“La grandezza dell’elettrone sta a un granello di polvere come un granello di polvere sta alla Terra.”
— Robert Jastrow
I computer quantistici stanno rivoluzionando il campo della tecnologia e aprendo le porte a una nuova era di potenza computazionale. Questi straordinari dispositivi sfruttano i principi della meccanica quantistica per eseguire calcoli complessi a una velocità senza precedenti. In questo articolo, esploreremo i fondamenti dei computer quantistici, analizzeremo la dimostrazione della supremazia quantistica che ha segnato un salto quantico nella ricerca, discuteremo delle transizioni di fase e delle soglie critiche nei sistemi quantistici e esamineremo le applicazioni pratiche di questa tecnologia, come le simulazioni molecolari. Infine, affronteremo anche le sfide legate al rumore e come sfruttare al meglio il potere dei processori quantistici.
Rivoluzione nella tecnologia: i fondamenti dei computer quantistici
La rivoluzione nella tecnologia dei computer quantistici sta aprendo nuovi orizzonti nella potenza computazionale. I fondamenti di questa tecnologia si basano sui principi della meccanica quantistica, che consentono ai computer quantistici di eseguire calcoli in modo molto più efficiente rispetto ai tradizionali computer classici. A differenza dei bit classici, che possono rappresentare solo uno stato binario (0 o 1), i qubit quantistici possono esistere contemporaneamente in più stati, grazie al concetto di sovrapposizione quantistica. Questo permette ai computer quantistici di eseguire calcoli paralleli su un’enorme quantità di dati simultaneamente, aprendo la strada a una nuova era di potenza computazionale. Inoltre, i computer quantistici sfruttano anche l’entanglement quantistico, che consente la connessione tra qubit distanti e facilita la comunicazione e l’elaborazione di informazioni in modo molto più veloce ed efficiente. La comprensione dei fondamenti dei computer quantistici è essenziale per affrontare le sfide e cogliere le opportunità offerte da questa rivoluzione tecnologica.
a-d, Con un basso numero di cicli, XEB cresce con le dimensioni del sistema. In un dispositivo privo di rumore, XEB converge a 1 con il numero di cicli. In presenza di rumore, XEB diventa uno stimatore della fedeltà del sistema. a,b, Abbiamo osservato sperimentalmente una transizione dinamica di fase a un numero fisso di cicli tra questi due regimi in una (a) e due dimensioni (b). I circuiti casuali hanno porte Haar casuali a singolo-qubit e una porta simile a iSWAP come entangler. c,d, Abbiamo sperimentato una transizione di fase indotta dal rumore utilizzando un modello a legame debole, in cui il legame debole viene applicato ogni 12 cicli (set di porte discreto). c, I due diversi regimi. Nel regime di rumore debole, XEB converge verso la fedeltà, mentre nel regime di rumore forte, XEB rimane superiore a quanto previsto dal modello di errore digitale. d, Abbiamo indotto errori per scandire la transizione da un regime all'altro.
Un salto quantico: la dimostrazione della supremazia quantistica
Questo concetto si riferisce al momento in cui un computer quantistico supera le capacità di calcolo di qualsiasi supercomputer tradizionale. Recentemente, è stato raggiunto un importante punto di svolta quando un team di ricercatori ha dimostrato che un computer quantistico può risolvere un problema specifico in un tempo molto più breve rispetto ai computer convenzionali. Questa dimostrazione è stata possibile grazie alla proprietà dei qubit, le unità di informazione dei computer quantistici, di esistere contemporaneamente in diversi stati e di sfruttare fenomeni come l’entanglement quantistico. Questo risultato apre nuove prospettive per la potenza computazionale, consentendo di affrontare problemi complessi e avanzati che fino ad oggi erano irrisolvibili. Tuttavia, questa conquista pone anche nuove sfide, come la gestione del rumore e l’ottimizzazione degli algoritmi quantistici, che dovranno essere affrontate per rendere i computer quantistici pienamente funzionali e accessibili a livello pratico.
Transizioni di fase e soglie critiche nei sistemi quantistici
Le transizioni di fase e le soglie critiche nei sistemi quantistici rappresentano un aspetto fondamentale della ricerca nel campo dei computer quantistici. Questi fenomeni si verificano quando un sistema quantistico attraversa un punto critico, provocando un cambiamento drastico nel suo comportamento. Durante una transizione di fase, le proprietà fisiche del sistema possono cambiare radicalmente, come ad esempio la conducibilità o la magnetizzazione. Le soglie critiche sono i punti in cui si verificano queste transizioni, e rappresentano il limite oltre il quale il sistema non può più essere descritto dalle leggi della meccanica classica. Comprendere e controllare questi fenomeni è di fondamentale importanza per lo sviluppo dei computer quantistici, in quanto permette di manipolare e sfruttare le proprietà quantistiche dei sistemi. La ricerca in questo campo si concentra sulla scoperta di nuovi materiali e metodi per superare le sfide legate al rumore e alla decoerenza, al fine di realizzare processori quantistici sempre più efficienti e stabili.
a-c, transizioni di fase sperimentali indotte dal rumore in funzione dell'errore per ciclo per diversi periodi T del modello a legame debole (set di porte discrete) (T = 8 (a), T = 12 (b) e T = 18 (c)). All'aumentare di T, il valore critico del rumore o dell'errore per ciclo diventa più basso. d, Diagramma di fase della transizione con dati analitici, numerici e sperimentali. I dati sperimentali sono stati estratti dall'incrocio del maggior numero di cicli scansionati. e,f, transizioni sperimentali in due dimensioni con diversi schemi: ACBD sfalsato (e) e EGFH non sfalsato (f; set di gate discreti). g, diagramma di fase numerico della transizione di fase bidimensionale. Mostriamo il punto critico per diverse dimensioni e schemi. I qubit sono disposti come mostrato nell'inserto di e. Per dimensioni fisse, abbiamo aumentato il numero di ponti (come l'accoppiatore rosso in e) fino a quando tutti i ponti sono stati applicati (quattro e sei per i sistemi 4 × 4 e 4 × 6, rispettivamente), denotati come collegamenti per quattro cicli in g. Per tutti i modelli, abbiamo delimitato un limite inferiore al tasso di errore critico di 0,47 errori per ciclo per separare la regione di forte rumore in cui XEB non è riuscito a caratterizzare la fedeltà sottostante e in cui le correlazioni globali erano sottodominanti.
Applicazioni pratiche: simulazioni molecolari e oltre
Le applicazioni pratiche dei computer quantistici, come simulazioni molecolari e altro ancora, offrono un’enorme promessa nel campo della scienza e della tecnologia. Grazie alla loro capacità di eseguire calcoli complessi in parallelo, i computer quantistici possono rivoluzionare la nostra comprensione delle interazioni molecolari e accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci e materiali. Le simulazioni molecolari sono fondamentali per comprendere i processi chimici a livello atomistico, ma richiedono un’enorme potenza computazionale che i computer classici tradizionali non possono fornire. I computer quantistici, d’altra parte, possono gestire efficacemente queste simulazioni complesse, consentendo agli scienziati di studiare e progettare molecole con una precisione senza precedenti. Oltre alle simulazioni molecolari, i computer quantistici hanno il potenziale per risolvere una vasta gamma di problemi complessi, come l’ottimizzazione dei processi industriali, la previsione del clima e la crittografia avanzata. Tuttavia, ci sono ancora molte sfide da superare, come il rumore e l’instabilità dei processori quantistici, prima che queste applicazioni possano essere pienamente realizzate.
Le sfide del rumore: sfruttare il potere dei processori quantistici
Le sfide del rumore rappresentano uno degli ostacoli principali nel sfruttamento del potere dei processori quantistici. A livello quantistico, i disturbi esterni e le imperfezioni dei componenti possono causare errori nei calcoli, compromettendo l’affidabilità dei risultati ottenuti. Questo fenomeno, noto come decoerenza, rappresenta una sfida cruciale da affrontare per rendere i computer quantistici più stabili e precisi. Gli scienziati stanno lavorando su diverse strategie per contrastare il rumore, come l’implementazione di algoritmi di correzione degli errori e l’utilizzo di tecniche di riduzione del rumore basate sul controllo attivo. Inoltre, la progettazione di qubit con proprietà intrinseche di resistenza al rumore può contribuire a migliorare le prestazioni dei processori quantistici. Superare queste sfide consentirà di sfruttare appieno il potenziale dei computer quantistici in una vasta gamma di applicazioni, dall’ottimizzazione dei processi industriali alla simulazione molecolare avanzata, aprendo nuove prospettive nella risoluzione di problemi complessi.
a, Verifica della fedeltà RCS con XEB logaritmico. L'intero dispositivo è diviso in due (verde) o tre (blu) patch per stimare la fedeltà XEB con un costo computazionale modesto. Abbiamo utilizzato l'insieme discreto di porte a singolo qubit scelte casualmente da ZpX1/2Z-p con p ∈ {-1, -3/4, -1/2, …, 3/4}. Per ogni numero di cicli, sono state campionate 20 istanze di circuito con 100.000 scatti ciascuna. Le linee solide indicano l'XEB stimato dal modello di errore digitale. b, Verifica della fedeltà RCS con l'eco di Loschmidt. L'inversione è stata effettuata invertendo il circuito e inserendo porte a singolo qubit. In questo caso, il numero di cicli dell'eco di Loschmidt è raddoppiato. c, Complessità temporale stimata in funzione del numero di qubit e del numero di cicli per un insieme di circuiti. Come definizione operativa di complessità temporale, abbiamo utilizzato il numero di FLOP necessari per calcolare la probabilità di una singola stringa di bit senza vincoli di memoria. La linea continua indica la profondità alla quale le correlazioni si diffondono all'intero dispositivo e i FLOP con la profondità passano da esponenziali a polinomiali. d, Evoluzione della complessità temporale degli esperimenti RCS. La linea tratteggiata rappresenta la crescita doppiamente esponenziale come guida per l'occhio.
Morvan, A., Villalonga, B., Mi, X. et al. Phase transitions in random circuit sampling. Nature 634, 328–333 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07998-6
In conclusione…
La superiorità dei computer quantistici è un argomento affascinante che promette di rivoluzionare il mondo della computazione. Con i loro fondamenti basati sui principi della meccanica quantistica, questi dispositivi offrono una potenza di calcolo senza precedenti, aprendo la strada a nuove scoperte e applicazioni in diversi settori. La dimostrazione della supremazia quantistica ha sottolineato l’effettiva capacità dei computer quantistici di superare i limiti dei sistemi classici. Tuttavia, per raggiungere il pieno potenziale di questi dispositivi, è necessario affrontare le sfide del rumore e del decadimento quantistico. Nonostante ciò, le applicazioni pratiche dei computer quantistici, come le simulazioni molecolari, promettono di aprire nuovi orizzonti nella ricerca scientifica e tecnologica. Inoltre, le transizioni di fase e le soglie critiche nei sistemi quantistici offrono opportunità di studio e comprensione più approfonditi della natura stessa della materia. Resta ancora molto da esplorare e scoprire in questo campo, alimentando così la nostra curiosità e stimolando ulteriori ricerche sulle potenzialità dei computer quantistici.
