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Maggio 2024 n Automazione e Strumentazione Approfondimenti 38 INDAGINE Architetture Esistono diverse piattaforme e approcci alla realiz- zazione dei qubit, nonché sviluppi nei software e negli algoritmi che sfruttano le capacità dei com- puter quantistici. I qubit superconduttori sono tra le piattaforme più promettenti per la realizza- zione di computer quantistici scalabili. Si tratta dell’architettura utilizzata da molte delle principali società tecnologiche, tra cui IBM e Google. I qubit realizzati come circuiti superconduttori possono oscillare tra due stati di energia e immagazzinare facilmente informazioni quantistiche. Ciò li rende adatti per esperimenti di laboratorio e per la costru- zione di sistemi quantistici su grande scala. I qubit basati su ioni intrappolati manipolano ioni uti- lizzando campi elettrici e magnetici, consentendo di ottenere un alto livello di coerenza quantistica. Questa tecnologia è stata utilizzata per dimostrare esperimenti fondamentali di calcolo quantistico e offre un grande potenziale per la realizzazione di computer quantistici scalabili e ad alte prestazioni. I qubit topologici rappresentano una piattaforma emergente che utilizza particelle ‘esotiche’, come i fermioni di Majorana. Questi qubit offrono un’e- levata resistenza agli errori quantistici grazie alle loro proprietà topologiche, rendendoli ideali per applicazioni di calcolo ad alta affidabilità. Ricerche di frontiera sembrano offrire la possibilità di ideare piattaforme sfruttando proprietà di materiali come il silicio e il diamante. Impatto del calcolo quantistico sull’AI Il calcolo quantistico incide notevolmente in vari contesti dell’intelligenza artificiale (IA). Il Deep Learning , ad esempio, impiega reti neurali arti- ficiali per apprendere strutture e funzioni com- plesse. I computer quantistici possono notevolmente accelerare tali processi grazie alla loro capacità di elaborare e analizzare vasti volumi di dati in paral- lelo. Inoltre, algoritmi quantistici come il QVSM (Quantum Support Vector Machine) e il classifica- tore quantistico di Boltzmann sembrano in grado di potenziare agevolmente le performance nell’ap- prendimento automatico. I computer quantistici possono proporre soluzioni più efficienti anche in altri ambiti dell’AI. Ad esempio, l’algoritmo di otti- mizzazione quantistica adiabatica ( QAOA , Quan- tum Approximate Optimization Algorithm ) e il processo di annealing quantistico ( QAP ) sono stati ideati per affrontare sfide di ottimizzazione com- plesse e NP-hard (problemi decisionali complessi), promettendo risoluzioni più rapide e precise. Il cal- colo quantistico combinato con l’AI lascia un’im- pronta sostanziale sulla ricerca scientifica e nello sviluppo di nuove tecnologie. La capacità di simu- lare sistemi quantistici complessi con maggiore precisione ed efficienza può accelerare la scoperta di nuovi materiali, farmaci e tecnologie energetiche. Inoltre, l’elaborazione quantistica può migliorare la modellazione e la previsione in settori quali meteo- rologia, finanza e genomica. Infine, la crittografia quantistica e le tecnologie di comunicazione sicure basate sulla meccanica quantistica possono svolgere un ruolo significativo nella cybersecurity. Correzione degli errori e crittoanalsi Il calcolo quantistico, se da un lato promette un avanzamento nel campo della crittografia, dall’altro potrebbe rendere obsoleta l’attuale crittografia, poi- ché teoricamente un computer quantistico sufficien- temente potente potrebbe decifrare qualsiasi codice esistente. In questo quadro la correzione degli errori quantistici agisce come uno scudo, proteg- gendo le fragili informazioni quantistiche dagli effetti dirompenti del rumore e dei disturbi. Con- sente inoltre ai computer quantistici di eseguire cal- coli complessi con un elevato grado di precisione, aprendo la strada a notevoli progressi crittografici. I ricercatori affermano che le tecniche di correzione degli errori più avanzate richiedono più di 1.000 qubit fisici per ogni qubit logico. Una macchina in grado di eseguire calcoli utili dovrebbe quindi avere milioni di qubit fisici. Negli ultimi tempi i fisici si sono entusiasmati per uno schema alternativo di correzione degli errori proposto da IBM chiamato qLCPD (quantum Low-Density Parity Check) in grado di ridurre il tasso di errore di un fattore 10 o più. Anche l’adozione della crittografia post- quantistica ( PQC, Post-Quantum Cryptography ) ideata per proteggere i dati dai futuri attacchi quan- tistici promette molto bene e verrà integrata nei pro- tocolli che vengono utilizzati per la crittografia clas- sica. Non ultime le reti quantistiche consentiranno ai computer quantistici di comunicare e collaborare tra loro per ottenere soluzioni scalabili. Gli algoritmi quantistici Ciò che rende gli algoritmi quantistici degni di interesse è che possono essere eseguiti su modelli realistici di computazione quantistica e che possono risolvere alcuni problemi di calcolo e simulazione più velocemente dei computer classici. Infatti, la sovrapposizione degli stati e l’entanglement quan- tistico che vengono sfruttati dagli algoritmi quan-