Negli ultimi anni, alcune grandi aziende tecnologiche come IBM, Microsoft, Intel o Google hanno lavorato in relativo silenzio su qualcosa che suona alla grande: il quantum computing . Il problema principale è che è difficile sapere di cosa si tratta esattamente e per cosa può essere utile.
Ci sono alcune domande che possono essere facilmente risolte. Ad esempio, il calcolo quantistico non ti aiuterà ad avere più FPS sulla tua scheda grafica al momento. Né sarà facile come cambiare la CPU del tuo computer per un quantum per renderlo “iperveloce”. L’informatica quantistica è sostanzialmente diversa dall’informatica a cui siamo abituati, ma come?
Qual è l’origine dell’informatica quantistica?
All’inizio del XX secolo, Planck ed Einstein proposero che la luce non è un’onda continua (come le onde di uno stagno) ma che è divisa in piccoli pacchetti o quanti. Questa idea apparentemente semplice è servita a risolvere un problema chiamato “catastrofe ultravioletta”. Ma nel corso degli anni altri fisici lo hanno sviluppato e sono giunti a conclusioni sorprendenti sulla questione, di cui saremo interessati in due: la sovrapposizione di stati e l’entanglement.
Per capire perché siamo interessati, facciamo una breve pausa e pensiamo a come funziona un computer classico. L’unità di base delle informazioni è il bit, che può avere due possibili stati (1 o 0) e con cui possiamo eseguire varie operazioni logiche (AND, NOT, OR). Mettendo insieme n bit possiamo rappresentare numeri e operare su quei numeri, ma con limitazioni: possiamo rappresentare solo fino a 2 stati diversi, e se vogliamo cambiare x bit dobbiamo eseguire almeno x operazioni su di essi: non c’è modo per cambiarli magicamente senza toccarli.
Bene, la sovrapposizione e l’entanglement ci consentono di ridurre questi limiti: con la sovrapposizione, possiamo memorizzare molti più di solo 2 ^ n stati con n bit quantici (qubit) e l’entanglement mantiene determinate relazioni tra qubit in modo tale che le operazioni in uno qubit influenzano con forza il resto.
Anche la sovrapposizione, a prima vista come una benedizione, è un problema. Come ha mostrato Alexander Holevo nel 1973, anche se abbiamo molti più stati di quanti ne possiamo salvare in n qubit, in pratica possiamo leggere solo 2 ^ n diversi. Come abbiamo visto in un articolo di Genbeta sulle basi dell’informatica quantistica: un qubit non vale solo 1 o 0 come un bit normale, ma può essere 1 nell’80% e 0 nel 20%. Il problema è che quando lo leggiamo possiamo ottenere solo 1 o 0 e le probabilità che ogni valore avesse di partire vanno perse perché quando lo abbiamo misurato lo abbiamo modificato.
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Questa discrepanza tra le informazioni conservate dai qubit e ciò che possiamo leggere ha portato Benioff e Feynman a dimostrare che un computer classico non sarebbe in grado di simulare un sistema quantistico senza una quantità sproporzionata di risorse e di proporre modelli per un computer quantistico che ha fatto . è stato in grado di fare quella simulazione.
Quei computer quantistici probabilmente non sarebbero altro che una curiosità scientifica senza il secondo concetto, l’entanglement, che consente di sviluppare due algoritmi abbastanza rilevanti: il tempering quantistico nel 1989 e l’algoritmo di Shor nel 1994. Il primo consente di trovare valori minimi di funzioni, che So detto, non sembra molto interessante ma ha applicazioni nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico, come abbiamo discusso in un altro articolo. Ad esempio, se riusciamo a codificare il tasso di errore di una rete neurale come una funzione a cui possiamo applicare l’estinzione quantistica, quel valore minimo ci dirà come configurare la rete neurale per essere il più efficiente possibile.
Il secondo algoritmo, l’ algoritmo Shor , ci aiuta a scomporre un numero nei suoi fattori primi in modo molto più efficiente di quanto possiamo ottenere su un normale computer. Detto questo, ancora una volta, non sembra affatto interessante. Ma se ti dico che RSA, uno degli algoritmi più utilizzati per proteggere e crittografare i dati su Internet, si basa sul fatto che i numeri di factoring sono esponenzialmente lenti (l’aggiunta di un po ‘alla chiave implica il raddoppio del tempo necessario per eseguire un attacco con la forza) quindi la cosa cambia. Un computer quantistico con qubit sufficienti renderebbe obsoleti molti sistemi di crittografia.
Cosa è stato realizzato finora con l’informatica quantistica?
Fino ad ora, il calcolo quantistico è un campo che non è stato applicato molto nel mondo reale. Per darci un’idea, con i venti qubit del computer quantistico commerciale annunciato da IBM , potremmo applicare l’algoritmo di fattorizzazione di Shor solo a numeri inferiori a 1048576, che come puoi immaginare non è molto impressionante.
Tuttavia, il campo ha un’evoluzione promettente. Nel 1998 il primo ord quantum drive (solo due qubit e necessitava di una macchina a risonanza magnetica nucleare per risolvere un problema “giocattolo” (il cosiddetto problema di Deutsch-Jozsa). Nel 2001 l’algoritmo di Shor fu eseguito per la prima volta. Solo 6 anni dopo, nel 2007, D-Wave ha presentato il suo primo computer in grado di eseguire l’estinzione quantistica con 16 qubit. Quest’anno, la stessa società ha annunciato un computer quenching quantistico a 2000 qubit. D’altra parte, i nuovi computer IBM, sebbene con meno qubit , sono in grado di implementare algoritmi generici e non solo quello dell’estinzione quantistica: in breve, sembra che la spinta sia forte e che l’informatica quantistica sarà sempre più applicabile ai problemi reali.
Cosa possono essere queste applicazioni? Come accennato in precedenza, l’algoritmo di tempera quantistica è molto appropriato per i problemi di apprendimento automatico, il che rende estremamente utili i computer che lo implementano, anche se l’unica cosa che possono fare è eseguire quel singolo algoritmo. Se si possono sviluppare sistemi che, ad esempio, sono in grado di trascrivere conversazioni o identificare oggetti nelle immagini e possono essere “tradotti” per addestrarli in computer quantistici, i risultati potrebbero essere ordini di grandezza migliori di quelli già esistenti. Lo stesso algoritmo potrebbe anche essere usato per trovare soluzioni a problemi in medicina o chimica, come trovare i metodi di trattamento ottimali per un paziente o studiare le possibili strutture di molecole complesse.
I computer quantistici generici, che al momento hanno meno qubit, potrebbero eseguire più algoritmi. Ad esempio, potrebbero essere utilizzati per rompere gran parte della crittografia utilizzata in questo momento, come abbiamo discusso in precedenza (il che spiega perché l’NSA voleva avere un computer quantistico). Servirebbero anche come motori di ricerca superveloci se l’algoritmo di ricerca di Grover può essere implementato e, per la fisica e la chimica, possono essere molto utili come efficienti simulatori di sistemi quantistici .
Le barriere che devono ancora essere superate
Sfortunatamente, algoritmi e codici per computer classici non potevano essere usati su computer quantistici e magicamente ottenere un miglioramento della velocità: è necessario sviluppare un algoritmo quantico (non banale) e implementarlo per ottenere quel miglioramento. Ciò, inizialmente, limita notevolmente le applicazioni dei computer quantistici e sarà un problema da superare quando questi sistemi saranno più sviluppati.
Tuttavia, il problema principale del calcolo quantistico è la costruzione di computer. Rispetto a un normale computer, un computer quantistico è una macchina estremamente complessa: funzionano a una temperatura vicina allo zero assoluto (-273 ºC), il supporto dei qubit è superconduttore e i componenti per poter leggere e manipolare i qubit non sono semplici o.
Come può essere un computer quantistico non quantistico ? Come abbiamo spiegato in precedenza, i due concetti rilevanti di un computer quantistico sono la sovrapposizione e l’entanglement, e senza di essi non possono esserci i miglioramenti di velocità promessi dagli algoritmi quantistici. Se i disturbi del computer modificano i qubit sovrapposti e li portano rapidamente agli stati classici, o se interrompono l’intreccio tra diversi qubit, ciò che abbiamo non è un computer quantistico ma solo un computer estremamente costoso che serve solo per eseguire una manciata di algoritmi. equivalente a un normale computer (e probabilmente darà risultati errati).
Delle due proprietà, l’entanglement è il più difficile da mantenere e dimostrare di esistere. Più qubit ci sono, più è facile per uno di essi deinterlacciarsi (il che spiega perché aumentare il numero di qubit non è un compito banale). E non è sufficiente costruire il computer e vedere che i risultati corretti vengono fuori per dire che ci sono qubit intrecciati: cercare prove di entanglement è un compito in sé e in effetti, la mancanza di prove è stata una delle principali critiche di D -sistemi . Onda ai suoi inizi.
Cosa possiamo aspettarci a lungo termine?
A priori e con i materiali con cui vengono costruiti i computer quantistici, non sembra che la miniaturizzazione sia troppo fattibile. Esistono già ricerche su nuovi materiali che potrebbero essere utilizzati per creare computer quantistici più accessibili. Chissà se tra cinquant’anni saremo in grado di acquistare “CPU quantistiche” per migliorare la velocità dei nostri computer.
