L’‘Ocelot’ di Caltech diventa l’ultimo avanzamento nella riduzione degli errori nel calcolo quantistico

Lo scorso anno, McKinsey & Company ha pubblicato un rapporto completo tracciando la futura traiettoria del calcolo quantistico. Il rapporto è stato ambiziosamente intitolato ‘The Rise of Quantum Computing’. Tuttavia, le ambizioni non erano infondate.

McKinsey ha affermato che il percorso verso il calcolo quantistico è stato guidato dal ritmo accelerato delle scoperte tecnologiche, dall’aumento dei flussi di investimento e dalla proliferazione dell’ecosistema delle start‑up.

Tutti questi fattori hanno spinto i leader aziendali a pianificare strategie robuste per il calcolo quantistico. L’analisi aggiornata di McKinsey per il terzo Monitor annuale della Tecnologia Quantistica rivela che quattro settori — chimica, scienze della vita, finanza e mobilità — probabilmente vedranno il primo impatto del calcolo quantistico e potrebbero guadagnare fino a $2 trilioni entro il 2035.

Perché il calcolo quantistico cresca come McKinsey immagina, sarebbe necessario un ecosistema di innovazione fiorente. In una delle scoperte più all’avanguardia in questo ambito, gli scienziati del Centro AWS per il Calcolo Quantistico nel campus di Caltech¹ hanno scoperto un modo per sopprimere gli errori nei computer quantistici — un problema che potrebbe diventare il più grande ostacolo nella costruzione di macchine quantistiche pronte per il futuro. 

Qual era il ‘Problema’?

Costruire un computer quantistico a uso generale che vada oltre lo studio di aree di nicchia della fisica rimane una sfida a causa della sua intrinseca sensibilità al rumore. I ricercatori hanno scoperto che vibrazioni, calore, interferenze elettromagnetiche da telefoni cellulari e reti Wi‑Fi, e persino raggi cosmici e radiazioni dallo spazio possono colpire i qubit — i bit quantistici — facendoli uscire dal loro stato quantistico e causando errori significativamente maggiori rispetto ai computer classici.

Per approfondire con maggiore precisione scientifica, la ricerca, intitolata Hardware-Efficient Quantum Error Correction Via Concatenated Bosonic Qubits, mira a costruire computer quantistici che incorporino la correzione degli errori quantistici. Avrebbe un qubit logico codificato in modo ridondante in molti qubit fisici rumorosi.

Ocelot: La Soluzione

In parole più semplici, il team di scienziati di AWS e Caltech ha dimostrato una nuova architettura di chip quantistico per sopprimere gli errori usando un tipo di qubit noto come qubit gatto.

I qubit gatto non sono nuovi, tuttavia sono stati proposti per la prima volta nel 2001. Da allora, i ricercatori li hanno continuamente sviluppati e perfezionati. La svolta per il team è arrivata con la creazione del primo chip di qubit gatto scalabile, progettato per ridurre efficientemente gli errori quantistici. Il chip è stato chiamato Ocelot in riferimento al felino selvatico maculato e anche alla tecnologia interna di “oscillatore” che è alla base dei qubit gatto.

Secondo i ricercatori, i tassi di errore devono essere un miliardo di volte migliori di quelli attuali. Solo allora i computer quantistici potranno essere considerati di successo. La nuova invenzione ci aiuterebbe a raggiungere l’obiettivo più rapidamente:

Secondo Oskar Painter (PhD’ 01), John G Braun è un professore di fisica applicata e fisica al Caltech e capo dell’hardware quantistico presso AWS:

“I tassi di errore sono diminuiti di circa un fattore due ogni due anni. A questo ritmo, ci vorrebbero 70 anni per arrivare dove dobbiamo essere. Invece, stiamo sviluppando una nuova architettura di chip che potrebbe portarci lì più rapidamente. Detto ciò, questo è un blocco di costruzione precoce. Abbiamo ancora molto lavoro da fare.”

I ricercatori, evidenziando gli svantaggi delle attuali tecnologie dei qubit, affermano che potrebbero richiedere migliaia di qubit aggiuntivi per fornire il livello desiderato di protezione dagli errori, il che è simile a testate giornalistiche che impiegano un enorme edificio di fact‑checker per verificare l’accuratezza dei loro articoli invece di un piccolo team. Questo fa sì che il processo crolli a causa dei costi di overhead, che sono eccessivi e ingombranti.

Fernando Brandão, Bren Professor of Theoretical Physics al Caltech e direttore della scienza applicata presso AWS, ammette questo problema. Dice:

“Quindi, stiamo provando nuovi approcci alla correzione degli errori che ridurranno l’overhead.”

La tecnologia di oscillazione alla base di Ocelot

Il team utilizza un tipo di qubit formato da circuiti superconduttori realizzati con oscillatori a microonde, dove gli stati 1 e 0 — che rappresentano il qubit — sono definiti come due ampiezze di oscillazione su larga scala distinte. Questo approccio mira a rendere gli stati del qubit stabili e impermeabili agli errori di inversione di bit.

Una volta gestiti gli errori di inversione di bit, l’altro errore che resta da correggere è l’errore di inversione di fase. Per rilevare gli errori di fase, il chip Ocelot utilizza quattro qubit ancillari.

Il semplice codice di ripetizione del team è efficace nel catturare gli errori di inversione di fase e migliora man mano che il codice aumenta da tre a cinque qubit gatto.

Il percorso futuro della ricerca

Attualmente, la dimostrazione è a livello di prova di concetto. Tuttavia, i ricercatori coinvolti nel processo, come Painter, sono entusiasti delle prestazioni dimostrate da Ocelot. Dice:

“È un problema molto difficile da affrontare, e dovremo continuare a investire nella ricerca di base mantenendoci collegati e apprendendo dal lavoro importante svolto in ambito accademico.”

Come ha suggerito Painter, questi miglioramenti necessitano di patroni aziendali. Richiedono investimenti per scalare. Nei segmenti seguenti, discuteremo un paio di aziende che stanno facendo un lavoro significativo nel campo del calcolo quantistico.

1. IBM (IBM )

IBM, il gigante tecnologico di fama globale, rimane impegnato a rendere pratico il calcolo quantistico per il mondo. Gestisce una divisione dedicata, IBM Quantum, che offre l’accesso alla più grande flotta di calcolo quantistico al mondo tramite Qiskit — una piattaforma che fornisce strumenti software e servizi per creare un modello di programmazione olistico per l’utilità.

QuantumSafe di IBM, ad esempio, protegge un’impresa per il futuro quantistico, offrendo i suoi sistemi a 127 qubit gratuitamente. Inoltre, la piattaforma fornisce accesso a sistemi, documentazione e risorse di apprendimento tutto in un unico posto.

L’azienda è impegnata a rendere il calcolo quantistico responsabile. La dichiarazione di missione dell’azienda a questo proposito è essere “il catalizzatore per far funzionare meglio il mondo”, e gestisce un’Iniziativa di Quantum Responsabile per garantire che il nostro sviluppo sia in linea con tale missione.

Secondo IBM, il Quantum Computing Responsabile è il calcolo quantistico consapevole dei suoi effetti. L’azienda ha elaborato cinque Principi di Quantum Responsabile per lo sviluppo e la distribuzione della tecnologia quantistica che il team segue internamente. Questi principi sono i seguenti:

• Generare un impatto sociale positivo.
• Esplorare i casi d’uso con lungimiranza.
• Promuovere accuratamente i prodotti IBM.
• Prendere decisioni coerenti e basate su principi.
• Costruire una comunità quantistica diversificata e inclusiva.

Con progressi costanti lungo la IBM Quantum™ Roadmap, l’azienda sta aggiornando la sua piattaforma quantistica per fornire servizi cloud di livello aziendale.

Più specificamente, l’azienda sta aggiornando con infrastruttura di livello aziendale. Tuttavia, per rimanere fluida per gli utenti legacy, l’azienda garantirà che la versione finale della nuova IBM Quantum Platform sarà molto simile alla versione che usiamo attualmente.

L’azienda garantirà che gli utenti continuino ad avere accesso alla documentazione e alle risorse di apprendimento che ha tradizionalmente fornito. Tuttavia, l’aggiornamento migliorerà il valore con prestazioni potenziate e funzionalità avanzate.

Tra le funzionalità specifiche, l’aggiornamento includerà una maggiore privacy e sicurezza dei dati, un’esperienza di notifiche semplificata, una migliore navigazione della piattaforma, opzioni multilingue per gli utenti che parlano lingue diverse dall’inglese, ecc.

Per livelli più elevati di accessibilità pubblica, IBM ha creato una Quantum Network. La rete supporta imprese, università, laboratori e leader del settore nei loro percorsi verso l’avanzamento dell’utilità quantistica. I membri ottengono accesso a risorse di apprendimento, esperti ed eventi per accelerare la ricerca e favorire la collaborazione.

Per l’ultimo anno finanziario, IBM ha registrato un fatturato di $62.8 billion, in crescita dell’1 percento, con un aumento del 3 percento a valuta costante.

Parlando dei suoi risultati, Arvind Krishna, presidente, presidente e amministratore delegato di IBM, ha dichiarato:

“Tre anni fa, abbiamo delineato una visione per un IBM più in rapida crescita e più redditizio. Sono orgoglioso del lavoro che il team IBM ha svolto per rispettare o superare i nostri impegni. Con la nostra strategia focalizzata, il portafoglio migliorato e la cultura dell’innovazione, siamo ben posizionati per il 2025 e oltre e prevediamo una crescita del fatturato di almeno il cinque per cento e un flusso di cassa libero di circa $13.5 billion quest’anno.”

2. Microsoft (MSFT )

Un altro gigante tecnologico leader nel lavoro pionieristico nel campo del calcolo quantistico è Microsoft. La sua visione è accelerare la scoperta scientifica attraverso una tecnologia avanzata di livello industriale che accelererebbe la scoperta scientifica.

Microsoft dispone delle seguenti quattro soluzioni quantistiche:

• Microsoft Quantum Compute Platform: una piattaforma che consente una nuova generazione di applicazioni quantistiche.
• Azure Quantum Elements: è una soluzione costruita appositamente per accelerare la scoperta scientifica.
• Quantum Hardware: soluzione mirata a sbloccare un supercomputer quantistico scalato.
• Quantum Networking: una soluzione che abilita il calcolo quantistico distribuito con una rete quantistica

Se osserviamo queste soluzioni dal punto di vista dei loro utenti, le diverse soluzioni offrono servizi differenti. Ad esempio, attraverso la piattaforma Microsoft Quantum Compute, è possibile accedere a hardware quantistico all’avanguardia, qubit logici affidabili, modelli AI avanzati e simulazioni HPC per accelerare le scoperte scientifiche.

La soluzione Azure Quantum Elements aiuta ad accelerare la scoperta scientifica per la chimica e la scienza dei materiali attraverso il calcolo ad alte prestazioni, l’intelligenza artificiale e un futuro computer quantistico.

Attraverso Microsoft Quantum Hardware, l’azienda sta progettando un supercomputer quantistico che consentirà al mondo di affrontare problemi come invertire il cambiamento climatico e migliorare la sicurezza alimentare.

Infine, attraverso Microsoft Quantum Networking, l’azienda mira a fornire capacità di rete quantistica per scalare i cluster quantistici e abilitare nuove applicazioni legate alla sicurezza.

Se approfondiamo Microsoft Quantum Hardware, ci renderemo conto che è davvero una svolta. È una svolta perché introduce il calcolo quantistico basato solo sulla misurazione — un modo fondamentalmente più semplice di controllare l’informazione quantistica.

Alimentato da un Core Topologico, il processore di Microsoft è progettato per scalare a un milione di qubit — potenza di calcolo sufficiente per affrontare le sfide più difficili dell’umanità in energia, medicina e oltre.

In questo contesto, si può consultare il documento di Microsoft, pubblicato su Nature, intitolato ‘Interferometric Single‑Shot Parity Measurement In Inas–Al Hybrid Devices.’

Nel complesso, Microsoft Quantum Hardware si basa sui seguenti pilastri fondamentali:

• Scalabilità: la soluzione è progettata per abilitare il calcolo quantistico utile
• Stabilità: è resistente agli errori a livello hardware.
• Compattezza: l’hardware è in grado di contenere più di un milione di qubit in un unico chip.
• Velocità: richiede meno di 1 microsecondo per operazione.
• Controllabilità: i suoi impulsi di tensione forniscono un controllo digitale preciso.

Se osserviamo le caratteristiche chiave di Azure Quantum Elements, la sua chimica generativa sfrutta la potenza dell’AI generativa per semplificare notevolmente la scoperta e la progettazione di nuove molecole con proprietà desiderate. La funzione DFT accelerata determina le proprietà delle molecole con migliaia di atomi in poche ore, fornendo un notevole aumento di velocità rispetto ad altri codici DFT.

Inoltre, l’ecosistema aperto aiuta a utilizzare soluzioni software familiari ottimizzate per Azure Quantum Elements.

Azure Quantum Elements di Microsoft ha aiutato diverse istituzioni di ricerca e aziende a fornire soluzioni per il futuro. Ad esempio, Unilever ha sfruttato la potenza del supercomputing Microsoft e dei servizi AI per supportare la sua trasformazione R&D e l’innovazione di prodotto.

Microsoft e il Pacific Northwest National Laboratory hanno unito le forze per identificare un nuovo materiale con potenziale per batterie migliori. L’azienda ha collaborato con AspenTech per progettare un flusso di lavoro di chimica quantistica. Ha collaborato con Johnson Matthey per accelerare l’innovazione delle celle a combustibile a idrogeno con Azure Quantum.

Microsoft e 1910 Genetics hanno collaborato per potenziare la produttività R&D dell’industria farmaceutica, mentre ha collaborato con InQuanto per accelerare la chimica computazionale quantistica. In sintesi, Microsoft ha svolto un ruolo chiave nel dimostrare come il calcolo quantistico possa diventare efficientemente utile per un futuro robusto ed efficiente.

Nel 2024, l’anno che ha segnato il 50° anniversario di Microsoft come azienda. L’azienda ha conseguito oltre $245 billion di fatturato annuo, in crescita del 16 percento anno su anno, e oltre $109 billion di reddito operativo, in crescita del 24 percento. L’azienda ha dichiarato categoricamente di essere concentrata sull’incubazione di prodotti tecnici e soluzioni di supporto con potenziale trasformativo per il futuro del cloud computing e la crescita continua dell’azienda, come il calcolo quantistico e l’AI avanzata per la scienza.

Mentre le grandi aziende tecnologiche stanno facendo del loro meglio, la ricerca istituzionale non resta indietro. Abbiamo iniziato la nostra discussione con una ricerca rivoluzionaria di questo tipo, e concluderemo con un paio di altre.

Clicca qui per saperne di più sullo stato attuale del calcolo quantistico.

Ulteriori approfondimenti sulla ricerca del calcolo quantistico

Google Quantum AI e collaboratori hanno pubblicato la loro ricerca su Nature nel dicembre 2024. Il titolo era Quantum Error Correction Below The Surface Code Threshold.²

La ricerca ha affrontato il problema della correzione degli errori quantistici, una via chiave verso il calcolo quantistico pratico. Combinando più qubit fisici in un qubit logico, questo approccio sopprime esponenzialmente il tasso di errore logico man mano che vengono aggiunti più qubit.

Di conseguenza, i ricercatori hanno presentato due memorie di codice di superficie sotto soglia sulla sua ultima generazione di processori superconduttori, Willow, un codice a distanza‑7 e un codice a distanza‑5 integrato con un decoder in tempo reale.

I risultati sono stati significativi. Il sistema ha mantenuto prestazioni sotto soglia durante il decoding in tempo reale, raggiungendo una latenza media del decoder di 63 microsecondi a distanze da cinque fino a un milione di cicli, con un tempo di ciclo di 1,1 microsecondi. I ricercatori hanno affermato che la loro ricerca indica che, se scalata, la prestazione del dispositivo potrebbe soddisfare i requisiti operativi di algoritmi quantistici fault‑tolerant su larga scala.

Nel 2022, mantenendo la correzione degli errori al centro, i ricercatori di IBM hanno esplorato un codice chiamato gross code, un nuovo tipo di codice che può memorizzare informazioni quantistiche in modo privo di errori con una frazione dell’overhead hardware. Questo potrebbe portare a una correzione degli errori con un overhead significativamente inferiore.

In un articolo pubblicato su Nature, IBM ha cercato specificamente una memoria quantistica fault‑tolerant con un basso overhead di qubit, alta soglia di errore e una grande distanza di codice. L’azienda ha affermato che la sua analisi matematica ha trovato esempi concreti di codici qLDPC che soddisfacevano tutte le condizioni di essere fault‑tolerant, avere una memoria quantistica, una soglia di errore elevata, una grande distanza di codice e un basso overhead di qubit.

L’azienda ha affermato che il suo codice rientrava in una famiglia di codici chiamati “Bivariate Bicycle (BB)”. Avrebbero influenzato non solo la ricerca futura di IBM ma anche il modo in cui progettiamo i sistemi quantistici fisici.

Nel complesso, c’è ampio margine per realizzare progressi costanti verso il vantaggio quantistico. Gli investimenti pubblici globali nella tecnologia quantistica hanno raggiunto $42 billion nel 2023, con la Cina in testa con un investimento governativo annunciato di $15.3 billion.

Seguono la Germania, il Regno Unito, gli Stati Uniti e la Corea del Sud, tra gli altri. Il fatto che le economie tecnologicamente avanzate stiano investendo di più nel calcolo quantistico e nelle tecnologie correlate testimonia che il suo potenziale è enorme. Ciò che vediamo ora potrebbe essere solo la punta dell’iceberg.

Clicca qui per un elenco delle prime cinque aziende di calcolo quantistico.