Nel 2023 pubblicavo un articolo su questo argomento, in cui si parlava del computer quantistico come di una tecnologia emergente, affascinante e ancora avvolta in un’aura di mistero. All’epoca sembrava pura fantascienza anche solo pensare a un loro impiego al di fuori dei laboratori. Ma oggi, poco più di dieci anni dopo, quello scenario sta cambiando radicalmente.
Siamo ancora agli inizi, è vero, ma alcuni risultati concreti ci mostrano che il futuro del calcolo quantistico è già iniziato.
Un rapido sguardo al 2023
Nel mio precedente articolo spiegavo che un computer quantistico, a differenza di quelli tradizionali che usano i bit (0 o 1), sfrutta i qubit: unità che possono trovarsi in una combinazione di stati simultanei, grazie al principio di sovrapposizione quantistica. Questo consente ai qubit di elaborare simultaneamente molte più informazioni rispetto ai bit classici.
All’epoca, aziende pionieristiche come D-Wave annunciavano i primi processori da 128 qubit, poi 512. E si parlava già di migliaia di stati quantistici possibili. Ma il problema era la fragilità del sistema, la necessità di temperature prossime allo zero assoluto e la difficoltà nel controllare singole particelle subatomiche.
Oggi: lo stato dell’arte del calcolo quantistico
Il panorama è cambiato. Ecco cosa sta succedendo:
- Google, dopo aver fatto parlare il mondo nel 2019 con Sycamore, il chip da 53 qubit che ha eseguito un calcolo in 200 secondi (che un supercomputer avrebbe completato in migliaia di anni), ha compiuto un nuovo salto tecnologico.
Nel 2024 ha presentato Willow, un processore da 105 qubit fisici, capace di mantenere una coerenza superiore e dimostrare correzione degli errori quantistici, uno dei grandi ostacoli storici del settore. - IBM, dal canto suo, ha annunciato la sua roadmap per chip modulari e scalabili, raggiungendo 1.121 qubit con il chip Condor. Sta puntando su architetture che permettano connessioni tra più moduli quantistici, per superare i limiti fisici dei singoli chip.
- La canadese D-Wave ha annunciato un nuovo sistema Advantage2 con oltre 5.000 qubit, ma va detto che la sua tecnologia è basata sul quantum annealing, una modalità differente rispetto al modello “gate-based” di Google e IBM. È ottimizzata per problemi specifici, come la logistica, ma non è applicabile a tutti gli algoritmi quantistici universali.
Il raffreddamento dei processori quantistici
I processori quantistici lavorano a temperature estremamente basse, prossime allo zero assoluto (0 Kelvin, pari a -273,15 °C), perché i qubit devono mantenere uno stato di coerenza quantistica molto fragile, facilmente distrutto dal calore e dalle vibrazioni ambientali.
Per raggiungere queste condizioni si utilizzano criostati a diluizione, sofisticati sistemi di raffreddamento che combinano due isotopi dell’elio: l’elio-3 e l’elio-4. All’interno del criostato, questi isotopi creano un ciclo di raffreddamento che porta la temperatura fino a circa 10-15 millikelvin (mK), ossia 0,01-0,015 K, ben al di sotto di quella dello spazio interstellare.
Questa temperatura ultra-bassa è necessaria per ridurre al minimo il rumore termico e le interferenze, che altrimenti farebbero collassare lo stato di sovrapposizione dei qubit. Inoltre, il processore è protetto da campi magnetici esterni tramite schermature speciali e isolato da vibrazioni meccaniche.
Il risultato è un ambiente criogenico e ultra-stabile, indispensabile per permettere ai qubit di operare in modo coerente abbastanza a lungo da eseguire calcoli complessi.
Ecco una tabella semplice e chiara che mostra la conversione tra kelvin (K) e gradi Celsius (°C), mettendo in evidenza le temperature tipiche usate per raffreddare i processori quantistici e quanto siano vicine allo zero assoluto:
| Temperatura (K) Kelvin | Temperatura (°C) | Descrizione |
|---|---|---|
| 300 K | +27 °C | Temperatura ambiente |
| 77 K | -196 °C | Temperatura di azoto liquido |
| 10 K | -263 °C | Temperatura raggiunta da alcuni sistemi criogenici |
| 1 K | -272,15 °C | Circa 1 grado sopra lo zero assoluto |
| 0,015 K (15 mK) | -273,135 °C | Temperatura tipica criostati a diluizione (processori quantistici) |
| 0 K | -273,15 °C (zero assoluto) | Limite teorico minimo della scala termica |
Come si può notare la differenza tra 1 K e 10 K in gradi Celsius è di circa 9 °C, ma entrambi sono estremamente vicini allo zero assoluto (che è -273,15 °C), ben oltre qualsiasi temperatura naturale terrestre.
Invece, 460 gradi (Celsius) sono una temperatura altissima, completamente opposta.
Computer quantistico. Verso un utilizzo più vicino alle persone
Anche se un computer quantistico domestico è ancora lontano, qualcosa si sta muovendo:
- Sono attivi servizi cloud pubblici (IBM Q, Amazon Braket, Microsoft Azure Quantum) che permettono agli sviluppatori e ai ricercatori di inviare comandi a veri computer quantistici, senza muoversi da casa.
- Alcune aziende e centri di ricerca stanno sperimentando il calcolo quantistico per simulazioni complesse: in particolare nella scoperta farmaceutica, studio delle proteine e materiali avanzati, sfruttando piattaforme ibride classico-quantistiche. Si tratta ancora di ricerca esplorativa, ma con enormi potenzialità.
- Stanno emergendo anche linguaggi di programmazione dedicati e ambienti di sviluppo per facilitare l’interazione con questi nuovi processori.
Le sfide etiche e tecnologiche
Con una tale potenza di calcolo, le implicazioni sono enormi. Dalla crittografia alla modellazione climatica, passando per la simulazione di reti neurali e processi biologici. Ma chi avrà accesso a questa potenza? Come verrà usata?
Oltre agli aspetti tecnici, si aprono interrogativi profondi su privacy, sicurezza, accesso equo e potere informatico. In una corsa che coinvolge governi, multinazionali e colossi tecnologici, sarà essenziale mantenere uno sguardo critico e consapevole.
Calcolo quantistico e intelligenza artificiale: le prospettive future
L’incontro tra intelligenza artificiale e calcolo quantistico potrebbe rappresentare una delle rivoluzioni tecnologiche più potenti del nostro secolo. I computer quantistici, grazie alla loro capacità di elaborare enormi quantità di dati simultaneamente, promettono di superare i limiti attuali dell’IA, in particolare in tre ambiti chiave:
- Ottimizzazione complessa: molti algoritmi di IA, come quelli per il machine learning, richiedono la selezione del miglior risultato tra miliardi di combinazioni. Un computer quantistico, sfruttando la sovrapposizione e l’entanglement, può esplorare molte soluzioni in parallelo e trovare l’ottimale in tempi drasticamente ridotti.
- Addestramento accelerato delle reti neurali: l’addestramento di modelli AI richiede enorme potenza di calcolo. I qubit potrebbero accelerare l’apprendimento, specialmente nei modelli con milioni di parametri, riducendo tempi e consumi energetici.
- Simulazioni cognitive più evolute: grazie alla capacità di rappresentare probabilità complesse e stati sovrapposti, i sistemi quantistici potrebbero contribuire alla creazione di modelli di pensiero probabilistico più simili al cervello umano, aprendo le porte a una nuova generazione di intelligenze artificiali più “intuitive”.
Attualmente siamo ancora agli inizi, ma diversi enti, tra cui Google, IBM, Xanadu, Microsoft e vari centri accademici, stanno sperimentando algoritmi quantistici per l’IA come il quantum support vector machine o quantum Boltzmann machines.
In futuro, potremmo vedere AI quantistiche capaci di prendere decisioni più veloci, precise e contestuali, in ambiti che spaziano dalla medicina personalizzata alla robotica autonoma.
Conclusione
Quello che nel 2013 era un’ipotesi affascinante ma ancora lontana, oggi è una frontiera in pieno sviluppo. Il computer quantistico sta lentamente lasciando i laboratori per entrare nel mondo reale, e presto potremmo trovarli accanto alle tecnologie che usiamo ogni giorno.
Il futuro? Non è più una questione di “se”, ma di “quando” e “come”. E come sempre, sarà la conoscenza a fare la differenza.