Un team di ricercatori di vari istituti di ricerca in tutta la Cina ha recentemente dimostrato la supremazia quantistica grazie a un computer quantistico fotonico. Un articolo recentemente pubblicato dalla rivista Science descrive il computer quantistico come “Jiuzhang”.
Come riportato da WordsSideKick.com , il computer quantistico, progettato principalmente dai ricercatori dell’Università di Scienza e Tecnologia, è sostanzialmente più potente del computer quantistico progettato da Google nel 2019. Nel 2019, Google ha affermato di aver progettato il primo computer in assoluto per raggiungere la “supremazia quantistica”, che fa riferimento all’uso di computer basati su quantum per superare gli attuali supercomputer tradizionali. Secondo quanto riferito, Jiuzhang è circa 10 miliardi di volte più veloce del computer quantistico progettato da Google.
Negli ultimi anni, la Cina ha fatto massicci investimenti nell’area dell’informatica quantistica, finanziando la ricerca presso il National Laboratory for Quantum Information Sciences della nazione per circa $ 10 miliardi di dollari. Inoltre, la Cina è attualmente uno dei leader mondiali nel networking quantistico. Il networking quantistico utilizza la meccanica quantistica per codificare i dati mentre vengono trasmessi su lunghe distanze.
I computer quantistici sfruttano le proprietà uniche delle particelle quantistiche per ottenere prestazioni migliori rispetto ai computer tradizionali. I computer classici possono elaborare solo i dati che esistono in uno dei due diversi stati. I bit in questo sistema binario utilizzano uno e zero per rappresentare i dati ed è intrinsecamente limitato rispetto ai bit quantistici (qubit), che possono esistere in più di due stati contemporaneamente. Questa proprietà consente ai computer quantistici di gestire problemi più complessi ed elaborare attività molto più rapidamente rispetto ai migliori supercomputer odierni.
È stato a lungo teorizzato che i computer quantistici potrebbero battere drasticamente i computer moderni, ma produrre un computer quantistico affidabile è una sfida ingegneristica che è ancora in corso. I computer quantistici spesso devono essere posizionati in ambienti controllati che impediscano fluttuazioni di temperatura o altre variabili ambientali che potrebbero annullare i calcoli di un computer quantistico. Gruppi di ricerca in tutto il mondo hanno sperimentato diversi modi di costruire computer quantistici. Mentre il computer quantistico vinto da Google si basava su materiali superconduttori integrati con chip, Jiuzhang si affida a circuiti ottici.
Per testare Jizhang, il team di ricerca ha fatto calcolare l’output di un circuito che utilizza la luce e restituisce un elenco di numeri. Questo processo è noto come campionamento del bosone gaussiano . L’obiettivo era rilevare il maggior numero di fotoni possibile. Jiuzhang è un circuito ottico stesso ed è riuscito a rilevare una media di 43 fotoni, raggiungendo un record di 76 fotoni.
Secondo l’articolo pubblicato su Science, ci sono voluti circa 200 secondi per generare l’elenco dei numeri per ogni esecuzione di prova del computer quantistico. I supercomputer tradizionali impiegherebbero circa 2,5 miliardi di anni per generare lo stesso elenco di numeri. Se la stessa velocità di calcolo è valida per altre attività, i computer quantistici potrebbero essere in grado di eseguire calcoli circa 100 trilioni di volte più rapidamente rispetto ai supercomputer tradizionali.
È importante notare che Jiuzhang può svolgere solo la ristretta gamma di compiti per cui è stato sviluppato, quelli incentrati sul campionamento del bosone gaussiano. Jiuzhang non è un computer quantistico generale. Tuttavia, è un passo verso la creazione di computer quantistici pratici.
Come riportato da TechXplore , il computer Jiuzhang non è l’unico esempio recente di progressi nella tecnologia informatica basata sulla luce ad avere potenziali impatti sull’intelligenza artificiale. Un team di ricercatori ha recentemente esaminato i recenti progressi riguardanti l’applicazione del calcolo ottico alle tecnologie di calcolo visivo, scoprendo che le piattaforme di calcolo ottico possono potenzialmente interagire con reti neurali profonde.
Il team di ricerca ha studiato diversi esempi di calcolo ottico insieme all’intelligenza artificiale per scoprire che l’inferenza dell’intelligenza artificiale basata sul movimento della luce attraverso dispositivi ottici potrebbe essere utilizzata per creare nuove forme di tecnologie di calcolo visivo. Questi includono reti neurali ottiche in grado di elaborare e classificare rapidamente oggetti senza la necessità di un’alimentazione esterna, facendo affidamento sulla luce in ingresso per alimentare i calcoli.
I dispositivi di intelligenza artificiale che operano in sistemi come case intelligenti, sensori remoti e veicoli autonomi potrebbero aumentare la potenza di un normale computer elettronico utilizzando la luce per analizzare rapidamente gli oggetti e l’ambiente circostante quell’oggetto. I sistemi informatici ottici ibridi potrebbero sfruttare sia la flessibilità dei computer tradizionali che il parallelismo e la velocità dei computer ottici.
