I ricercatori del MIT Sloan School of Management hanno sviluppato un nuovo quadro concettuale per comprendere quando l’informatica quantistica offrirà vantaggi significativi alle aziende rispetto all’informatica tradizionale e quando questa sarà la scelta più economica.
Il documento, intitolato “La Tartaruga Quantistica e la Lepre Classica: Un Quadro per Comprendere Quali Problemi L’Informatica Quantistica Accelererà (e Quali No)”, è stato redatto in collaborazione con Neil Thompson, ricercatore presso il MIT Sloan e il MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), Sukwoong Choi, professore assistente presso l’Università di Albany e ricercatore digitale presso l’Iniziativa sull’economia digitale del MIT, e William S. Moses, professore assistente in entrata presso l’Università dell’Illinois Urbana-Champaign. Questo lavoro fa parte di una collaborazione più ampia tra Accenture e l’Iniziativa del MIT sull’economia digitale ed è finanziato da Accenture.
Il documento sottolinea che l’informatica quantistica deve soddisfare due condizioni per offrire un miglioramento rispetto all’informatica classica. In primo luogo, deve essere sufficientemente potente da risolvere il problema specifico, il che rappresenta una sfida data la dimensione limitata dei computer quantistici attuali. In secondo luogo, deve ottenere un vantaggio significativo grazie a un algoritmo migliore, consentendo di risolvere un problema più velocemente rispetto a un computer classico.
Questi fattori determinano quali problemi trarranno beneficio dall’informatica quantistica e quali no. Il quadro proposto offre alle aziende uno strumento per valutare il potenziale impatto del passaggio all’informatica quantistica prima di intraprendere investimenti significativi.
Neil Thompson spiega: “Le aziende affrontano costantemente una serie di problemi, e i decision makers potrebbero chiedersi se questi problemi potrebbero essere risolti in modo più rapido ed efficiente mediante l’informatica quantistica. Il nostro quadro fornisce un modo per analizzare il potenziale impatto del passaggio al calcolo quantistico prima di effettuare investimenti.”
Il quadro considera quanto bene un computer quantistico potrebbe risolvere un problema utilizzando l’algoritmo di Shor, uno dei pochi algoritmi quantistici ben noti, rispetto a quanto bene potrebbe farlo un computer classico. L’analisi evidenzia che molti problemi, soprattutto quelli di dimensioni piccole o moderate, molto probabilmente non beneficeranno dell’informatica quantistica nel breve termine.
Il quadro introduce anche il concetto di “vantaggio economico quantistico,” rappresentando il punto in cui le aziende iniziano a considerare il passaggio all’informatica quantistica come l’opzione più economica per raggiungere un determinato livello di prestazioni. Questo richiede la valutazione di due criteri chiave: la fattibilità, ovvero la capacità del computer quantistico di gestire efficacemente il problema, e il vantaggio dell’algoritmo, cioè se il computer quantistico potrebbe elaborare l’attività più velocemente rispetto a un computer classico di costo comparabile.
In conclusione, questa ricerca suggerisce che l’informatica quantistica sarà l’opzione più attraente per le aziende in due condizioni: quando l’algoritmo quantistico è notevolmente più veloce dell’algoritmo classico, oppure quando l’algoritmo quantistico è significativamente migliore e la dimensione del problema è considerevole. Gli autori del quadro prevedono ulteriori ricerche per identificare settori specifici e problemi che trarranno maggiore vantaggio dall’informatica quantistica.