Poiché il dominio dell’informatica quantistica si sta evolvendo e si prepara a risolvere le sfide pratiche, è necessario prestare maggiore attenzione a quanto lavoro possono svolgere i sistemi di calcolo quantistico in una determinata unità di tempo.
La definizione di attributi chiave per le prestazioni del calcolo quantistico non solo aprirà la strada ad applicazioni significative di QC, ma queste metriche guideranno anche i miglioramenti delle prestazioni per gli sviluppatori di sistemi. Un gruppo di ricercatori di IBM ha identificato tre attributi chiave: qualità, velocità e scalabilità. La scala è misurata dal numero di qubit, mentre la qualità è misurata dal volume quantico. Per la velocità, IBM ha proposto la nuova metrica, Circuit Layer Operations Per Second (CLOPS), che misura la velocità con cui un processore quantistico può eseguire i circuiti.
Poiché il dominio dell’informatica quantistica si sta evolvendo e si prepara a risolvere le sfide pratiche, è necessario prestare maggiore attenzione a quanto lavoro possono svolgere i sistemi di calcolo quantistico in una determinata unità di tempo. Inoltre, la capacità di implementare algoritmi a breve termine basati sul metodo variazionale, che richiede milioni di iterazioni, richiede una maggiore velocità del processore quantistico.
Il numero di qubit: la quantità di informazioni codificate in un computer quantistico per il calcolo è determinata dal numero di qubit, limitando la dimensione dei problemi risolti. Inoltre, il numero di qubit può essere utilizzato come risorsa per migliorare la qualità e la velocità degli altri due parametri. I qubit ausiliari, ad esempio, possono essere impiegati per ridurre la profondità dei circuiti aumentandone la fedeltà. È inoltre possibile utilizzare qubit aggiuntivi per aumentare le prestazioni di elaborazione del circuito delle QPU mediante la multiprogrammazione.
A tal fine, IBM ha rilasciato una tabella di marcia per il ridimensionamento della tecnologia quantistica. Il team sta pianificando di rilasciare l’IBM Quantum Osprey da 433 qubit nel 2022 e il processore Condor da 1.121 qubit nel 2023. Il processore Condor sarà più del doppio di quanto IBM ha promesso di fornire nel 2022.
Volume quantico: la metrica è sensibile alla coerenza, alla fedeltà della misurazione e alla fedeltà del gate, che sono le proprietà hardware di un processore quantistico. Il volume quantistico è anche influenzato dalla connettività e dai compilatori, che possono rendere i circuiti efficienti per ridurre al minimo l’effetto della decoerenza.
CLOPS: I ricercatori hanno definito CLOPS come il numero di strati QV eseguiti al secondo utilizzando una serie di circuiti QV parametrizzati. Ogni circuito QV ha D = log2 livelli QV. Il tempo di esecuzione del circuito include l’aggiornamento dei parametri al circuito, l’invio del lavoro alla QPU, l’esecuzione sulla QPU e l’invio dei risultati da elaborare.
I recenti progressi di IBM
Superando le proprie aspettative, nella prima metà del 2021, il team di ricerca di IBM ha dimostrato un’accelerazione di 120 volte nella simulazione delle molecole dopo i miglioramenti e la capacità di eseguire programmi quantistici interamente sul cloud con Qiskit Runtime. Qiskit Runtime è un’architettura containerizzata e portatile per l’esecuzione di programmi quantistici su un’unità di calcolo classica fortemente integrata con il processore quantistico.
Ciò è stato reso possibile da una serie di miglioramenti. Il numero di iterazioni necessarie per ottenere un risultato finale è stato ridotto da due a dieci volte grazie ai progressi algoritmici. I miglioramenti nel software di sistema hanno ridotto il tempo di iterazione di circa 17 secondi. Il numero di scatti o circuiti ripetuti richiesti da ogni iterazione dell’algoritmo è stato ridotto di un fattore dieci grazie alla migliore velocità del processore.
Quindi, cosa ottenere
Non solo IBM , ma i giganti della tecnologia tra cui Google, Microsoft e Honeywell stanno investendo molto nella tecnologia. I computer quantistici superano i computer classici quando si tratta di risolvere problemi complessi. Quindi, ogni passo avanti crea un mondo di opportunità. Per cominciare, l’intelligenza artificiale, che si basa sull’elaborazione di grandi volumi di set di dati complicati, è una delle aree più fruttuose per l’informatica quantistica. Anche gli algoritmi devono essere migliorati per consentire un migliore apprendimento, ragionamento e comprensione.
La chimica computazionale è un’altra area promettente. La capacità dei computer quantistici di concentrarsi sull’esistenza di 1 e 0 contemporaneamente li rende adatti alla mappatura di molecole, aprendo forse nuove strade alla ricerca farmacologica. Inoltre, la scoperta di farmaci attualmente dipende dalla metodologia per tentativi ed errori, un affare lungo, rischioso e costoso. D’altra parte, i QC possono comprendere efficacemente i farmaci e i loro effetti dannosi sugli esseri umani in un breve periodo di tempo.
La modellazione finanziaria, l’ottimizzazione della logistica e le previsioni meteorologiche sono applicazioni recenti dell’informatica quantistica. Alcuni degli affascinanti casi d’uso sono stati identificati come rilevamento di frodi e identificazione di molecole medicinali. Ciò ha molto senso, soprattutto considerando l’attuale condizione del crimine informatico e l’attenzione rivolta all’assistenza sanitaria all’indomani della pandemia.
