Baidu sta cercando il vantaggio dell’IA quantistica
Baidu, il principale motore di ricerca cinese e potente intelligenza artificiale, ha recentemente annunciato Paddle Quantum , un kit di strumenti per lo sviluppo del machine learning quantistico. Questo è stato l’ultimo di una serie di passi che Baidu ha intrapreso per sposare il calcolo quantistico con l’AI da quando ha fondato il suo Institute for Quantum Computing nel 2018.
“Il calcolo quantistico è diventato uno dei campi di ricerca più attivi”, afferma il dott. Runyao Duan, direttore dell’Istituto per il calcolo quantistico, Baidu Research. “Le persone stanno iniziando a prendere molto sul serio il calcolo quantistico e sono convinte del suo potenziale. In particolare, sono state sviluppate varie tecnologie per costruire tutti gli elementi richiesti dai computer quantistici e questi sono in procinto di essere incollati insieme “, aggiunge.
Prima di entrare a far parte di Baidu, Duan è stato professore e direttore fondatore del Center for Quantum Software and Information presso l’Università di Tecnologia di Sydney. Ha conseguito il dottorato di ricerca nel campo dell’informatica quantistica presso la Tsinghua University di Pechino e nel 2006 ha vinto il premio per la tesi di dottorato eccezionale China Computer Federal (CCF).
Inizialmente interessato all’IA, “mi sento molto fortunato oggi per la mia decisione iniziale di immergermi nell’informatica quantistica”, afferma Duan. Parla di tre elementi dell’informatica quantistica – ricerca, software e hardware – che hanno recentemente compiuto progressi significativi:
La scoperta di nuovi algoritmi e protocolli quantistici, che hanno teoricamente dimostrato i vantaggi schiaccianti del calcolo quantistico rispetto ai modelli di calcolo tradizionali, come algoritmi super efficienti nell’apprendimento automatico quantistico e nella simulazione quantistica;
L’emergere di nuovi strumenti software o ambienti di programmazione come Paddle Quantum, basato sulla piattaforma di apprendimento profondo di Baidu PaddlePaddle;
Il significativo miglioramento della qualità dei gate a un qubit e due qubit come elementi costitutivi di base di grandi chip di elaborazione quantistica. La supremazia quantistica riportata da Google alla fine dello scorso anno, afferma Duan, “ha notevolmente rafforzato la nostra fiducia nella costruzione di chip quantistici di dimensioni maggiori e completamente programmabili”.
Duan paragona lo stato attuale dell’informatica quantistica a uno zigote: “Alla fine verrà consegnato, ma non abbiamo ancora raggiunto un qubit logico. Una volta che le persone troveranno una tecnica ingegneristica per superare questa difficoltà, penso che il calcolo quantistico crescerà in modo esponenziale “.
Allora come sarà tra cinque anni? “È quasi impossibile prevedere come sarà il calcolo quantistico tra cinque anni, poiché il campo si sta evolvendo così rapidamente”, afferma Duan. “Una cosa che possiamo dire con certezza è che la porzione di persone che credono nell’informatica quantistica aumenterà e l’informatica quantistica sarà una delle migliori scelte per gli studenti da perseguire nella loro carriera di dottorato.”
Duan prevede inoltre che “sia il numero che la qualità dei qubit fisici aumenteranno in modo significativo e molti dispositivi NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) per scopi speciali saranno disponibili in alcune applicazioni pratiche”. Si aspetta anche una più stretta interazione tra AI e informatica quantistica: “Sarebbe molto pratico utilizzare tecnologie AI come il deep learning e il cloud computing per sfruttare il mondo quantistico”.
Duan osserva che il calcolo quantistico è un campo interdisciplinare che ha avuto origine dalla meccanica quantistica e dalla teoria del calcolo, ma non è una semplice miscela di entrambi i campi. È un nuovo campo di ricerca che richiede lo sviluppo di nuove competenze e una metodologia completamente nuova e richiede anni di impegno per formare i ricercatori. Di conseguenza, “una delle maggiori sfide che dobbiamo affrontare è la mancanza di talenti nel mercato”, afferma Duan. “La ragione di ciò è che la meccanica quantistica e la teoria del calcolo vengono insegnate raramente nelle scuole superiori e sono solo opzionali in molte università. Un modo possibile per rimediare a questo problema è istituire un corso introduttivo sull’informatica quantistica nelle scuole superiori “. Un altro modo per gli studenti interessati di familiarizzare con il calcolo quantistico, aggiunge Duan, sono i toolkit di programmazione quantistica facilmente accessibili.
Duan vede due ulteriori sfide per l’implementazione diffusa del calcolo quantistico. “Sembra che la maggior parte delle risorse dell’informatica quantistica siano andate all’hardware quantistico”, osserva. La dimensione software dell’informatica quantistica – algoritmi quantistici, applicazioni di intelligenza artificiale quantistica e architettura quantistica – ha ricevuto molta meno attenzione. “Questo semplicemente non è corretto”, dice Duan. “Strumenti software adeguati potrebbero velocizzare notevolmente la progettazione hardware quantistica e mi piacerebbe vedere maggiori investimenti nel software quantistico”. Un’altra sfida per l’implementazione diffusa menzionata da Duan è la necessità di risolvere molti problemi ingegneristici e tecnologici difficili prima di vedere computer quantistici commercialmente validi.
Quando arriveranno computer quantistici pratici e pronti per il business, Duan ritiene che la simulazione chimica sarà la loro prima applicazione chiave. “Con gli attuali dispositivi quantistici possiamo determinare le proprietà delle piccole molecole”, dice Duan, “ed è molto promettente vedere che siamo vicini a farlo per le proprietà delle molecole di medie dimensioni. Le conseguenze di ciò sarebbero enormi, con applicazioni come la scoperta di farmaci e la progettazione dei materiali “.
Un’altra applicazione chiave iniziale sarà l’apprendimento automatico, soprattutto con set di dati relativamente piccoli. Duan ritiene inoltre che utilizzare con successo i computer quantistici per applicazioni chiave “aumenterebbe notevolmente la nostra comprensione della meccanica quantistica e in un certo senso migliorerebbe in modo significativo l’educazione fisica”. Immagina un futuro in cui vi sia una diffusa “comprensione dei principi fondamentali della meccanica quantistica e delle sue applicazioni tipiche nell’elaborazione delle informazioni, proprio come quello che abbiamo ottenuto per la meccanica newtoniana e le attuali tecnologie dell’informazione”.
Dato il potenziale impatto dell’informatica quantistica, “le grandi aziende non possono semplicemente aspettare che i computer quantistici siano disponibili”, afferma Duan. “Sarebbe troppo tardi in quanto hanno bisogno di sviluppare le loro applicazioni specializzate e l’interfaccia software, che richiedono tutte [forza lavoro] altamente qualificata”.
Il consiglio di Duan alla tecnologia e ai dirigenti aziendali è “agire ora”. Innanzitutto, devono studiare e comprendere le basi del calcolo quantistico. Quindi dovrebbero esplorare il potenziale impatto dell’informatica quantistica sul loro core business. Infine, dovrebbero investire nella creazione di “un piccolo gruppo di informatica quantistica come parte del loro team tecnologico, dedito esclusivamente a rendere l’impresa pronta per il quantum. Il compito cruciale di questo piccolo gruppo non è quello di sviluppare tecnologie quantistiche fondamentali, ma di collaborare con altre aziende leader di informatica quantistica ben riconosciute e accedere alla loro potenza quantistica progettando interfacce adeguate “, afferma Duan.
Secondo il sito web di Baidu , “il nome Baidu è stato ispirato da una poesia scritta più di 800 anni fa durante la dinastia Song cinese. Baidu, il cui significato letterale è “centinaia di volte”, rappresenta una ricerca persistente dell’ideale “. Dallo sviluppo di un motore di ricerca in lingua cinese alla creazione del database di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) più grande del mondo , Baidu continua la sua ricerca per assistere gli sviluppatori di intelligenza artificiale quantistica.
