AES_7 2022

DOSSIER Primo piano 28 Ottobre 2022 n Automazione e Strumentazione strutture, la totale assenza di vibrazioni e la pos- sibilità di adeguato isolamento e raffreddamento. Ciò perché per poter eseguire correttamente calcoli quantistici è necessario garantire la costante qualità dei qubit utilizzati: questi perdono rapidamente, entro qualche decina di microsecondi, le loro spe- ciali proprietà quantistiche (quindi con relativa perdita di dati e informazioni utili al processo di calcolo) a causa del rumore ambientale, delle vibra- zioni, delle fluttuazioni di temperatura e delle inter- ferenze elettromagnetiche varie. Le strade per risolvere questi problemi, in partico- lare per il raffreddamento , sono di due tipi. Uno si basa sul raffreddamento dei circuiti vicino allo zero assoluto così da farli funzionare come dei superconduttori, quindi senza resistenze che inter- feriscano sulla corrente; si parla di ‘punti quantici’ per indicare una nanostruttura con materiale semi- conduttore inserita in un altro semiconduttore con intervallo di energia più grande. Un altro metodo è quello degli ‘ioni intrappolati’, un atomo o mole- cola con una carica elettrica ‘intrappolati’ in campi elettromagnetici e manipolati affinché lo sposta- mento degli elettroni produca un cambiamento dello stato degli ioni e quindi possa funzionare da qubit. C’è poi tutta la parte più tipicamente informatica, che riguarda sia lo sviluppo di algoritmi quantistici e la loro esecuzione ibrida, sia tutte le procedure di computazione classica per garantire un accesso sicuro al cloud. Un computer quantistico completo e facilmente disponibile sul mercato non c’è ancora ma sono già evidenti e oggetto di studio i possibili campi applicativi. Come abbiamo accennato, i quantum computer non saranno destinati a impieghi generici ma saranno particolarmente vantaggiosi in ambiti specifici e per compiti particolarmente impegna- tivi. Anzitutto ne trarranno vantaggio, in termini di velocità di esecuzione, molte applicazioni di Intel- ligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Lear- ning: si potrà aumentare enormemente la mole di dati analizzati, velocizzare i processi di modellizza- zione e quindi crescere nelle capacità previsionali e predittive. Queste stesse prerogative diventano particolarmente efficaci in settori specifici. Si pensi alla farmaceu- tica, con la possibilità di sviluppare nuovi farmaci, farmaci su misura, arrivando alla medicina perso- nalizzata. In campo medico sarà sempre più diffuso e velocizzato il sequenziamento genomico, anche a scopo diagnostico; come pure si potranno rendere più rapide numerose analisi cliniche e ottimizzare i trattamenti con radioterapia. Applicazioni importanti ci potranno essere in chi- mica, nelle sue varie diramazioni: dalla generazione di nuovi catalizzatori per processi innovativi, a nuovi prodotti ecocompatibili, a nuove fonti ener- getiche; come pure potrà essere accelerata la ricerca di nuovi materiali super resistenti, vernici anticorro- sive, lubrificanti, nanomateriali per diversi usi. Infine, uscendo dall’ambito strettamente tecno- scientifico, si guarda con interesse al calcolo quanti- stico anche dal mondo della finanza :  potrebbe con- sentire una miglior valutazione dei rischi a fronte di un gran numero di dati e di condizioni di incertezza e instabilità del mercato. Crittografia e sicurezza Un problema che sembrava poter frenare o addirit- tura bloccare lo sviluppo del quantum computing è quello relativo alla sicurezza dei sistemi informa- tici. Molti studi hanno indagato le potenzialità del calcolo quantistico arrivando a ipotizzare che la sua Il calcolo quantistico non è solo ricerca teorica: è una possibilità di coinvolgere le infrastrutture di eccellenza e realtà industriali, anche medio-piccole