Informatica
Le gabbie luminose potrebbero risolvere il problema della memoria del computer quantistico
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Il collo di bottiglia: perché il calcolo quantistico ha bisogno di nuova memoria
Affinché un computer quantistico possa iniziare a essere utilizzato, se non di routine, almeno in modo affidabile, dovrà replicare con componenti compatibili con la tecnologia quantistica la maggior parte delle funzioni svolte dai semiconduttori al silicio: non solo calcolo (processore/chip), ma anche networking e memoria.
Il networking sta progredendo. Abbiamo assistito al rilascio di QNodeOS, un sistema operativo dedicato alle reti quantistiche, accanto chip fotonici producibili in serie, amplificatori nanofotonici all'erbioe teletrasporto quantistico utilizzando reti tradizionali in fibra ottica.
Ma la memoria è stata più sfuggente, sebbene le onde sonore potrebbero fornire una sorta di soluzione ibrida alla questione della stabilità.
Questa difficoltà sorge perché i qubit sono estremamente instabili e richiedono materiali superconduttori, isolamento totale dalle interferenze ambientali e temperature estremamente basse.
Il networking può contribuire in parte ad alleviare la mancanza di memoria inoltrando le informazioni ad altri qubit fisici in un cluster, ma questa opzione ha un limite. A un certo punto, calcoli complessi richiederanno un sistema di memoria di lunga durata (secondo gli standard quantistici) in grado di conservare i dati quantistici in modo affidabile.
Questo è esattamente ciò che sembrano aver ottenuto i ricercatori tedeschi dell'Università Humboldt di Berlino, dell'Università di Stoccarda e del Leibniz Institute of Photonic Technology.
Hanno creato una "gabbia di luce" nanoscopica in grado di conservare dati quantistici per un periodo di tempo senza precedenti. Hanno pubblicato i loro risultati sulla rivista scientifica Light: Science & Applications.1, sotto il titolo “Archiviazione della luce in gabbie leggere: una piattaforma scalabile per memorie quantistiche multiplexate".
Cosa sono le “gabbie luminose” nanoscopiche?
La memoria quantistica si riferisce ai componenti in grado di immagazzinare e preservare informazioni quantistiche intatte (qubit).
In pratica, funziona come la RAM: non per l'archiviazione dei dati a lungo termine, ma per mantenere i dati accessibili per la fase successiva di un processo di calcolo.
Ciò richiede tre passaggi successivi:
- Catturare lo stato quantistico.
- Memorizzare questo stato in un formato più stabile dei qubit volatili.
- Recupero dei dati per ulteriore elaborazione.
Come funzionano le gabbie luminose stampate in 3D
Il fondamento del lavoro dei ricercatori tedeschi è la "gabbia di luce". Queste strutture nanoscopiche sono progettate per trattenere la luce senza che questa perda le sue caratteristiche quantistiche.
Fonte: Light
In questo caso specifico, hanno utilizzato guide d'onda a nucleo cavo riempite con un vapore atomico di atomi di cesio.
Le strutture stesse sono state realizzate utilizzando la tecnologia della nanostampa, in particolare la litografia a polimerizzazione a due fotoni con sistemi di stampa 3D commerciali.
Per garantire la stabilità a lungo termine nell'ambiente reattivo del cesio, le strutture sono rivestite con uno strato protettivo, che dimostra una notevole durevolezza senza alcun degrado osservato anche dopo cinque anni di funzionamento.
Fonte: Light
Vantaggi rispetto alla memoria quantistica tradizionale
Questo progetto offre vantaggi unici rispetto ai tentativi precedenti.
In primo luogo, queste strutture nanostampate consentono la rapida diffusione degli atomi di cesio. Ciò riduce il tempo necessario per riempire il nucleo con vapore atomico da mesi a pochi giorni, mantenendo al contempo un eccellente confinamento del campo ottico.
In secondo luogo, il design consente un accesso laterale unico alle regioni centrali, facilitando il recupero dei dati quantistici quando necessario.
"Abbiamo creato una struttura guida che consente una rapida diffusione di gas e fluidi all'interno del suo nucleo, con la versatilità e la riproducibilità fornite dal processo di nanostampa 3D.
Ciò consente una reale scalabilità di questa piattaforma, non solo per la fabbricazione intra-chip delle guide d'onda, ma anche inter-chip, per produrre più chip con le stesse prestazioni."
Questa scalabilità semplifica notevolmente il raggiungimento di una fase commerciale industriale. Permette di utilizzare più gabbie luminose sullo stesso chip, aumentando la potenziale memoria totale di un processore quantistico. Le variazioni all'interno di un singolo chip sono state mantenute al di sotto dei 2 nanometri, mentre le differenze tra i chip sono rimaste al di sotto dei 15 nanometri.
Poiché le prestazioni di archiviazione tra diverse gabbie luminose sono minime e costanti, il progetto genera aspettative affidabili per gli ingegneri.
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| Approccio alla memoria quantistica | Eccitazione memorizzata / Mezzo | Condizioni operative tipiche | Scalabilità e integrazione | Compromessi chiave |
|---|---|---|---|---|
| “Gabbie di luce” nanostampate (questa opera) | Impulsi di luce guidata mappati su eccitazioni atomiche collettive (vapore di cesio in guide d'onda a nucleo cavo) | Funzionamento a temperatura leggermente superiore a quella ambiente; non sono descritte criogenia o intrappolamento di atomi complessi | La nanostampa 3D (polimerizzazione a due fotoni) supporta strutture on-chip ripetibili e multiplexate; accesso laterale per controllo/lettura | I tempi di archiviazione mostrati qui sono centinaia di nanosecondi; il valore principale è la producibilità + multiplexing + condizioni operative rilassate |
| Ricordi dell'insieme di atomi freddi | Eccitazioni atomiche nelle nuvole di atomi raffreddate al laser | Vuoto ultra-alto, raffreddamento laser, ottica di intrappolamento (infrastruttura di laboratorio complessa) | Elevate prestazioni in contesti di ricerca; più difficile da miniaturizzare e distribuire su larga scala rispetto agli approcci chip-first | Fisica eccellente, ma la complessità e l'ingombro del sistema possono limitare l'implementazione pratica |
| Cristalli drogati con terre rare | Eccitazioni ottiche nei droganti allo stato solido (ad esempio, ioni di terre rare) | Spesso criogenico per una migliore coerenza; solidi stabili ma che richiedono raffreddamento | Moduli potenzialmente compatti; l'integrazione dipende dal packaging fotonico e dalle perdite di accoppiamento | Forte potenziale di coerenza, ma la temperatura/raffreddamento e l'efficienza di accoppiamento sono vincoli pratici |
| Memorie basate sullo spin (centri NV / insiemi di spin) | Stati di spin elettronico/nucleare nei solidi | Varia ampiamente (spesso ambienti controllati; a volte criogenico per prestazioni ottimali) | Interessante per l'integrazione allo stato solido; le interfacce ottiche e la resa di fabbricazione possono essere impegnative | Gli stati di spin di lunga durata sono promettenti, ma l'interfaccia fotone-spin può essere il collo di bottiglia |
| Memorie di risonatori superconduttori | Fotoni/eccitazioni a microonde nei circuiti superconduttori | Funzionamento criogenico (frigorifero a diluizione) | Forte compatibilità con i processori superconduttori; il ridimensionamento è legato al cablaggio criogenico, ai budget termici e alla capacità del frigorifero | Stretta integrazione con gli attuali stack QC leader, ma la criogenia e la complessità a livello di sistema sono inevitabili |
Un altro grande cambiamento rispetto alla maggior parte delle tecnologie di calcolo quantistico è che la memoria a gabbia leggera opera a una temperatura leggermente superiore a quella ambiente e non richiede raffreddamento criogenico. Questo la rende non solo più affidabile, ma anche significativamente più economica.
Per quanto tempo le gabbie luminose possono memorizzare i dati?
Le gabbie luminose consentono una conversione altamente efficiente degli impulsi luminosi guidati in eccitazioni atomiche collettive. Un laser di controllo ottico può quindi rilasciare la luce su richiesta, recuperando i dati per ulteriori calcoli quantistici.
Il team di ricerca è riuscito a memorizzare impulsi luminosi attenuati contenenti solo pochi fotoni per durate di diverse centinaia di nanosecondi.
Fonte: Light
Sebbene questa scala temporale possa sembrare breve, in termini di reti quantistiche e memoria fotonica, rappresenta una durata di archiviazione insolitamente lunga e stabile, soprattutto per i sistemi compatibili con la temperatura ambiente.
Scalabilità delle reti quantistiche con memoria ottica
Mentre finora le reti hanno contribuito a compensare la mancanza di memoria, una memoria affidabile potrebbe al contrario contribuire a creare reti più complesse.
Creando un sistema di archiviazione affidabile, la memoria quantistica può fungere da nodo ripetitore, aumentando significativamente l'affidabilità e la portata della rete quantistica. Questo rappresenta un passo importante verso la messa in rete di diversi chip quantistici in un unico supercomputer, nonché verso la connessione di computer quantistici fisicamente distanti.
Conclusione
L'informatica quantistica ha compiuto enormi progressi negli ultimi anni, con lo sviluppo di reti e chip quantistici più grandi e scalabili. L'anello mancante per un computer quantistico completo o una rete quantistica su larga scala erano componenti di memoria affidabili.
L'utilizzo di queste gabbie luminose migliorate potrebbe rivelarsi la chiave per accelerare lo sviluppo del calcolo quantistico, grazie al suo processo di produzione economico e affidabile.
Il passo successivo sarà probabilmente la sperimentazione pratica con chip quantistici esistenti e l'ottimizzazione del processo di produzione per integrarlo nelle pratiche standard di una fonderia di semiconduttori.
Investire nel calcolo quantistico
Honeywell / Quantinuum (HON)
(HON )
Quantinuum è il risultato della fusione di Honeywell Quantum Solutions e Cambridge Quantum.
Honeywell rimane l'azionista di maggioranza della società (probabilmente il 52% della proprietà) dopo un round di raccolta fondi che lo ha valutato a 10 miliardi di dollariSi dice che il fondatore Ilyas Khan possieda circa il 20% della società. Tra gli altri azionisti figurano JSR Corporation, Mitsui, Amgen, IBM e JP Morgan.
Una potenziale IPO di Quantinuum, potenzialmente come parte di una più ampia ristrutturazione aziendale, gli analisti stimano che valga fino a 20 miliardi di dollari and potrebbe verificarsi tra il 2026 e il 2027.
L'informatica quantistica non è il fulcro dell'attività di Honeywell, che è più incentrata su prodotti nei settori aerospaziale, dell'automazione e dei materiali e prodotti chimici speciali.
Ciascuno di questi domini potrebbe, tuttavia, trarre vantaggio dal calcolo quantistico, in particolare chimica computazionale e la sicurezza informatica quantistica, che potrebbero dare a Honeywell un vantaggio rispetto ai suoi concorrenti.
Il modello principale dell'azienda per ora è Helios, il successore di H2, e il “computer quantistico più preciso al mondo”Ha un numero record di 98 qubit fisici completamente connessi con una fedeltà del gate a singolo qubit del 99.9975% e una fedeltà del gate a due qubit del 99.921% su tutte le coppie di qubit.
Abbiamo anche sfruttato Helios per eseguire simulazioni su larga scala in superconduttività ad alta temperatura e il magnetismo quantistico, entrambi con chiari percorsi verso applicazioni industriali nel mondo reale.
L'azienda ha perseguito un calcolo di alta qualità con errori minimi, anziché limitarsi ad aggiungere quanti più qubit possibili, creando il cosiddetto "calcolo quantistico fault-tolerant".
Questo approccio è definito dall'azienda "Migliori qubit, migliori risultati", con una quantità simile di qubit che consente di ottenere risultati da 100 a 1,000 volte più affidabili.
Fonte: Quantino
Ciò potrebbe fare una differenza notevole nella crittografia resistente ai quanti, di cui c'è urgente bisogno. L'azienda di difesa Thales (HO.PA -0.96%) è collaborando già con Quantinuum, come sono banche internazionali come HSBC and JP Morgan.
Quantinuum offre anche la sua chimica computazionale quantistica proprietaria InQuanto, utilizzabile per applicazioni farmaceutiche, nelle scienze dei materiali, chimiche, energetiche e aerospaziali.
Come molte altre aziende di informatica quantistica, Quantinuum offre Helios come “hardware-as-a-service”, consentendo agli utenti di trarre vantaggio dall'informatica quantistica senza dover affrontare personalmente la complessità del funzionamento del sistema.
Quantinuum ha firmato a novembre 2024 una partnership con la tedesca Infineon, il più grande produttore di semiconduttori in Europa. Infineon porterà la sua tecnologia integrata di fotonica e di elettronica di controllo per contribuire a creare la prossima generazione di computer quantistici a ioni intrappolati.
Con l'avvicinarsi della fotonica integrata a casi d'uso pratici, è ormai chiaro quanto questa partnership possa essere importante per il futuro di Quantinuum. A questo punto, sembra che il prossimo passo per l'azienda sarà il lancio del primo chip fotonico-quantistico al mondo incentrato sull'intelligenza artificiale.
Nei prossimi mesi, Quantinuum condividerà i risultati delle collaborazioni in corso, evidenziando il potenziale rivoluzionario dei progressi quantistici nell'ambito dell'intelligenza artificiale generativa.
L'innovativa capacità Gen QAI migliorerà e accelererà l'uso di Metallic Organic Frameworks per la somministrazione di farmaci, aprendo la strada a opzioni di trattamento più efficienti e personalizzate. I dettagli saranno svelati al lancio di Helios.
Un maggior numero di casi d'uso continuativi potrebbe incrementare notevolmente il valore futuro dell'azienda e, di conseguenza, la partecipazione di Honeywell in essa.
Intelligenza artificiale quantistica generativa: liberare il pieno potenziale dell'intelligenza artificiale
(Puoi leggere di più su il resto delle attività industriali di Honeywell nell'automazione, nell'aerospaziale e nei materiali avanzati nel rapporto dedicato all'azienda.)
Ultime notizie e sviluppi sulle azioni Honeywell (HON)
Studio referenziato
1. Gómez-López, E., Ritter, D., Kim, J. et al. Archiviazione della luce in gabbie leggere: una piattaforma scalabile per memorie quantistiche multiplexate. Applicazioni scientifiche della luce 15, 13 (2026). https://doi.org/10.1038/s41377-025-02085-5
