L’informatica quantistica impiega la meccanica quantistica per sovraperformare le prestazioni dei computer attuali e trovare soluzioni a problemi legati a diversi ambiti, come la medicina o l’intelligenza artificiale, al momento non gestibili a causa dei limiti delle attuali architetture hardware e software.
Le CPU attuali soffrono di colli di bottiglia causati dalla natura dell’elemento base di cui sono composte, il silicio, che può solo gestire due stati (impiegati per i bit 1 e 0).
I computer quantistici, sfruttando invece le meccaniche della fisica quantistica e delle particelle subatomiche, possono codificare più dati contemporaneamente utilizzando bit quantistici, o Qubit, in sovrapposizione. In questo modo, un algoritmo sviluppato per un computer quantistico può manipolare le informazioni in un modo inaccessibile ai computer classici, fornendo prestazioni infinitamente superiori e aprendo campi di applicazione prima inaccessibili.
Come sviluppare su un computer quantistico
Sviluppare software per una CPU quantistica richiede un approccio totalmente diverso dai pattern design impiegati sugli attuali elaboratori.
Per sviluppare un’applicazione quantistica è necessario imparare a gestire alcuni principi chiave della meccanica quantistica, come la super posizione o l’interferenza, che impattano le modalità in cui le informazioni sono archiviate e le loro possibili interazioni.
L’unità di archiviazione dei computer quantici, il qubit, oltre a memorizzare uno stato zero o uno, può anche essere valorizzato come una combinazione pesata di 0 e 1 allo stesso tempo (super posizione), che in sovrapposizione può scalare in modo esponenziale, dando origine a una metodologia di scrittura del software che non è più soltanto deterministica come sulle attuali CPU, ma anche probabilistica (interferenza).
In altre parole, la super posizione consente a un qubit, che è l’unità fondamentale di informazione nei computer quantistici, di esistere in più stati contemporaneamente. L’interferenza si riferisce invece al fenomeno per cui le probabilità degli stati dei qubit si combinano in modi che possono amplificare o attenuare determinati risultati.
In un computer quantistico, quando i qubit sono in super posizione, le diverse possibili soluzioni di un problema possono interferire tra di loro. Con l’interferenza “costruttiva”, le probabilità associate alle soluzioni corrette possono essere amplificate, mentre l’interferenza “distruttiva” può ridurre la probabilità delle soluzioni errate. Questo meccanismo permette ai computer quantistici di “preferire” soluzioni corrette quando si misura l’output dopo un calcolo quantistico.
Come scrivere codice per un computer quantistico
Scrivere codice per un computer quantistico richiede la configurazione di un ambiente di sviluppo dedicato. Esistono diversi IDE e librerie in grado di trasformare codice di alto livello in codice QUIL, ossia nel set di istruzioni interpretabili dalla CPU quantistica, come ad esempio Qiskit di IBM o Forest di Rigetti.
Qiskit è un ambiente di sviluppo open source in Python, e cerca di offrire metodologie per intrecciare circuiti quantistici con l’elaborazione classica.
Forest si basa anch’esso su Python e sulla libreria pyQuil, e offre l’interessante possibilità di impiegare una macchina virtuale quantistica (Quantic Virtual Machine) per testare il codice senza dover disporre dell’effettivo hardware quantico.
Sviluppare un algoritmo quantistico richiede di prendere dimestichezza con gli Hadamard gate. Gli Hadamard gate sono oggetti software che permettono di gestire le logiche in super posizione, ossia istanziando più combinazioni di stati 1 e 0 contemporaneamente. Questa è la caratteristica che permette alle applicazioni quantiche di scalare esponenzialmente, grazie al maggior numero di stati gestibili allo stesso momento (N Qubits = 2^N Bits).
Principali campi di applicazione e use case
Grazie alle maggiori prestazioni e alla capacità di gestire grandi dataset in parallelo, il quantum computing si presta a ottimizzare gli algoritmi di apprendimento del Machine Learning, permettendo di costruire modelli di apprendimento su argomenti medici e scientifici prima proibitivi a causa dei lunghi tempi di elaborazione.
Un altro scenario di utilizzo riguarda la crittografia e la sicurezza informatica: utilizzando i principi dell’informatica quantistica, i canali di comunicazione tra due endpoint possono essere resi sicuri attraverso l’impiego di chiavi crittografiche così complesse da risultare impossibili da intercettare o decodificare da terzi non autorizzati.
Anche la medicina e il settore biotech possono beneficiare immensamente della potenza dei computer quantistici, per simulare e analizzare le interazioni tra molecole, proteine e altri componenti biologici, allo scopo di identificare nuovi farmaci potenziali. I software tradizionali di chimica incontrano spesso difficoltà a simulare accuratamente sistemi molecolari complessi. Tuttavia, i computer quantistici possono elaborare in modo efficiente queste simulazioni, fornendo informazioni più approfondite sulle strutture molecolari e sulle reazioni chimiche.
Dal bit al qubit, cosa cambia per le aziende
Affascinati dalle potenzialità del quantum computing, alcune aziende potrebbero chiedersi se sia possibile migrare i loro software tradizionali su queste architetture, in modo da beneficiare delle maggiori performance di elaborazione.
La domanda è lecita, ma la risposta non è semplice. Il software scritto per una CPU tradizionale è radicalmente diverso da quello scritto per una CPU quantistica.
I computer moderni sono deterministici e ragionano a stati, mentre i computer quantici hanno super posizioni che comprendono un insieme probabile di valori. Questi insiemi probabilistici vengono processati in cicli (Loop) in cui le variabili vengono trasformate e comparate fino a che non viene restituito un valore finale.
Questa logica è diversa dal modo in cui vengono scritti i software tradizionali, per non parlare del modo in cui vengono gestite le variabili in memoria: i computer quantistici non hanno Stack o Heap (zone in cui la RAM viene organizzata) ma archiviano tutto nella memoria qubit, che contiene nuvole probabilistiche di valori.
Tutte queste caratteristiche rendono complesso ripensare il codice tradizionale per i computer quantistici. Piuttosto, gli sviluppatori si stanno concentrando sullo scrivere software nativo per questa architettura, che richiede un profondo cambio di forma mentis nel suo approccio.
Un’altra opportunità è quella della soluzione ibrida, in cui il computer quantistico non sostituisce quello tradizionale, ma si fa carico degli stadi della pipeline che possono beneficiare delle maggiori potenzialità di calcolo.
