Un team di ricercatori coordinato da Enrico Prati dell’Istituto di Fotonica e Nanotecnologie (IFN) del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) di Milano ha sviluppato un computer quantistico che batte la concorrenza di Google, in uno studio pubblicato sulla rivista Nature Research Communications Fisica.
L’applicazione dell’intelligenza artificiale e del deep learning al compilatore ha aperto la strada alla programmazione di un algoritmo che si adatta a qualsiasi computer quantistico basato su porte logiche.
Il risultato è stato ottenuto con la collaborazione di Matteo Paris dell’Università degli Studi di Milano e Marcello Restelli del Politecnico di Milano.
“Similmente ai computer convenzionali, in cui i bit sono sottoposti a calcoli tramite porte logiche, nei computer quantistici è necessario utilizzare porte logiche quantistiche, che però devono essere programmate da una sorta di sistema operativo che sappia quali operazioni possono essere eseguite “, ha detto Prati nello studio.
“Tuttavia, ci sono molte diverse versioni di hardware che forniscono diverse operazioni realizzabili, come un piccolo mazzo di carte da gioco tra cui scegliere”, ha detto.
Lorenzo Moro del CNR ha affermato che il team ha quindi utilizzato il deep learning per sviluppare un compilatore in grado di trovare l’ordine giusto “per giocare le cinque-sei carte a disposizione, anche con sequenze lunghe centinaia di giocate, scegliendo una per una quelle giuste per formare l’intero sequenza”.
“Dopo una fase di addestramento, che va da poche ore a un paio di giorni, l’intelligenza artificiale impara a costruire nuovi pezzi per ogni porta logica quantistica, partendo dalle operazioni disponibili, ma impiegando solo pochi millisecondi”, ha affermato.
La ricerca CNR Italia è stata brevettata. “Il nostro modello supera un analogo brevetto di Google, che utilizza l’intelligenza artificiale dopo l’allenamento ma solo per una porta logica alla volta, dopodiché necessita di un nuovo addestramento”.
I ricercatori in questo studio hanno scoperto come costruire tutte le porte logiche quantistiche con un solo addestramento, dopodiché la soluzione può essere immediatamente richiamata per qualsiasi porta logica, in quello che è noto come deep learning.
Google ha recentemente inaugurato il suo Quantum AI Campus per lo sviluppo di computer quantistici a Santa Barbara, in California.
Eric Lucero, ingegnere capo di Google Quantum AI, ha spiegato all’inaugurazione come sarà necessario il calcolo quantistico nei prossimi anni.
“Guardando avanti di 10 anni, molte delle più grandi sfide globali, dal cambiamento climatico alla gestione della prossima pandemia, richiederanno un nuovo tipo di elaborazione”, ha affermato.
