L’Osservatorio Quantum Computing & Communication ha analizzato le attività delle aziende a livello internazionale identificando 96 grandi imprese private che hanno annunciato la realizzazione di 126 progetti sul tema negli ultimi 6 anni. Si tratta di iniziative prevalentemente (42%) allo stadio di Proof of Concept (PoC) relative ad use case su scala ridotta, su cui si stanno misurando i primi risultati. L’ambito applicativo più diffuso è l’ottimizzazione (43%), seguito dalla simulazione (38%) e pattern recognition, classification e clustering (19%). I settori più attivi nel campo del Quantum Computing (QC) sono bancario e assicurativo (21% dei progetti), chimico-farmaceutico (20%), automobilistico (18%), energetico, utility e telco (12%), aerospaziale e difesa (11%), manifatturiero (9%), logistica e retail (5%).
In Italia l’Osservatorio ha individuato oltre 20 progetti QC attivi, ma ha anche rilevato che la conoscenza del tema è ancora prerogativa di una ridotta minoranza di grandi aziende (14%) che ha avviato una o più sperimentazioni, mentre l’11% le prevede nei prossimi mesi.
“Anche in Italia, le grandi aziende più propense all’innovazione sono già partite, decise a ritagliarsi un vantaggio competitivo, testando l’hardware progressivamente man mano che sarà disponibile”, commenta Marina Natalucci, Direttore dell’Osservatorio Quantum Computing & Communication. Lo confermano le testimonianze delle imprese di seguito riportate che, mettendo in luce le principali difficoltà, indicano anche i percorsi per superarle.
Conoscenza, ecosistema, persone le parole chiave per il mondo finance
Il mondo finance, secondo gli analisti, sarà il più impattato dal ciclone QC.
“Siamo partiti nel 2020 a sperimentare e abbiamo incontrato come prima sfida la necessità di comprendere come bilanciare competenze interne ed esterne”, ricorda Davide Corbelletto, Quantum Technology Specialist di Intesa Sanpaolo. La scelta è stata la disseminazione della conoscenza all’interno per coinvolgere il maggior numero di funzioni aziendali, per arrivare alla definizione di un capability building path e riqualificare professionalità interne (data scientist e i ML e software engineer), al fine di creare una quantum work force. All’esterno, in collaborazione con il Politecnico di Torino, il gruppo ha lanciato un master secondo livello, per avere personale qualificato e già operativo entro il 2023.
Anche il gruppo Generali ha iniziato nello stesso periodo (2019-20) ad analizzare le problematiche QC, partendo dall’evangelizzazione attraverso le community interne per favorire condivisione di conoscenza, delle best practices, stimoli innovativi. Ne è nata l’idea di un PoC, realizzato con Reply, per un progetto quantum machine learning, che ha avuto come ricaduta l’ottimizzazione del processo specifico, una mole di conoscenze e competenze, l’impulso a continuare. “La sperimentazione ha funzionato grazie al coinvolgimento nel team delle persone con la giusta attitudine per gestire l’incertezza connessa a una tecnologia che sta uscendo ora dai laboratori”, avverte Emanuele Colonnella, Innovation Manager, Generali, che evidenzia il ruolo dei business translator e consiglia di aprire i team, in particolare ai vendor, ansiosi, in questa fase, di collaborare.
ENI: HPC e Quantum Computing complementari
Da tempo ENI guarda ad HPC (High Performance Computing) sia per rendere più efficienti i processi sia per favorire la nascita di nuove linee di business; il suo green data center di Ferrera Erbognone ospita HPC4 e HPC5 con potenza di calcolo fino 70 peta flops. Il gruppo di lavoro, dedicato alla ricerca di nuove applicazioni, fin dal 2017 ha avviato sperimentazioni su QC in collaborazione con Cineca, realizzando un prototipo di quantum annealer basato su D-Wave. Con l’Università di Pavia è stato inoltre sviluppato un applicativo quantum machine learning, basato su hardware quantistico, messo a disposizione da IBM su cloud, mentre si è realizzata una collaborazione strutturata con l’hardware vendor PASQAL su cui la finanziaria ENI Next ha investito. “Ora si sta riflettendo se ospitare nel Data center un computer quantistico per sfruttarlo come acceleratore del HPC per problemi tipici del settore energetico, così come già oggi stiamo sfruttando le GPU per alcuni algoritmi di interesse ENI”, sottolinea Alessia Marruzzo, Software Developer for Scientific Computing, ENI.
Da queste prime testimonianza emergono due elementi che caratterizzano anche le altre esperienze di seguito riportate: la necessità di coinvolgere attori interni interessati sia in ottica di disseminazione sia per identificare problemi insolubili (o con soluzioni inefficienti) con un approccio tradizionale ma che potrebbero essere affrontati con un’ottica quantistica; l’importanza della creazione di partnership che rappresentano embrionalmente l’ecosistema necessario per lo sviluppo del QC.
L’approccio quantum inspired di Enel
L’azienda ha puntato a identificare uno use case ben definito che consentisse la sperimentazione e, al tempo stesso, fornisse risultati misurabili fin dal PoC. La scelta è caduta sull’ottimizzazione dell’assegnazione al personale operativo in campo (oltre un migliaio di persone al giorno) delle attività di manutenzione della rete. “In collaborazione con Reply abbiamo sviluppato un software quantistico applicato ad un hardware classico (GPU con forte parallelismo)”, spiega Michele Grapulin, Project Manager & Product Owner, Enel Grids Digital Hub. La soluzione è oggi in produzione, usata quotidianamente dalle unità operative che riescono così a migliorare le attività di manutenzione e la logistica.
Come già nelle esperienze sopra sintetizzate, si è lavorato alla diffusione del knowhow interno all’azienda con la creazione di una community dedicata al QC e alla formazione sia di data scientist interni sia di neo-assunti, con l’obiettivo di individuare nuovi use case da risolvere in logica quantum inspired, per essere pronti quando il full Quantum sarà realtà.
Si può fare di più…
Nonostante le buone pratiche fin qui presentate, l’Italia arriva con un certo ritardo all’appuntamento con il QC come evidenzia, ad esempio, il confronto con il caso Volkswagen.
“Vogliamo che Volkswagen sia la prima impresa industriale a trarre vantaggio pratico dal QC, che si prevede che avrà effetti dirompenti nei prossimi 5-10 anni”, dichiara Sheir Yarkoni, Quantum Computing Researcher, Volkswagen. L’azienda automobilistica ha creato, nel DataLab di Monaco, un team di ricerca applicata dedicato al QC per portarlo nel mondo reale, identificando le applicazioni dove la nuova tecnologia potesse portare valore. Sono stati individuati problemi di ottimizzazione, ad esempio nel campo della circolazione, del traffico e della logistica, attività di supporto ad AI e ML, nella definizione di nuovi modelli e nuove applicazioni, simulazioni via software nel campo della scienza dei materiali, rilevanti per il settore auto. In tutte queste aree si sono realizzati risultati concreti.
Nel 2019, il team Volkswagen, in collaborazione con D-Wave, ha realizzato, ad esempio, un test di instradamento del traffico in tempo reale basato sul calcolo quantistico che ha consentito al sistema di autobus di Lisbona di prevedere i volumi di traffico e i percorsi per ridurre al minimo i tempi di attesa dei passeggeri e i tempi di viaggio mezzi, evitando gli ingorghi e fluidificando il traffico.
Un alto caso di applicazione è stato realizzato in fabbrica, nel reparto verniciatura, dove ogni carrozzeria richiede un tipo diverso di base, a seconda del colore finale del veicolo. Il passaggio da un tipo all’altro che rallenta la produzione e aumenta i costi, è stato ottimizzato grazie all’impiego di soluzioni QC.
Nel campo della simulazione Volkswagen sta lavorando, grazie ad un accordo con la canadese Xanadu, sui materiali per creare batterie ad alte prestazioni di nuova generazione e processi elettrochimici performanti, indispensabili per le auto elettriche.
A proposito di ecosistema, Volkswagen collabora con Google per lo sviluppo di Quantum Machine Learning e fa parte di diversi consorzi per lo sviluppo del QC, ad esempio il QUTAC a cui partecipano le maggiori imprese tedesche.
L’Italia come Paese ha iniziato a muovere i primi passi nel 2022 grazie al PNRR, con un investimento di 320 milioni di euro in 3 anni per la creazione del Centro Nazionale per High Performance Computing, Big Data e Quantum Computing, che raggruppa oltre 50 membri, tra enti pubblici e aziende. Le risorse, ancora troppo modeste rispetto ad altri paesi europei, come Germania e Francia, possono tuttavia rappresentare un passo decisivo per accelerare la creazione dell’ecosistema QC e definire quella visione d’insieme che oggi ancora manca.
