Ciao ragazzi!
Qualche settimana fa, Intel ha rivelato un
nuovo componente che svolgerà un ruolo chiave
nella sua strategia nel campo dell’informatica
quantistica.
Assieme a QuTech, l’azienda ha svelato alcuni
dettagli tecnici su Horse Ridge, un chip di
controllo criogenico che dovrebbe rendere
i computer quantistici più piccoli, più
veloci e con un raffreddamento meno aggressivo.
Questo chip, sia chiaro, non porterà alla
realizzazione di un vero e proprio computer
quantistico, ma sicuramente è un passettino
in più verso quella direzione.
Il SoC si basa sul processo Intel FinFET a
22 nanometri e include quattro canali a radiofrequenza
in grado di controllare un totale di 128 qubit.
Potrebbe non sembrare molto, ma stiamo parlando
di più del doppio dei 49 qubit che Intel
vantava per il chip di test Tangle Lake ad
inizio 2018.
Ciò dovrebbe portare a computer quantistici
più piccoli (o quantomeno più efficienti)
consentendo ad un singolo componente di gestire
più attività senza ulteriori aggiunte.
Inoltre, i qubit dovrebbero essere più veloci
e ad alta fedeltà: Horse Ridge ha infatti
un multiplexing “ottimizzato” che gli
consente sia di ridimensionare sia di ridurre
gli errori di crosstalk che compaiono quando
si gestiscono un numero maggiore di qubit
a frequenze diverse, portando ad una maggiore
precisione e migliori prestazioni complessive.
Horse Ridge può gestire una vasta gamma di
frequenze, inclusi qubit superconduttori da
6 a 7 GHz e spin più piccoli da 13 a 20 GHz.
E, come anticipato, i computer quantistici
basati su tale chip dovrebbero non aver bisogno
di temperature molto fredde per lavorare:
Intel spera di far operare il SoC a temperature
attorno ad un grado kelvin.
Ora, si stima che un computer quantistico
a tutti gli effetti avrebbe bisogno di oltre
1 milione di qubit per essere praticabile.
Nel 2018, Intel dichiarava che ci sarebbero
voluti almeno altri 5-7 anni per ottenere
chip con tali caratteristiche, ed Horse Ridge
mostra come si stia avanzando verso quell’obiettivo.
Nel frattempo, come sappiamo, ad ottobre dello
scorso anno Google celebrava la supremazia
quantistica, il momento in cui un computer
quantistico è stato in grado di compiere
un calcolo impossibile per un qualsiasi computer
convenzionale.
Una notevole opportunità per l’azienda
per mostrare il suo peso nella sfida contro
le tante aziende tecnologiche, tra cui IBM
e Microsoft, che stanno lavorando per arrivare
ad offrire la nuova e selvaggia potenza promessa
dal calcolo quantistico.
Ma adesso sembra che Google non abbia un solo
team al lavoro sul Quantum Computing: esisterebbe
infatti un secondo gruppo ospitato nel laboratorio
segreto X.
X, precedentemente noto come Google X, è
quel ramo di Alphabet (l’azienda madre di
Google) dedicato all’incubazione di tecnologie
“moonshot” che potrebbero un giorno evolvere
in prodotti commerciali o attività su scala
per Google stessa.
Il gruppo di ricercatori quantistici presente
in X sembra che non stia costruendo un hardware
di calcolo quantistico dedicato, ma più che
altro stia creando nuovi algoritmi ed applicazioni
da eseguire sui computer quantistici, o librerie
software che consentano ai programmatori di
utilizzare con più facilità quelle future
macchine.
Google ed aziende rivali come IBM stanno investendo
nell’informatica quantistica perché credono
che possa catalizzare importanti progressi
in molti campi della scienza e dell'industria,
come lo sviluppo di farmaci e nel mondo dell’intelligenza
artificiale.
Come sappiamo, i computer quantistici si basano
sui qubit, che codificano i dati in processi
meccanici quantistici apparenti solo in condizioni
attentamente controllate.
I qubit superconduttori che compongono i processori
quantistici sperimentali di IBM e Google operano
a temperature più fredde dello spazio.
Gruppi di qubit possono eseguire trucchi matematici
che i computer convenzionali non possono compiere,
sfruttando fenomeni quantistici che non hanno
equivalenti nella vita di tutti i giorni,
come il modo in cui gli oggetti meccanici
quantistici possono essere intrappolati in
modo tale che ciò che accade ad uno influisca
istantaneamente su un altro.
Ma nonostante il grande interesse che c’è
al momento attorno all’informatica quantistica,
gli attuali computer sono ancora troppo piccoli
per compiere lavori utili e la programmazione
quantistica è in uno stato fortemente embrionale.
Per questo motivo il team quantistico di X
sta lavorando su algoritmi ed applicazioni,
ma soprattutto sta cercando di formare veri
e propri esperti quantistici.
Comunque, nel frattempo, l’azienda di Mountain
View ha anche lanciato TensorFlow Quantum
(TFQ), una libreria open source per la prototipazione
di modelli quantistici di machine learning.
Ancora una volta, i computer quantistici non
sono ancora diffusi, ma quando arriveranno
avranno bisogno di algoritmi e TFQ cerca di
colmare un po’ il gap attualmente esistente
rendendo possibile agli sviluppatori la creazione
di algoritmi di intelligenza artificiale ibrida
che possono utilizzare sia tecniche di calcolo
classiche che simulazioni di circuiti quantistici.
TFQ funziona prendendo i dati quantistici,
cioè le informazioni contenute nei qubit,
e li elabora con sistemi di intelligenza artificiale
ibrida.
Un approccio chiamato “modellazione ibrida-classica
di intelligenza artificiale” che consente
ai ricercatori e agli sviluppatori di districare
i dati quantistici in modo che possano essere
utilizzati per generare previsioni sugli algoritmi
quantistici.
TFQ può affrontare compiti avanzati di apprendimento
quantistico tra cui il meta-apprendimento,
l’apprendimento hamiltoniano e gli stati
termici di campionamento.
Ora, la speranza è che tale framework fornisca
gli strumenti necessari alle comunità di
ricerca sull’informatica quantistica e sull’apprendimento
automatico per esplorare modelli di sistemi
quantistici sia naturali che artificiali,
e alla fine di scoprire nuovi algoritmi quantistici
che potrebbero potenzialmente produrre un
vantaggio quantico.
Del resto TensorFlow è incredibilmente popolare
tra gli sviluppatori e le comunità di ricerca,
ed il lavoro finora svolto da Google nel campo
è stato a dir poco impressionante.
Si spera perciò che tutte le attività in
corso conducano a nuovi algoritmi quantistici
in grado di produrre il vantaggio quantico
necessario per risolvere quei problemi aperti
in molti campi della scienza e dell'industria
che i ricercatori ritengono che i computer
quantistici affronteranno presto.
Voi che ne pensate del quantum computing?
Per me è uno dei temi più interessanti degli
ultimi anni e su cui ci si concentrerà sempre
di più in futuro.
Vi aspetto nei commenti e ci sentiamo alla
prossima puntata!
