Il calcolo quantistico promette di trasformare settori come la crittografia e la scoperta di farmaci, grazie alla sua capacità di eseguire calcoli complessi a velocità senza precedenti. Tuttavia, la fragilità intrinseca dei qubit, le unità fondamentali dell’informazione quantistica, rende i sistemi quantistici suscettibili a errori che possono compromettere l’affidabilità dei risultati. Per affrontare questa sfida cruciale, Google DeepMind e Google Quantum AI hanno collaborato per sviluppare AlphaQubit, un decodificatore basato sull’intelligenza artificiale progettato per identificare e correggere gli errori nei computer quantistici con una precisione senza precedenti.
I qubit operano secondo i principi della meccanica quantistica, come la sovrapposizione e l’entanglement, che conferiscono ai computer quantistici il loro potenziale unico. Tuttavia, queste stesse proprietà rendono i qubit estremamente sensibili alle interferenze esterne e alle fluttuazioni ambientali, portando a errori durante le operazioni di calcolo. La correzione degli errori quantistici è quindi essenziale per garantire l’affidabilità dei risultati, ma rappresenta una sfida significativa a causa della complessità e della natura probabilistica dei sistemi quantistici.
AlphaQubit utilizza reti neurali basate su trasformatori ricorrenti per decodificare gli errori nel codice di superficie, uno degli schemi di correzione degli errori più promettenti per il calcolo quantistico. A differenza dei metodi tradizionali che si basano su modelli predefiniti di come si verificano gli errori, AlphaQubit apprende direttamente dai dati provenienti dal sistema quantistico, adattandosi al rumore complesso e imprevedibile presente negli ambienti reali.
Nei test condotti sul processore quantistico Sycamore di Google, AlphaQubit ha dimostrato una riduzione degli errori del 6% rispetto ai metodi basati su reti tensoriali e del 30% rispetto al “correlated matching”, un decodificatore ampiamente utilizzato.
Questi risultati evidenziano la capacità di AlphaQubit di migliorare significativamente l’accuratezza della correzione degli errori nei sistemi quantistici reali.
L’introduzione di AlphaQubit rappresenta un passo fondamentale verso la costruzione di computer quantistici affidabili e scalabili. Migliorando la capacità di identificare e correggere gli errori, AlphaQubit consente ai ricercatori di concentrarsi su altre sfide, come il miglioramento della stabilità hardware e l’aumento dell’efficienza computazionale. Questa sinergia tra intelligenza artificiale e calcolo quantistico illustra come le tecnologie emergenti possano convergere per affrontare problemi scientifici complessi, accelerando i progressi verso l’implementazione pratica del calcolo quantistico