Dal CNR un modello per i computer quantistici che supera quello di Google

I computer quantistici e il quantum computing sono destinati a rivoluzionare l’informatica così come l’abbiamo concepita fino ad oggi permettendo di risolvere in maniera efficace problemi complessi o addirittura attualmente impossibili da trattare.

Il CNR (Consiglio nazionale delle ricerche) ha annunciato di aver concluso con successo lo sviluppo di un compilatore quantistico per programmare un algoritmo su qualsiasi computer quantistico basato su porte logiche.
Il compilatore è basato sul deep learning: grazie all’intelligenza artificiale permette di programmare un algoritmo superata solamente una fase di “addestramento”.

Qualcosa di simile è stato realizzato anche dai tecnici di Google ma mentre l’azienda di Mountain View ha usato l’intelligenza artificiale per l’addestramento su una sola porta logica del computer quantistico, i ricercatori del CNR hanno individuato una metodologia per realizzare tutte le porte logiche quantistiche con un addestramento unico.
Utilizzando il deep learning si può riutilizzare poi la stessa soluzione per una qualsiasi porta logica.

Lo studio è firmato dal CNR in collaborazione con Università Statale di Milano e Politecnico di Milano ed è stato pubblicato sulla rivista Nature “Communication Physics“.

Analogamente ai computer convenzionali, in cui i calcoli vengono effettuati usando delle porte logiche (ne abbiamo parlato anche nell’articolo sul funzionamento di un processore), nei computer quantistici si usano porte logiche quantistiche che vanno programmate da una sorta di sistema operativo che conosce quali sono le operazioni realizzabili.
Enrico Prati (Istituto di fotonica e nanotecnologie del CNR) spiega che esistono però “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? “Esiste una teoria che assicura di sì ma non dice come procedere“, osserva Prati. “La sfida è stata risolvere il problema affidandosi alla capacità di astrazione dell’intelligenza artificiale“.

Uno dei responsabili della ricerca, Lorenzo Moro, spiega: “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.” Dopo una fase di addestramento, che va da qualche ora a un paio di giorni, l’intelligenza artificiale ha imparato a costruire la sequenza per ogni porta logica quantistica partendo dalle operazioni disponibili impiegando pochi millisecondi.