IBM Heron e Condor: i progressi del calcolo quantistico nel 2023

IBM ha annunciato nel dicembre 2023 due passi verso il calcolo quantistico pratico: Condor, con oltre 1.000 qubit fisici, e Heron, concentrato sulla riduzione degli errori. Questo articolo esamina quegli annunci e le aspettative dell’epoca.

I computer quantistici utilizzano qubit che possono essere in sovrapposizione e presentare correlazioni di entanglement. La sovrapposizione degli stati 0 e 1 non significa che una misura restituisca tutte le risposte possibili contemporaneamente. Algoritmi adatti possono offrire vantaggi per problemi specifici. Il calcolo quantistico integra quindi quello classico, senza rendere automaticamente più veloce ogni operazione. Le simulazioni molecolari e alcuni problemi di ottimizzazione sono importanti ambiti di ricerca.

L’interesse deriva dalla possibilità di svolgere alcune elaborazioni molto più efficientemente. Questi progressi possono avere conseguenze importanti per scienza e industria, ma il vantaggio pratico dipende dal problema, dall’algoritmo e dall’hardware.

Heron e Condor di IBM

IBM presentò Heron e Condor al Quantum Summit del dicembre 2023.

Heron, utilizzato nel sistema ibm_torino, ha 133 qubit a frequenza fissa e accoppiatori regolabili. IBM riferì prestazioni del dispositivo da tre a cinque volte migliori rispetto al precedente Eagle da 127 qubit; non si tratta di un’accelerazione universale dei programmi. Il progetto sopprime quasi completamente il crosstalk, cioè le interazioni indesiderate tra qubit. IBM mise inoltre in funzione Quantum System Two con tre processori Heron. L’architettura modulare combina hardware quantistico e controllo classico, ma non trasforma automaticamente i processori separati in un unico computer quantistico tollerante agli errori.

Condor ha 1.121 qubit fisici superconduttori. IBM indicò un aumento del 50% della densità dei qubit, miglioramenti nella fabbricazione e oltre un miglio, circa 1,6 chilometri, di cablaggio criogenico ad alta densità in un solo refrigeratore a diluizione. Quest’ultimo mantiene temperature vicinissime allo zero assoluto. Le prestazioni erano paragonabili a quelle del precedente Osprey da 433 qubit. Un numero maggiore di qubit non garantisce dunque capacità di calcolo migliori, ma il progetto fornì esperienza utile per la scalabilità e l’hardware futuro.

Questi sviluppi di IBM sono fondamentali per spingere i confini dell’utilità quantistica e avanzare verso il supercalcolo centrato sul quantistico.

Applicazioni e limitazioni

Il calcolo quantistico può aprire nuove possibilità scientifiche. Gli esempi seguenti erano direzioni di ricerca e aspettative nel 2023; i vantaggi pratici devono essere dimostrati per ciascuna applicazione.

Medicina: Le simulazioni quantistiche delle molecole possono sostenere la ricerca di candidati farmaci. Da sole non dimostrano gli effetti nell’organismo umano né garantiscono tempi e costi di sviluppo inferiori.

Meteorologia: I ricercatori studiano se gli algoritmi quantistici possano migliorare alcuni passaggi dell’elaborazione dei dati meteorologici e della ricerca sui cambiamenti climatici. Ciò non dimostrava ancora un vantaggio pratico generale nelle previsioni meteorologiche operative.

Risoluzione di problemi complessi: Gli algoritmi quantistici sono studiati per alcuni problemi difficili di calcolo e ottimizzazione, tra cui logistica e catene di approvvigionamento. Il vantaggio dipende da problema, algoritmo e hardware; non tutti i problemi classicamente difficili diventano risolvibili. Trasporti, energia e finanza sono possibili ambiti applicativi.

È anche importante riconoscere che non possiamo conoscere ciò che non possiamo immaginare. In altre parole, ci saranno numerosi progressi inaspettati resi possibili dalle capacità che un giorno offrirà questa tecnologia.

Il calcolo quantistico può aprire nuove possibilità per la scoperta scientifica e lo sviluppo tecnologico. Questa è una descrizione delle aspettative del settore, non una citazione testuale verificata dell’amministratore delegato di IBM Arvind Krishna.

Restano ostacoli importanti nella correzione degli errori, nella scalabilità e negli algoritmi pratici. Altre difficoltà possono emergere con lo sviluppo delle conoscenze e dell’hardware. La complessità della meccanica quantistica richiede spiegazioni accurate e verifiche sperimentali.

La meccanica quantistica è difficile da comprendere intuitivamente; le conclusioni devono quindi fondarsi su calcoli ed esperimenti. Questa è una spiegazione: non è stata individuata una fonte primaria verificabile per la precedente formulazione testuale attribuita a Richard Feynman.

Nel 2023, correzione degli errori, scalabilità e algoritmi utili limitavano ancora l’impiego pratico su vasta scala. Le valutazioni ottimistiche parlavano di circa un altro decennio, ma erano previsioni e non una scadenza certa.

Educazione: la futura forza lavoro del calcolo quantistico

Negli ultimi decenni, il calcolo quantistico sembrava un futuro così lontano che i corsi che lo insegnavano erano rari. Ora che un futuro in cui questi sistemi sono effettivamente in uso sta iniziando a prendere forma, la necessità di formare la prossima generazione di scienziati e ingegneri responsabili di continuare questo avanzamento è in costante aumento. Di conseguenza, molte università offrono ora corsi e programmi specializzati in calcolo quantistico per preparare una forza lavoro qualificata per questo campo emergente.

• L’Institute for Quantum Computing dell’Università di Waterloo unisce ricerca accademica e sviluppo di applicazioni. Fu fondato nel 2002 con il sostegno, tra gli altri, di Mike e Ophelia Lazaridis, di finanziatori pubblici e dell’università. I circa 296 ricercatori e le oltre 1.500 pubblicazioni riportati nell’articolo originale sono dati storici, non conteggi attuali.
• L’Università di Oxford contribuì alle prime dimostrazioni di algoritmi quantistici mediante risonanza magnetica nucleare, NMR. Questi esperimenti utilizzavano anche stati pseudopuri; non costituivano un computer quantistico universale e scalabile in uno stato puro.
• L’Harvard Quantum Initiative dell’Università di Harvard si concentra sull’avanzamento della scienza e dell’ingegneria dei computer quantistici e delle loro applicazioni, preparandosi a quella che definisce “la seconda rivoluzione quantistica”.
• Il Center for Theoretical Physics del MIT approfondisce l’informazione quantistica e il calcolo quantistico, esplorando algoritmi quantistici, teoria dell’informazione quantistica e la realizzazione sperimentale dei computer quantistici.
• Il Centre for Quantum Technologies, nel 2023 ospitato dalla National University of Singapore, e il Berkeley Center for Quantum Information and Computation dell’Università della California, Berkeley sono anch’essi pionieri nell’educazione al calcolo quantistico, focalizzandosi sulla ricerca e lo sviluppo di dispositivi quantistici.
• Il Joint Quantum Institute dell’Università del Maryland è una collaborazione tra l’università, NIST e LPS dedicata al controllo e all’impiego dei sistemi quantistici.

Attori del settore che avanzano il calcolo quantistico

Le seguenti aziende erano tra gli sviluppatori del settore nel 2023. I dati azionari statici nelle tabelle sono istantanee storiche dell’articolo originale, con gli importi monetari espressi in dollari statunitensi ove pertinente. I moduli interattivi delle quotazioni possono mostrare dati successivi.

1.  International Business Machines Corporation

IBM Grafico dei prezzi

IBM è da tempo leader nello sviluppo di computer quantistici. L’azienda mira a democratizzare lo sviluppo del calcolo quantistico attraverso iniziative come Qiskit Patterns. IBM ha inoltre ampliato la sua roadmap per raggiungere un calcolo quantistico su larga scala e pratico, concentrandosi su nuove architetture modulari e reti che potrebbero consentire sistemi quantistici con centinaia di migliaia di qubit, essenziali per applicazioni quantistiche pratiche.

2.  Microsoft Corporation

MSFT Grafico dei prezzi

Gli sforzi di Microsoft (MSFT ) nel 2023 erano rivolti all’integrazione nel cloud e alla collaborazione. Microsoft citava IonQ, Pasqal, Quantinuum, Quantum Circuits Inc. (QCI) e Rigetti come partner, descrivendo l’offerta con un proprio confronto dei volumi quantistici. Non era una misura universale delle prestazioni di ogni tipo di computer quantistico. Azure Quantum doveva sostenere sperimentazione e crescita dei sistemi. Microsoft sottolineava un ecosistema globale e progettava di offrire in futuro un proprio computer quantistico come servizio cloud tramite Azure.

3.  Alphabet Inc.

GOOGL Grafico dei prezzi

Alphabet (GOOG ) ha fatto progressi attraverso Google Quantum AI. Uno studio pubblicato su Nature nel 2023 mostrò una modesta riduzione della probabilità di errore logico ampliando un esperimento con codice di superficie: circa il 2,914% per ciclo di correzione a distanza di codice 5 contro il 3,028% a distanza 3. Non era un computer completamente privo di errori. Nel 2019 Google riferì che Sycamore aveva eseguito un compito specifico di campionamento di circuiti quantistici casuali in circa 200 secondi. Google stimò 10.000 anni per un supercomputer classico; IBM contestò la stima e propose un metodo classico da circa 2,5 giorni. Il confronto riguardava quel particolare test, non tutti i calcoli complessi.

Conclusione

Il calcolo quantistico rappresenta un salto rivoluzionario nel mondo dell’informatica, offrendo il potenziale di rivoluzionare una moltitudine di settori. Sebbene i recenti progressi di IBM con i processori quantistici Heron e Condor segnino un significativo avanzamento verso un calcolo quantistico pratico, la tecnologia continua ad affrontare sfide importanti nella correzione degli errori, nella scalabilità e nello sviluppo di algoritmi, evidenziando la necessità di ricerca e innovazione continue.

Mentre queste sfide persistono, il calcolo quantistico promette di sbloccare possibilità che oggi non possiamo nemmeno immaginare, aprendo una nuova era di scoperta scientifica e progresso tecnologico. Il suo pieno potenziale è ancora in evoluzione, e il suo impatto su vari settori e sulla società promette di essere profondo.