Il mondo della tecnologia sta assistendo a una silenziosa ma feroce corsa agli armamenti nel campo del calcolo quantistico. Sebbene l’Intelligenza Artificiale domini i titoli dei giornali, è la meccanica quantistica applicata all’informatica a promettere il vero salto generazionale, con la capacità di risolvere problemi che oggi sono considerati intrattabili persino dai supercomputer più potenti. In questo scenario globale, l’India ha compiuto un passo da gigante, affermando la sua ambizione di diventare un attore chiave con il lancio di Kaveri, un processore quantistico a 64 qubit sviluppato da QpiAI. Questo traguardo non è solo un successo ingegneristico per l’azienda, ma un segnale che il subcontinente sta consolidando la sua posizione nella ristretta élite delle nazioni con capacità quantistiche avanzate.
Il processore Kaveri rientra nella categoria dei sistemi NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum). Questi sono i computer quantistici attuali, caratterizzati da un numero limitato di qubit e dalla presenza di rumore, ovvero errori di calcolo, dovuti alla fragilità degli stati quantistici. Nonostante queste limitazioni, i sistemi NISQ sono già in grado di esplorare aree di ricerca e applicazione che vanno oltre la portata dei computer classici, specialmente in settori come la simulazione molecolare, la scoperta di farmaci, l’ottimizzazione complessa e persino l’Intelligenza Artificiale quantistica.
I 64 qubit superconduttori di tipo Transmon di Kaveri non rappresentano solo un numero, ma un incremento esponenziale della potenza di calcolo potenziale. Ogni qubit aggiuntivo raddoppia lo spazio degli stati che il computer può esplorare. L’architettura del processore è stata progettata con un lattice quadrato bidimensionale e integrazione 3D, un dettaglio cruciale per migliorare l’interconnessione tra i qubit e cercare di mantenere un tempo di coerenza (il periodo in cui i qubit mantengono le loro proprietà quantistiche) il più lungo possibile, con un obiettivo di circa 100 microsecondi. Sebbene i tassi di errore in questa fase NISQ siano ancora relativamente alti, il processore incorpora meccanismi che gettano le basi per la correzione degli errori quantistici (ad esempio, il Surface Code), essenziali per la prossima generazione di computer quantistici a tolleranza di errore.
Il lancio di Kaveri si inserisce in una visione strategica più ampia di QpiAI. L’azienda ha articolato una roadmap ambiziosa che proietta l’India ai vertici della tecnologia quantistica. Kaveri (64 qubit) segue l’introduzione di processori precedenti, come il computer quantistico da 25 qubit denominato Indus. La strategia prevede un’ulteriore espansione a 128 qubit con il nome in codice Ganges, e l’ambizioso traguardo di un processore da 1000 qubit, battezzato Everest, che riflette la grandezza delle aspirazioni indiane.
Parallelamente ai progressi nei sistemi NISQ, QpiAI sta sviluppando anche una roadmap per i computer quantistici a tolleranza di errore (FTQC), il vero Santo Graal del quantum computing. Questi sistemi, che utilizzano qubit logici per superare il problema del rumore, mirano ad applicazioni commerciali concrete e affidabili in settori come la sanità, la farmaceutica, la manifattura e la finanza. Questa duplice strategia, che bilancia l’esplorazione immediata del NISQ con lo sviluppo a lungo termine del FTQC, mostra un approccio maturo e olistico alla tecnologia quantistica.
L’importanza di Kaveri va oltre le sue specifiche tecniche. Il processore è un pilastro fondamentale per l’iniziativa quantistica nazionale indiana, che mira a creare un solido ecosistema di ricerca e sviluppo. QpiAI non si limita a produrre hardware, ma si posiziona come fornitore di sistemi completi per la prossima generazione di data center. L’azienda offre il suo hardware quantistico congiuntamente a rack di calcolo ad alte prestazioni (HPC), switch di rete e l’intero stack software necessario per l’esecuzione di algoritmi quantistici. Questa integrazione consente a operatori di data center privati e pubblici di introdurre rapidamente capacità quantistiche, rendendo la tecnologia accessibile per la ricerca scientifica, le simulazioni, la sanità e l’istruzione.