Google presenta i risultati del suo computer quantistico

Da quando, nel 2013, Google ha acquistato il computer quantistico D-Wave 2X, i tecnici della società statunitense si sono concentrati sull’implementazione di algoritmi che cosentano la risoluzione di problemi pratici.

Secondo i portavoce di Google, che hanno oggi pubblicato i risultati del lavoro di un biennio, il computer quantistico sarebbe 100 milioni di volte più veloce nella risoluzione dei problemi rispetto ad un computer tradizionale.

Certo, i risultati a cui sono pervenuti i tecnici di Google dovranno essere attentamente posti al vaglio da parte della comunità scientifica. Se le conclusioni tratte da Google dovessero essere confermate, però, computer quantistici come il D-Wave 2X aiuteranno a risolvere problematiche che oggi richiederebbero anni di lavoro e farebbe compiere il “salto di qualità” nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning, aree in cui l’azienda fondata da Larry Page e Sergey Brin è largamente impegnata.

Un computer quantistico utilizza fenomeni tipici della meccanica quantistica come la sovrapposizione degli effetti e l’entanglement.
Iniziamo col dire che un computer quantistico usa i qubit anziché i convenzionali bit (valori 0 o 1). I qubit sono codificati dallo stato quantistico di una particella o di un atomo: ciò significa che le informazioni possono essere espresse in maniera diversa rispetto a prima, con più “stati” quantistici che possono addirittura sovrapporsi.
Ecco perché si parla dell’impiego della sovrapposizione degli effetti e dell’entanglement: grazie ai vari “stati” quantistici con cui può essere codificata l’informazione, usando il principio di sovrapposizione degli effetti, ogni problema diventa agilmente scomponibile in sottoproblemi più semplici dei quali si sommano gli effetti. Usando l’entanglement, poi, l’esame di un sottoproblema implica la determinazione istanatanea delle soluzioni agli altri problemi.

Google spiega che in laboratorio si sono compiuti passi da gigante nella comprensione del funzionamento del metodo di quantum annealing, traducibile in italiano col termine ricottura quantistica.
Si tratta di un metodo generale per trovare il minimo globale di una funzione oggettiva data su un insieme di soluzioni candidate (lo spazio di ricerca).
L’utilizzo di un computer quantistico permette di controllare tutti i minimi contemporaneamente e non uno alla volta, come invece accade nelle strategie oggi utilizzate per risolvere i problemi di ottimizzazione.

I risultati dello studio condotto da Google sono stati pubblicati in un documento consultabile a questo indirizzo.