Computer quantistici, il CNR crea un modello migliore di Google

I computer quantistici promettono di risolvere problemi di calcolo molto più rapidamente che con l’hardware attualmente esistente.

Un team di ricercatori dell’Istituto di fotonica e nanotecnologie del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ifn), in collaborazione con Università Statale di Milano e Politecnico di Milano, ha sviluppato un computer quantistico che supera la concorrenza di Google. Come si legge sulla rivista “Nature Communications Physics”, la possibilità di applicare l’intelligenza artificiale e il deep learning al compilatore, ha consentito di programmare un algoritmo che si adatta a qualsiasi computer quantistico basato su porte logiche. La ricerca è stata anche brevettata.

I computer quantistici

“Analogamente ai computer convenzionali, in cui i bit sono sottoposti ai calcoli attraverso dalle porte logiche, anche nei computer quantistici è necessario impiegare porte logiche quantistiche, che però vanno programmate da una sorta di sistema operativo che conosce quali sono le operazioni realizzabili”, spiega Enrico Prati, senior research scientist al CNR, nonché coordinatore del team di ricerca. “Tuttavia esistono molte versioni diverse di hardware che forniscono differenti operazioni realizzabili, come un piccolo mazzo di carte da gioco da cui scegliere”.

Gli hardware dei computer quantistici sono complessi e offrono solo alcune porte logiche fondamentali, mentre un algoritmo potrebbe richiedere operazioni basate su porte logiche che non si trovano tra quelle disponibili.

Ma esiste sempre un modo per costruire una porta logica quantistica a partire da quelle effettivamente implementabili su uno specifico hardware? Il teoria sì. La sfida è stata affidata a Lorenzo Moro, all’epoca laureando in Fisica dell’Università degli Studi di Milano e oggi dottorando del Politecnico di Milano. “Abbiamo chiesto all’intelligenza artificiale di trovare l’ordine per giocare le 5-6 carte a disposizione, anche con sequenze lunghe centinaia di giocate, scegliendo una per una quelle giuste per formare l’intera sequenza”, spiega Moro.

“Dopo una fase di addestramento, che va da qualche ora a un paio di giorni, l’intelligenza artificiale impara a costruire la sequenza per ogni porta logica quantistica partendo dalle operazioni disponibili, ma impiegando pochi millisecondi. Il nostro modello supera infatti un brevetto simile di Google che utilizza l’intelligenza artificiale dopo l’addestramento ma per una sola porta logica, poi è richiesto un nuovo addestramento. Noi abbiamo invece individuato come costruire tutte le porte logiche quantistiche con un addestramento unico, dopo il quale si può richiamare subito la soluzione per una qualsiasi porta logica.

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