Elaborazione quantistica
Cos'è l'elaborazione quantistica?
L'elaborazione quantistica è un modo di risolvere problemi estremamente complessi tramite la ricerca di modelli all'interno di miliardi di punti dati utilizzando spazi computazionali multidimensionali. I computer quantistici sono molto più piccoli dei supercomputer tradizionali, ma sono in grado di risolvere problemi che vanno oltre le loro capacità.
Come funziona l'elaborazione quantistica?
L'ingrediente segreto della potenza dell'elaborazione quantistica è il qubit. Si tratta della versione quantistica dei bit, vale a dire le minuscole unità di dati utilizzate nelle telecomunicazioni e nell'elaborazione.
Quello che differenzia un qubit da un bit ordinario è che contiene le informazioni in uno stato di sovrapposizione. In altre parole, ogni possibile configurazione dei dati è rappresentata all'interno del qubit. Quindi, al livello più fondamentale, i dati stessi possono essere espressi in moltissimi modi contemporaneamente, consentendo l'esecuzione di analisi decisamente più sofisticate.
Inoltre, gli algoritmi quantistici tengono conto di un effetto meccanico chiamato "entanglement" per trovare le soluzioni. L'entanglement si riferisce al comportamento correlato tra due cose separate in modo che, in termini quantistici, qualsiasi modifica a un qubit influisca direttamente sull'altro. Mantenendo in gioco queste correlazioni, i processori quantistici sono in grado di gestire una maggiore complessità nelle loro analisi di elaborazione.
Perché abbiamo bisogno dei computer quantistici?
I computer quantistici sono perfettamente adatti per risolvere le più grandi problematiche del settore, nonostante le aziende e le tecnologie continuino a evolversi. In effetti, l'innovazione stessa si basa sulla capacità della tecnologia di stare al passo con le sue richieste crescenti.
Ad esempio, i sistemi di energia rinnovabile devono rimanere su un percorso di miglioramento costante per diventare più efficienti e meno costosi se possono anche solo sperare di sostituire completamente i combustibili fossili. I ricercatori si affidano all'elaborazione quantistica per simulare reazioni e composti chimici complessi nella ricerca di nuovi materiali per migliorare la tecnologia delle batterie.
L'esplorazione dello spazio profondo richiede un continuo perfezionamento dei materiali per scoprire quelli in grado di resistere a condizioni operative sempre più difficili. Senza l'elaborazione quantistica, il ciclo di test richiede mesi in laboratorio, rallentando notevolmente i progressi.
Anche i settori comuni che producono beni di uso quotidiano traggono vantaggio dalla potenza dell'elaborazione quantistica. Dall'instradamento logistico alla pianificazione dell'assemblaggio in fabbrica, fino all'ottimizzazione della pianificazione, questi settori stanno diventando molto più efficienti grazie all'esecuzione degli algoritmi quantistici, che in futuro consentiranno maggiori risparmi ed economie di scala.
Quali sono i vantaggi e le applicazioni dell'elaborazione quantistica?
Grazie alla sua enorme potenza di calcolo, l'elaborazione quantistica offre enormi vantaggi.
· Caratteristiche più sofisticate: creando spazi multidimensionali e adattando le relazioni multistrato tra gli insiemi di dati, l'elaborazione quantistica può gestire attività che vanno oltre le capacità dei supercomputer .
· Opzioni di modellazione più complete: i computer quantistici sfruttano le stesse regole fisiche degli atomi, rendendo meglio realizzabile l'analisi dei sistemi naturali complessi.
· Velocità più elevate: i processori quantistici possono scalare per gestire enormi quantità di dati.
· Potenza ridotta: utilizzando i superconduttori per elaborare i dati, i sistemi di elaborazione quantistica assorbono molta meno energia dalla rete elettrica.
· Rischio/costo ridotti: grazie alla capacità di eseguire più simulazioni contemporaneamente, l'elaborazione quantistica può sostituire gran parte della ricerca di laboratorio, riducendo il rischio intrinseco dell'esecuzione fisica degli esperimenti e abbattendo i costi.
· Minore formazione: l'elaborazione quantistica non utilizza linguaggi di codifica speciali, eliminando la necessità di competenze di programmazione specializzate.
L'elaborazione quantistica viene utilizzata in numerose applicazioni.
· Previsioni: la gestione molto più efficiente di enormi set di dati resa possibile dell’elaborazione quantistica migliora la precisione e la tempestività delle previsioni meteorologiche e finanziarie.
· Crittografia: i processori quantistici sono in grado di decifrare rapidamente i protocolli di crittografia, inclusi quelli creati dai supercomputer, e vengono sempre più utilizzati per sostituire i protocolli meno sofisticati con altri praticamente a prova di violazione.
· Automobili: basati sull'identificazione dei modelli, gli algoritmi quantistici si rivelano estremamente utili per analizzare i flussi del traffico e reindirizzarlo quando sono previsti backup. Inoltre, quando i comportamenti di guida sono associati ai modelli di traffico in un sistema quantistico, anche la programmazione dei veicoli autonomi diventa molto più affidabile.
· Biologia/medicina: una miriade di studi medici si basa sui processori quantistici, dalle analisi comportamentali su larga scala agli esperimenti cellulari su microscala, come gli studi genetici che analizzano lunghe stringhe di amminoacidi per individuare le sequenze alla base delle malattie o comprendere come piegare le proteine per modificare i comportamenti.
HPE e l'elaborazione quantistica
Poiché le organizzazioni hanno bisogno di dare un senso a enormi quantitativi di dati in tempi rapidissimi utilizzando pochissima energia, l'interesse verso l'elaborazione quantistica è aumentato. Questo perché le problematiche dell'elaborazione di domani non possono essere affrontate utilizzando una quantità crescente di calcoli generici per risolvere i problemi. Tuttavia, chiunque faccia affidamento sull'elaborazione quantistica per risolvere i problemi legati a Big Data, IA e analisi dovrà attendere ancora molto tempo.
In HPE, stiamo lavorando a nuove forme di elaborazione mirate a carichi di lavoro specifici per affrontare queste problematiche: noi le chiamiamo acceleratori. Questi motori di elaborazione per scopi speciali, o acceleratori, sono in grado di svolgere attività di elaborazione specifiche in tempi decisamente più rapidi e con un consumo energetico nettamente inferiore. Proponiamo una serie di acceleratori che offrono ai clienti un vantaggio nelle analisi di intelligenza artificiale per le attività aziendali del mondo reale.
Per quanto riguarda le problematiche di livello superiore, pur riconoscendo l’incredibile potenziale della fisica quantistica in determinati casi, sappiamo bene che la maggior parte delle aziende non ne è interessata. L'elaborazione quantistica sarà una tecnica molto potente per risolvere una ristretta classe di problemi in ambiti importanti come la scienza dei materiali e la scoperta di farmaci, in particolare quelli che modellano fondamentalmente i sistemi quantistici. Per alcune applicazioni, come la modellazione delle molecole per lo sviluppo di nuovi materiali e prodotti farmaceutici, i computer quantistici possono svolgere attività che neanche i supercomputer più potenti di oggi riescono a gestire.
A tal fine, HPE ha investito in IonQ, un'entusiasmante startup che sta rapidamente diventando un leader nel mercato emergente dell'elaborazione quantistica. Abbiamo investito in IonQ perché riteniamo che l'azienda stia rapidamente diventando un leader nel mercato emergente dell'elaborazione quantistica e perché crediamo che il suo approccio, che utilizza gli ioni intrappolati per creare i qubit invece delle giunzioni di superconduzione, sia la strada più promettente per produrre sistemi davvero utili. Vediamo un futuro in cui i clienti di HPE possono scegliere gli acceleratori quantistici con la stessa facilità con cui si avvalgono di qualsiasi altro tipo di elaborazione e utilizzare l'elaborazione quantistica in modalità as-a-service. In un mondo in cui la quantistica è solo una di tante opzioni di elaborazione flessibili, HPE punta ad assumere un ruolo di primo piano, e crediamo che con IonQ ci riusciremo.