Gradualmente e definitivamente, ma con tempi e modalità diverse, il quantum computing si prepara a fare irruzione in tutti i settori ridisegnando i confini tra possibile e impossibile. Una volta pronta a creare valore commerciale, infatti, l’informatica quantistica costringerà tutti a cambiare mindset, affrontare con occhi nuovi problemi vecchi e rispolverare quelli archiviati perché irrisolvibili. Ora potrebbero non esserlo più.
Ingegneri e sviluppatori stanno già avvicinandosi alle nuove logiche quantistiche, tutti entro pochi anni dovranno farlo, settore per settore, partendo dal farmaceutico, chimico, automobilistico e finanziario. Secondo McKinsey, infatti, sono questi i 4 mondi in cui possiamo già immaginare concrete prospettive future.
I 4 volti del calcolo quantistico
Prima di scoprire quali novità ci aspettano, è opportuna una panoramica sulle diverse declinazioni del quantum computing alla base dei casi d’uso analizzati. La più conosciuta è la fattorizzazione quantistica, ed è anche la più temuta perché facilmente applicabile per rompere la crittografia RSA, da sostituire con alternative quantum safe già in arrivo. Risulta poi piuttosto naturale pensare di sfruttare il calcolo quantistico nella simulazione di molecole, reazioni chimiche e di tutti i sistemi e i processi che seguono le sue stesse logiche, finora affrontati con approssimazioni poco soddisfacenti.
Una terza declinazione possibile è l’ottimizzazione quantistica che promette di ridurre i tempi di calcolo da ore a secondi e di imprimere una accelerazione quadratica alla ricerca di voci specifiche in un database non strutturato. L’algebra lineare quantistica per AI e machine learning è il campo più articolato, ma anche il più affascinante. Tra le sue applicazioni si trovano infatti la velocizzazione dell’apprendimento automatico, un passo in avanti consistente nel Natural Language Processing (NLP) e lo sviluppo di vere e proprie reti neurali quantistiche.
Cosa aspettarsi dai settori più quantum friendly
Assieme, i 4 settori in prima fila per integrare nel proprio business l’informatica quantistica potrebbero secondo McKinsey ottenere ricavi da 300 a 700 miliardi di dollari, la metà generata da casi d’uso nell’industria chimica. Tranne la finanza, tutti trarranno grande beneficio dall’ottimizzazione della supply chain, effettuata grazie a simulazioni a tavolino rapide, precise e finalizzate anche ad aumentarne la resilienza. Un tema di importanza trasversale, soprattutto dopo la pandemia, e che preoccupa settori molto distanti per meccanismi, regolamentazioni, mercati e target. Proprio queste differenze generano una varietà di casi d’uso promettente.
Il Pharma sogna rapidità, personalizzazione e risparmio
La regolamentazione sofisticata e in continua evoluzione, la sicurezza da garantire al paziente e la fiducia del pubblico nella tecnologia da conquistare sono le tre sfide che questo settore deve affrontare. Complesse, ma non gli impediranno di investire sul quantum computing, dati i risultati che questa tecnologia promette.
Nella ricerca, il nuovo paradigma di calcolo ridurrà fortemente i tempi di progettazione dei farmaci, superando la capacità dei computer più potenti nel predire la struttura di una proteina. Basta avanzare per tentativi, quindi: presto le case farmaceutiche potranno fare ricerche mirate, rapide e più efficaci. I costosi esperimenti saranno sostituiti da una progettazione computerizzata sempre più efficiente e, a prodotto finito, si potrà ottimizzarne facilmente l’assorbimento, vigilando sul grado di tossicità.
L’informatica quantistica darà un boost alla ricerca sulle malattie rare e migliorerà le performance della sperimentazione clinica, affinando la modellazione farmacocinetica della popolazione. Sarà più semplice personalizzare i farmaci ma senza alcun impatto sul costo, perché il calcolo quantistico in un lampo individua nuovi mix di ingredienti meno costosi a parità di efficacia.
L’industria chimica si virtualizza e punta alla sostenibilità
La complessità dei casi d’uso ipotizzati per questo settore fa temere che la piena adozione del quantum computing avverrà solo quando diventerà una tecnologia ampiamente accessibile a basso costo. Il consistente contributo apportato al valore generato dalla rivoluzione quantistica è però un buon motivo per esplorarli con largo anticipo.
Nella R&S verranno quasi eliminati gli esperimenti di laboratori: tutto sarà virtualizzato ottenendo una importante riduzione di tempi e costi. Risparmi promessi anche nel controllo qualità e nei test di tossicità, con l’opportunità di poter puntare di più sulla sostenibilità nello sviluppo di nuovi prodotti. Più attenta all’ambiente anche la fase di produzione, che vedrà l’introduzione di nuovi catalizzatori più efficienti e green all’interno di un più completo processo di ottimizzazione in chiave quantistica. L’obiettivo è quello di generare meno sottoprodotti, ottimizzare i rendimenti e ridurre i requisiti delle risorse, evitando tutti quei problemi occasionali che avrebbero un forte impatto sui consumatori.
L’ottimizzazione dell’automotive, in fabbrica e in strada
Secondo l’Associazione europea dei costruttori di automobili (ACEA), nel 2021 questo mercato ha toccato il minimo storico dal 1990 nell’Unione europea con solo 9,7 milioni di veicoli venduti. Di fronte a questo record negativo causato da pandemia e carenza di chip, è consolante sapere che il quantum computing potrà dare una scossa al settore. Sia in termini di produttività ed efficienza, sia in termini di sostenibilità.
La simulazione quantistica permetterà agli OEM di progettare nuovi elementi in modo più veloce e accurato, di progredire con le auto a guida autonoma e con la ricerca di un carburante avanzato e più “green”. I risparmi arriveranno però soprattutto dall’implementazione di test virtuali, che ridurranno il numero di veicoli di prova richiesti. Quanto risparmiato potrà essere investito su un elemento sempre più chiave: le batterie.
Ottimizzando quantisticamente i processi di produzione, l’automotive saprà rispondere al crescente numero di configurazioni richieste dal mercato, migliorando anche la manutenzione predittiva. Una sfida importante sarà poi quella di gestire meglio il traffico: si punta sulla potenza di calcolo in arrivo per vedere strade più fruibili e città più vivibili.
Gestione sempre più intelligente nella finanza del futuro
Passerà molto tempo prima di vedere casi d’uso di informatica quantistica in questo settore, rispetto agli altri, ma saranno casi d’uso da 100 miliardi di dollari. Vale la pena di scoprirli subito.
Il maggiore impatto del nuovo paradigma di calcolo sarà evidente soprattutto nella gestione del portafoglio e nella gestione del rischio.
In entrambi gli ambiti la parola d’ordine è ottimizzazione. Nel primo caso di strategie di trading, monitoraggio degli indici per i portafogli azionari e garanzie gestite, nel secondo di credit scoring, accuratezza e velocità.
La speranza è di migliorare fraud detection e contrasto al riciclaggio ma, grazie ai servizi cloud, si riuscirà anche a rendere alcune tecniche sofisticate disponibili agli operatori più piccoli. Tutto ciò non prima del 2030, l’unica sfida immediata che la finanza ha di fronte è quella della sicurezza. Il quantum computing sarà dirompente perché obbligherà tutti a cambiare i propri sistemi: serve e già esiste una nuova crittografia quantum safe.
Quando vale la pena essere early adopter
Causa complessità lato hardware, oggi non è banale sviluppare o ottenere a breve tutti gli algoritmi che risolvano problemi di business. Finché il calcolo quantistico non sarà più accessibile e meno costoso, i casi d’uso richiederanno quindi alti investimenti e alta propensione al rischio. Per comprendere se vale la pena di scommettere sull’informatica quantistica prima che sia di uso comune, ci sono due domande da porsi.
- Esiste oggi l’algoritmo quantistico che risolve il mio problema? Oggi sono meno di 100 quelli con una comprovata accelerazione quantistica, questi ultimi mesi di attesa, infatti, saranno una corsa a svilupparne molti altri
- Posso assicurare la potenza necessaria per trarne vantaggio? Gli algoritmi con accelerazioni esponenziali richiedono computer quantistici di circa 100 qubit ma se servono quelle quadratiche, le pretese lievitano e diventano tecnologicamente ed economicamente sfidanti.
