Il calcolo quantistico raggiunge un'accelerazione esponenziale incondizionata

Ciò che prima era espresso solo sulla carta, ora è dimostrato nei fatti. La promessa del calcolo quantistico è stata effettivamente realizzata, poiché battere i computer classici in modo esponenziale e incondizionato¹.

Per questo, un team di ricercatori, guidato da Daniel Lidar, professore di Ingegneria Elettrica e Informatica presso la USC Viterbi School of Engineering, ha utilizzato una correzione degli errori intelligente e i potenti processori a 127 qubit di IBM che hanno permesso loro di tackle una variante del problema di Simon, dimostrando che le macchine quantistiche si stanno ormai liberando dalle limitazioni classiche.

Come il calcolo quantistico supera i limiti e il rumore classici

Per decenni, l'informatica classica è stata la norma. Tuttavia, negli ultimi anni, calcolo quantistico ha subito uno sviluppo significativo. 

L'informatica quantistica è un settore emergente dell'informatica che sfrutta i principi della teoria quantistica (che spiega la natura e il comportamento della materia e dell'energia a livello atomico e subatomico) per aumentare notevolmente la velocità di calcolo.

Utilizzando la fisica quantistica, l'informatica quantistica mira a risolvere problemi troppo complessi per i computer classici che utilizziamo quotidianamente. Infatti, l'informatica quantistica può risolvere alcuni complessi problemi di simulazione che richiederebbero centinaia di migliaia di anni persino a un supercomputer tradizionale.

Raggiungere un reale vantaggio algoritmico rispetto ai computer classici è uno degli obiettivi principali dell'informatica quantistica, per consentire future scoperte in chimica, crittografia, ottimizzazione e altri campi.

Ciò, tuttavia, richiede hardware e algoritmi di calcolo quantistico specializzati che sfruttino proprietà quantistiche come la sovrapposizione e l'entanglement. Inoltre, il rumore è un problema importante per i computer quantistici.

Inoltre, dimostrare il vantaggio algoritmico rispetto ai computer classici sull'hardware quantistico odierno, imperfetto e rumoroso, resta una sfida.

I progettisti hanno iniziato a esplorare nuove soluzioni come le macchine NISQ, ma questi dispositivi quantistici su scala intermedia rumorosi (NISQ) sono funzionali su un scala relativamente piccola di diverse centinaia di qubit.

Inoltre, sono soggetti a un calo delle prestazioni a causa della decoerenza (la perdita di coerenza quantistica, che comporta una perdita di informazioni da un sistema al suo ambiente) e di errori di controllo. 

Quindi, l'attenzione si concentra sull'accelerazione dell'algoritmo quantistico su questi dispositivi, il che rappresenta semplicemente un vantaggio in termini di scalabilità. Sebbene siano state condotte diverse dimostrazioni di questo tipo, la complessità dei problemi scelti si basava sulla difficoltà di un insieme ristretto di algoritmi classici o su congetture di complessità computazionale.

Di recente, nel modello dell'oracolo è stato dimostrato un algoritmo di accelerazione quantistica che non si basa su ipotesi non dimostrate. Ciò è stato dimostrato per un algoritmo di Bernstein-Vazirani, che è stato osservato quando è stato applicato a un processore IBM Quantum con rumore indesiderato eliminato tramite disaccoppiamento dinamico (DD), una comune tecnica di soppressione degli errori per i dispositivi NISQ. 

Ora, il team di ricerca dell'Università della California del Sud sta affrontando il problema del rumore implementando una variante del problema di Simon. Si tratta di un esempio ben noto in cui, in teoria, gli algoritmi quantistici possono risolvere un compito esponenzialmente più velocemente delle loro controparti classiche, incondizionatamente.

Il problema di Simon è un predecessore dell'algoritmo di Shor, che può essere utilizzato per lanciare il campo dell'informatica quantistica. 

È anche tra i problemi originali la dimostrazione di un'accelerazione quantistica esponenziale, sebbene nel modello Oracle. Il problema richiede un tempo esponenziale per essere risolto su un computer classico, ma su un computer quantistico silenzioso richiede solo un tempo lineare, supponendo che le query Oracle vengano conteggiate, ma non consideriamo le risorse impiegate per eseguirlo.

In questo problema, il sottogruppo nascosto abeliano coinvolge l'identità e una stringa segreta b con l'obiettivo di determinare b, quindi sostanzialmente trovare uno schema ripetuto nascosto in una funzione matematica.

In parole povere, è come un gioco di indovinelli in cui i giocatori cercano di indovinare un numero segreto, che non è noto a nessuno tranne che all'organizzatore del gioco, ovvero l'"oracolo".

Il numero sacro viene rivelato quando un giocatore indovina due numeri per i quali le risposte fornite dall'oracolo sono identiche, e quel giocatore vince. Rispetto ai giocatori classici, i giocatori quantistici possono vincere a questo gioco esponenzialmente più velocemente. 

Raggiungere un'accelerazione quantistica incondizionata

Per poter realmente scoprire nuovi materiali, decifrare codici e progettare nuovi medicinali con l'ausilio dei computer quantistici, accelerando i calcoli, questi devono essere funzionali.

Ma, come abbiamo notato sopra, rumore o errori possono intralciare i calcoli. Gli errori che si verificano durante i calcoli su una macchina quantistica finiscono per rendere i computer quantistici ancora meno potenti dei computer classici. Fino ad ora.

Il Lidar dell'USC ha lavorato sulla correzione degli errori quantistici e ha dimostrato un vantaggio in termini di scalabilità esponenziale quantistica rispetto al cloud.

Questo è stato descritto in dettaglio nell'articolo "Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem", in cui Lidar ha lavorato con collaboratori della USC e della Johns Hopkins.

"In precedenza sono state dimostrate accelerazioni più modeste, come quella polinomiale. Ma l'accelerazione esponenziale è quella più significativa che ci aspettiamo di vedere dai computer quantistici."

- lidar

La principale svolta per il calcolo quantistico, secondo Lidar, è dimostrare che possiamo effettivamente eseguire interi algoritmi con una velocità di scalabilità superiore rispetto ai nostri computer tradizionali. Ma, come ha chiarito, questo non significa che si possano fare le cose 100 volte più velocemente.

Ma ciò che significa aumentare la velocità di scala è che "man mano che si aumenta la dimensione di un problema includendo più variabili, il divario tra le prestazioni quantistiche e quelle classiche continua a crescere. E un'accelerazione esponenziale significa che il divario di prestazioni raddoppia all'incirca per ogni variabile aggiuntiva", ha spiegato Lidar.

Ha poi affermato che l'accelerazione dimostrata dalla squadra è "incondizionata". Ciò significa che l'accelerazione non si basa su presupposti non dimostrati. 

Le precedenti affermazioni di accelerazione presupponevano che non esistesse un algoritmo classico migliore con cui confrontare l'algoritmo quantistico. 

Il team ha utilizzato un algoritmo modificato per il computer quantistico per risolvere una variante del "problema di Simon".

Ora, per ottenere questa accelerazione esponenziale, "la chiave è sfruttare al massimo le prestazioni dell'hardware: circuiti più brevi, sequenze di impulsi più intelligenti e mitigazione degli errori statistici", ha osservato il primo autore Phattharaporn Singkanipa, ricercatore di dottorato presso la USC.

Il team ha raggiunto questo obiettivo in quattro modi diversi. I ricercatori hanno innanzitutto limitato l'input dei dati limitando il numero di numeri segreti consentiti. Tecnicamente, questo si ottiene limitando il numero di 1 nella rappresentazione binaria dell'insieme dei numeri segreti. Ciò ha portato a un numero inferiore di operazioni logiche quantistiche rispetto a quelle altrimenti necessarie, riducendo a sua volta le possibilità di accumulo di errori.

Hanno quindi compresso le operazioni logiche quantistiche richieste tramite la transpilazione, un processo di riscrittura di un dato input per adattarlo alla topologia di un particolare dispositivo quantistico.

Successivamente, è stato applicato un metodo chiamato "disaccoppiamento dinamico", che ha avuto il maggiore impatto sulla capacità dei ricercatori di dimostrare un'accelerazione quantistica. Questo metodo prevede l'applicazione di sequenze di impulsi accuratamente progettati per separare il comportamento di un qubit dal suo ambiente rumoroso e mantenere l'elaborazione quantistica in carreggiata.

Infine, i ricercatori hanno applicato la mitigazione degli errori di misurazione (MEM) per individuare e correggere alcuni errori. Lo scopo di questa fase è correggere gli errori lasciati dal disaccoppiamento dinamico a causa di imperfezioni nella misurazione dello stato dei qubit al termine dell'algoritmo.

Aprire la strada all'utilità quantistica

Il mercato sta registrando contributi e una crescita significativi, grazie ai notevoli vantaggi che l'informatica quantistica offre in settori quali la logistica, la scienza dei materiali, la modellazione finanziaria, l'intelligenza artificiale e la sicurezza informatica, sfruttando i fenomeni della meccanica quantistica per risolvere problemi complessi.

La comunità ha anche iniziato a dimostrare come i processori quantistici possano superare le prestazioni delle loro controparti classiche in attività mirate.

"I nostri risultati dimostrano che già oggi i computer quantistici godono di un vantaggio quantistico in continua crescita", ha affermato Lidar, che è anche professore di chimica e fisica presso l'USC Dornsife College of Letters, Arts and Science e co-fondatore di Quantum Elements, un'azienda che apre la strada all'utilità quantistica su larga scala e collega gli utenti ai computer quantistici.

Un paio di mesi fa, il team di Quantum Elements segnalati² raggiungere una svolta. La loro nuova tecnica, il disaccoppiamento logico-dinamico, affronta gli errori logici, una sfida costante nell'informatica quantistica.

Il team ha dimostrato come questo particolare percorso previene errori che i tradizionali codici di correzione degli errori non riescono a correggere, mantenendo al contempo un ingombro limitato in termini di qubit. 

Hanno combinato la correzione degli errori con il disaccoppiamento dinamico logico, il che ha consentito al team di migliorare significativamente la fedeltà dei qubit logici entangled, avvicinando di molto le applicazioni pratiche della fisica quantistica alla realtà.

Nel frattempo, con le ultime ricerche, ha affermato Lidar, "il vantaggio prestazionale quantistico sta diventando sempre più difficile da contestare", poiché la separazione delle prestazioni non può essere invertita perché l'accelerazione esponenziale dimostrata è "incondizionata".

Migliori studio Mostra un inequivocabile aumento di velocità quantistica algoritmica per una versione ristretta del problema con pesi di Hamming (HW) utilizzando due diversi processori IBM Quantum. I ricercatori hanno riscontrato un aumento di velocità quantistica quando il calcolo è protetto da DD. L'uso di MEM ha ulteriormente migliorato il vantaggio di scalabilità.

MEM e accoppiamento dinamico sono stati utilizzati per la soppressione degli errori e modificati per adattare il problema a dispositivi quantistici reali. Hanno contribuito a mantenere la coerenza quantistica e a migliorare l'accuratezza nonostante le limitazioni hardware. 

Con i loro esperimenti, i ricercatori hanno avvicinato gli algoritmi NISQ molto di più a una dimostrazione di un'accelerazione quantistica attraverso l'algoritmo di Shor e hanno evidenziato il ruolo chiave che le tecniche di soppressione degli errori quantistici svolgono in tale dimostrazione.

Dimostrare un'accelerazione esponenziale nella risoluzione del problema su hardware quantistico reale, secondo i ricercatori, rappresenta "un traguardo importante per il settore". Oltre a colmare il divario tra teoria e pratica, i loro risultati sottolineano anche le crescenti capacità degli attuali processori quantistici. Lo studio ha osservato:

"Con il continuo miglioramento dell'hardware, il nostro approccio apre la strada a dimostrazioni ancora più efficaci del vantaggio quantistico nel prossimo futuro." 

Nonostante tutto questo, non ci sono applicazioni pratiche della tecnologia oltre alla vittoria nei giochi di indovinelli. Questo è vero anche per altri progressi nel campo.

"Abbiamo bisogno di un momento ChatGPT per i computer quantistici", aveva dichiarato a CNBC a dicembre Francesco Ricciuti, associato della società di venture capital Runa Capital, quando Google aveva presentato il nuovo chip che, secondo l'azienda, segnava una svolta importante nel campo del calcolo quantistico.

Il chip quantistico di Google si chiama Willow, ha 105 qubit e, a quanto pare, può ridurre gli errori "in modo esponenziale" con l'aumentare del numero di qubit. Questo "risolve una sfida fondamentale nella correzione degli errori quantistici che il settore persegue da quasi 30 anni", ha affermato Hartmut Neven, fondatore di Google Quantum AI.

Willow ha eseguito in meno di cinque minuti un calcolo che ai supercomputer più veloci di oggi richiederebbe 10 settilioni di anni.

"Stanno cercando di definire un problema molto complesso per i computer normali, che possano risolvere con i computer quantistici. È incredibile che ci riescano, ma non significa che sia davvero utile", disse Ricciuti all'epoca.

Anche Google ha affermato che il suo benchmark RCS non ha "alcuna applicazione nota nel mondo reale" e che le "simulazioni scientificamente interessanti dei sistemi quantistici" che ha realizzato e che hanno portato a nuove scoperte scientifiche sono "ancora alla portata dei computer classici".

Tuttavia, il colosso della tecnologia sta lavorando per entrare nel regno degli algoritmi che non solo sono al di fuori della portata dei computer classici, ma sono anche "utili per problemi reali, commercialmente rilevanti".

All'inizio di quest'anno, Julian Kelly, direttore hardware di Google Quantum AI, ha affermato che potremmo essere "a circa cinque anni da una vera svolta, da un'applicazione pratica che si può risolvere solo con un computer quantistico".

Anche il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ritiene che l'informatica quantistica possa "avere un impatto straordinario", ma ha osservato che la tecnologia è "incredibilmente complicata".

Secondo Lidar, "c'è ancora molto lavoro da fare prima che i computer quantistici possano affermare di aver risolto un problema pratico del mondo reale". E ciò richiederebbe accelerazioni che non dipendano da oracoli che conoscono la risposta in anticipo. Inoltre, dovremmo compiere progressi significativi nei metodi per ridurre ulteriormente decoerenza e rumore. 

Tuttavia, dimostrando l'accelerazione esponenziale, che in precedenza era solo una "promessa sulla carta" dei computer quantistici, i ricercatori hanno raggiunto un traguardo importante, che vale la pena festeggiare.

Investire nella tecnologia quantistica

Poiché i computer quantistici rappresentano un importante balzo in avanti nella capacità di elaborazione, numerosi laboratori, università, aziende ed enti governativi in ​​tutto il mondo stanno sviluppando la tecnologia del calcolo quantistico. 

Quindi, quando si tratta di opportunità di investimento, abbiamo Amazon (AMZN ), Intel (INTC )e Microsoft (MSFT ) tra gli altri che esplorano attivamente lo spazio. Ma oggi daremo un'occhiata al potenziale di investimento di IBM (IBM ), un pioniere dell'hardware quantistico. 

International Business Machines Corporation (IBM )

I processori IBM a 127 qubit sono stati utilizzati nell'esperimento USC. Verso la fine di novembre 2021 IBM ha presentato per la prima volta questo processore, denominato Eagle, che seguiva il processore "Hummingbird" a 65 qubit lanciato nel 2020 e il processore "Falcon" a 27 qubit lanciato un anno prima.

L'USC è in realtà un IBM Quantum Innovation Center, mentre Quantum Elements è una startup dell'IBM Quantum Network.

Per concentrare gli sforzi in questo campo, l'azienda dispone di una piattaforma dedicata, IBM Quantum, che mira a costruire il primo computer quantistico fault-tolerant su larga scala. Il colosso della tecnologia punta a fornire un sistema in grado di gestire con precisione 100 milioni di porte su 200 qubit logici entro il 2029. Con questo sistema, IBM "sbloccherà la prima strada praticabile per realizzare appieno la potenza del calcolo quantistico".

IBM sta costruendo questo computer quantistico chiamato "Starling" presso il suo campus di New York, che supporterà un circuito profondo con correzione degli errori. Come previsto dalla sua roadmap, l'azienda sta anche pianificando un nuovo processore IBM Quantum Nighthawk, il cui rilascio è previsto entro la fine dell'anno.

Il mese scorso, ha implementato un Quantum System Two presso un centro di ricerca in Giappone. E questa settimana, il gigante della tecnologia ha partecipato al round di finanziamento da 26 milioni di dollari della startup Qedma, con il suo CEO che prevede di dimostrare quest'anno "con sicurezza che il vantaggio quantistico è già qui". Qedma è già disponibile tramite il Qiskit Functions Catalog di IBM, che rende la tecnologia quantistica accessibile agli utenti finali.

Pur essendo leader nel campo della tecnologia quantistica, l'azienda è nota soprattutto per la sua competenza in ambito cloud, intelligenza artificiale e consulenza, che fornisce attraverso i segmenti Software, Consulenza e Infrastruttura.

Se osserviamo l'andamento di mercato di IBM, al momento della stesura di questo articolo, le azioni della società con una capitalizzazione di mercato di 268.6 miliardi di dollari sono scambiate a 289 dollari, in rialzo del 30.85% da inizio anno. Le azioni IBM hanno registrato un andamento positivo, con un aumento del 145% negli ultimi tre anni, mentre l'azienda si propone come fornitore di tecnologia aziendale di nuova generazione.

Ha un utile per azione (TTM) di 5.85, un rapporto prezzo/utili (TTM) di 49.81 e un ROE (TTM) del 21.95%. Il rendimento da dividendi offerto agli azionisti è un interessante 2.31%.

Per quanto riguarda la performance finanziaria, IBM ha registrato un aumento dell'1% del fatturato, attestandosi a 14.5 miliardi di dollari, per il primo trimestre del 2025. Il margine lordo GAAP è stato del 55.2% e quello non GAAP del 56.6%. Il flusso di cassa netto dalle attività operative è stato di 4.4 miliardi di dollari, mentre il flusso di cassa libero è stato di 2 miliardi di dollari.

L'amministratore delegato Arvind Krishna ha attribuito il superamento delle aspettative di fatturato, redditività e flusso di cassa libero alla "forte domanda di intelligenza artificiale generativa", con IBM che rimane "ottimista sulle opportunità di crescita a lungo termine per la tecnologia e l'economia globale".

Ultime notizie e sviluppi sulle azioni IBM

Conclusione

Dimostrare un'accelerazione quantistica algoritmica, che si estenda con la dimensione del problema, è fondamentale per stabilire l'utilità dei computer quantistici. Pertanto, la dimostrazione di un'accelerazione esponenziale e incondizionata segna un momento spartiacque nel calcolo quantistico, dimostrando che i dispositivi odierni possono superare i limiti classici. 

Questo risultato ottenuto dai ricercatori amplia significativamente la portata delle accelerazioni quantistiche per gli algoritmi oracolari, espande la frontiera dei risultati empirici sul vantaggio quantistico e indica che algoritmi praticamente rilevanti sono finalmente a portata di mano.

Nel complesso, il percorso dei computer quantistici verso applicazioni pratiche e quotidiane è ancora in corso, con continui miglioramenti per sfruttare appieno la potenza della tecnologia quantistica!

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Studi citati:

1. Singkanipa, P.; Kasatkin, V.; Zhou, Z.; Quiroz, G.; Lidar, DA Dimostrazione dell'accelerazione quantistica algoritmica per un problema del sottogruppo nascosto abeliano. Fis. Rev. X 2025, 15 (2), 021082. https://doi.org/10.1103/PhysRevX.15.021082
2. Vezvaee, A.; Tripathi, V.; Morford-Oberst, M.; Butt, F.; Kasatkin, V.; Lidar, DA Dimostrazione di qubit logici entangled ad alta fedeltà mediante transmoni. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472