazioni quantistiche codificate, questo nuovo codice segna un chiaro percorso verso l’esecuzione di circuiti quantistici con un miliardo di porte logiche o più.
   
   
4. Scoperta di algoritmi quantistici: il vantaggio quantistico richiede due componenti. Il primo è rappresentato dai circuiti quantistici vitali e il secondo è un mezzo per dimostrare che quei circuiti quantistici siano migliori dei metodi classici noti per risolvere un problema quantistico. La scoperta di algoritmi quantistici è ciò che porterà le attuali tecnologie dall’utilità quantistica al vantaggio quantistico.
   
   
5. Software e middleware quantum: il vantaggio quantistico richiede uno stack software altamente performante e stabile per scrivere, ottimizzare ed eseguire programmi quantistici. Open source e basato su Python,Qiskit di IBM è di gran lunga l’SDK quantistico più utilizzato al mondo. È utile per le esecuzioni sia nella gamma di computer quantistici superconduttori di IBM, sia su sistemi che utilizzano tecnologie alternative, come ioni intrappolati in campi magnetici o annealing quantistico.
   
   
6. Super computing quantistico: nel prossimo futuro, il quantum computing funzionerà in tandem con il super computing classico moderno e futuro per essere utile. I ricercatori quantistici si stanno quindi preparando per un mondo in cui i super computer classici possano utilizzare circuiti quantistici per aiutare a risolvere i problemi.