Computer quantistici e intelligenza artificiale

Computer quantistici e intelligenza artificiale
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Il computer quantico come motore dell’intelligence di domani? Prove tecniche di intelligenza artificiale su computer quantistici e viceversa. La vera sfida è la scalabilità. Tra sperimentazioni, investimenti e hype, ecco perché il quantum computing rischia di diventare come la blockchain

Nel corso degli ultimi anni, si è generato molto interesse nel mondo biotech e tecnologico, in particolare su due aree di ricerca: intelligenza artificiale (AI) e computer quantistico. Sorge quindi l’esigenza di comprendere meglio di cosa si tratti veramente, come questi campi di ricerca siano collegati e quali siano le loro peculiarità. Cercherò dunque di fare chiarezza. E per farlo, mi sono confrontato con due giovani brillanti, Matteo Conterno e Flavio Pirazzi. Entrambi hanno 23 anni. Fisica dei sistemi complessi, computazione e informazione quantistica con applicazione all’intelligenza artificiale e attenzione alle strutture matematiche-fisiche utilizzate fanno parte dei loro studi e delle loro passioni.

Che cosa è il computer quantistico?

Cominciamo dall’inizio. I computer quantistici sono una tipologia diversa di computer il cui principio di base è usare quanti per compiere operazioni di calcolo. L’idea venne all’inizio degli anni 80, quando si scoprì che era difficile simulare il comportamento di atomi e molecole a causa dell’elevata complessità. Allora, il fisico Richard Feynman propose di ribaltare il problema, usando gli atomi per simularne altri. Questo campo prese poi una nuova direzione e portò alla definizione di unità logiche chiamate qubits, che si basano su due proprietà della meccanica quantistica presenti in diverse particelle: la superposizione e l’intreccio quantistico. La superposizione è un fenomeno in cui i quanti riescono ad assumere contemporaneamente diversi stati fisici: questo è il motivo per cui, sfruttando tale proprietà, si ha una maggiore potenza dal punto di vista computazionale. L’intreccio quantistico, invece, è un fenomeno in cui due particelle mostrano lo stesso comportamento e lo stesso stato, indipendentemente dallo spazio e dagli ostacoli che li separano: questo permette di effettuare numerose operazioni parallelamente. I vantaggi sono numerosi, poiché si possiede una grandissima potenza usando pochi qubits e questo permetterà di esplorare campi non ancora raggiunti in diversi aspetti. Gli svantaggi si riscontrano sul fatto che, per ottenere questi due fenomeni contemporaneamente e farli permanere, sono necessarie condizioni fisiche particolari e il tipo di quanti da utilizzare è ancora un problema.

AI e computer quantistico

A primo impatto, non sono presenti collegamenti diretti tra AI e computer quantistico, ma ci sono dei fattori importanti che risultano determinanti per entrambi. Se si usasse un computer quantistico per la creazione di una intelligenza artificiale si otterrebbero questi vantaggi: maggiore velocità di calcolo; possibilità di simulare contemporaneamente diverse tipologie di AI, estrapolando le principali caratteristiche; avere un vero comportamento casuale quando serve. Al tempo stesso, le AI specifiche possono dare, come contributo ai computer quantistici, la creazione di nuovi algoritmi in grado di correggere errori quantistici e logici; la scoperta di aspetti non compresi della meccanica quantistica; la formulazione di nuove strutture hardware più efficienti. Alcuni di questi aspetti sono già stati applicati utilizzando entrambe le discipline, con risultati molto soddisfacenti, ma le loro applicazioni sono ancora in uno stadio primitivo a causa delle attuali limitazioni tecnologiche. Solo in futuro saremo in grado di vederne un’effettiva estensione, che ci darà l’opportunità di aprire nuove strade per lo sviluppo nella comunità scientifica, e non solo.

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Ma è tutto oro quello che luccica?

Al momento, il quantum computing presenta due grossi problemi. La costruzione di un hardware efficiente e scalabile. E il superamento del rumore proveniente dall’ambiente circostante. Per essere precisi, il primo aspetto si basa sul concetto di come costruire un computer quantistico. Esistono molti metodi che si basano su trappole ioniche, materiale superconduttori, trasformazioni adiabatiche e così via, ma alla fine i vantaggi e gli svantaggi dei diversi metodi non portano a una vera soluzione finale. Per quanto riguarda il rumore, invece, al momento l’obiettivo principale è che un compito venga portato a termine senza che ci siano errori da parte della macchina. Gli algoritmi di correzione quantistica cercano di risolvere tali errori. Ma non è finita. Questi algoritmi di correzione quantistica riducono la potenza di calcolo complessiva disponibile per un compito e non sono in grado risolvere, allo stesso tempo, ogni tipo di errore. La strada, insomma, è ancora lunga.

Quanto lunga?

Fin quando non riusciremo a trovare un metodo per costruire questi algoritmi di correzione quantistica in maniera efficiente e scalabile. Fa ben sperare il fatto che i giganti americani e cinesi stiano investendo ingenti risorse proprio sulla ricerca e sviluppo di soluzioni legate al computer quantistico abbinati all’uso di intelligenza artificiale. Diversi analisti geopolitici sostengono, infatti, che la seconda guerra fredda si basi proprio sulla supremazia tecnologica su queste due aree. Secondo il Worldwide Threat Assessment, presentato al Senato degli Stati Uniti, il vantaggio competitivo degli USA in ambito tecnologico e scientifico sarebbe stato eroso in maniera significativa a causa degli ingenti investimenti della Cina sulla ricerca, soprattutto nel campo dell’intelligenza artificiale e del calcolo quantistico. Il Governo cinese ha inoltre stanziato investimenti, nell’ordine di svariati miliardi di dollari, per la realizzazione di un megaprogetto sul quantum computing e l’istituzione di un laboratorio nazionale cinese dedicato alle scienze dell’informazione quantistica. Per quanto riguarda le startup legate al quantum computing, solo negli Stati Uniti si è passati da 4 milioni di dollari nel 2015 a oltre 300 milioni di dollari nel 2020, secondo PitchBook. La gran parte dell’investimento viene impiegato nell’hardware. Può sembrare incredibile, ma le startup hardware come Rigetti Computing e PsiQuantum sono in competizione con giganti come Google e IBM. Rigetti Computing ha raccolto 190 milioni di dollari dal famoso venture capital Andresseen Horowitz per la costruzione di un computer quantistico.

Perché i venture capital investono in un settore dove ci sono già diversi giganti?

Secondo Aaron VanDevender, capo degli scienziati e investitore del Founders Fund, le applicazioni sono completamente nuove, ci saranno nuove industrie e nuovi mercati. Non basteranno i giganti per colmarle tutte.
Riguardo invece l’estremo “hype” sul quantum computing e l’intelligenza artificiale, i venture capital sembrano andarci molto cauti e prima di fare un investimento chiedono consulenze scientifiche approfondite. E si sa, i venture capital sopravvivono soprattutto grazie all’alto rischio, che può tradursi in un altissimo rendimento. Ma come abbiamo detto prima, anche i venture capital sono d’accordo sul fatto che la sfida fondamentale sia nella costruzione di una macchina scalabile. Attualmente, le startup non riescono ancora a risolvere i problemi di cui abbiamo parlato e il rischio è quello di far diventare il quantum computing come la blockchain. Tanto appeal, ma con poche applicazioni pratiche.

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