Dal bit al qubit. Il futuro quantistico del calcolo

Nel 1968, quando uscivano il film e il romanzo 2001: Odissea nello spazio, Stanley Kubrick e Arthur C. Clarke immaginavano una delle macchine più iconiche della fantascienza: HAL 9000, il supercomputer che governa la nave spaziale Discovery. Dotato di un’intelligenza artificiale sofisticatissima, HAL conversa con gli astronauti, comprende il linguaggio, prende decisioni autonome e prova emozioni, come la paura di morire che lo porta ad uccidere diventando così l’archetipo cinematografico del computer che sviluppa autonomia e diventa una minaccia. Per il pubblico dell’epoca era una visione futuristica. Eppure, HAL non nasceva dal nulla. Clarke aveva visto da vicino i grandi calcolatori elettronici dei laboratori Bell e dell’IBM, rimanendo colpito dalle prestazioni di quei nuovi grandi computer con cui nasceva una nuova era tecnologica.

Da allora, la storia dell’informatica è stata scandita da una successione di rivoluzioni. Dai primi computer commerciali degli anni Cinquanta ai personal computer degli anni Ottanta, fino all’avvento dell’apprendimento automatico (machine learning) e dell’intelligenza artificiale contemporanea, molte delle intuizioni della scienza sono gradualmente entrate nella realtà. Già nel 1947 Alan Turing prevedeva la comparsa di “macchine che imparano dall’esperienza”: una descrizione straordinariamente vicina a ciò che oggi chiamiamo machine learning.

Non sorprende quindi che computer e intelligenza artificiale abbiano alimentato per decenni l’immaginario collettivo dando vita a storie memorabili nel cinema come nella letteratura. Da HAL 9000 agli Amici Artificiali raccontati dal premio Nobel Kazuo Ishiguro nel romanzo del 2021Klara e il sole, la fantascienza ha immaginato futuri molto diversi per l’intelligenza artificiale. Se HAL incarna il timore che una macchina possa sfuggire al controllo umano, Klara rappresenta invece una visione completamente diversa. Progettata per fare compagnia ai bambini questa AI umanoide osserva il mondo con curiosità ed empatia ed è disposta al sacrificio per l’altro. Caratteristiche che fanno di Klara una delle rappresentazioni più positive e umanamente ricche dell’intelligenza artificiale nella narrativa contemporanea.

La sfida tecnologica del quantum computing

Le basi teoriche del quantum computing furono poste negli anni Ottanta da fisici come Richard Feynman e David Deutsch. Il primo intuì che i fenomeni quantistici potevano essere sfruttati per simulare la natura, il secondo mostrò come potessero costituire il fondamento di un computer universale. Oggi, a distanza di oltre quarant’anni, la sfida consiste nel trasformare quelle idee in una tecnologia affidabile e scalabile.

Ed è proprio qui che emerge uno degli aspetti più affascinanti dei computer quantistici. A differenza di quanto avvenuto per il computer classico, come spesso accade nella ricerca fondamentale, oggi non esiste ancora una tecnologia dominante. Alcuni gruppi di ricerca lavorano sugli atomi neutri, che possono essere manipolati con precisione mediante centinaia di fasci laser. Altri si concentrano su ioni intrappolati, sull’uso di fotoni o su circuiti superconduttori. In particolare, l’INFN si sta impegnando attivamente sullo sviluppo di questi ultimi due tipi di dispositivi.

Molte delle tecnologie oggi in competizione derivano direttamente da strumenti e tecniche sviluppati nell’ambito della ricerca fondamentale. In questo senso i computer quantistici rappresentano uno degli esempi più evidenti di come la conoscenza prodotta dalla fisica possa trasformarsi in innovazione tecnologica.

Ciascun approccio presenta vantaggi e difficoltà specifiche. Secondo il fisico Alain Aspect, la tecnologia degli atomi neutri offre due vantaggi particolarmente interessanti: la possibilità di controllare un numero molto elevato di qubit in uno spazio relativamente compatto e una maggiore resistenza ai fenomeni di decoerenza. Tuttavia, anche le altre piattaforme continuano a fare progressi significativi. I circuiti superconduttori, per esempio, sono al centro degli investimenti di colossi come Google e IBM, i fotoni mostrano eccellenti prestazioni nei sistemi di piccole dimensioni, gli ioni intrappolati garantiscono un controllo estremamente accurato delle operazioni quantistiche.

È ancora presto per capire quale tecnologia si consoliderà e se sarà una soltanto a prevalere. Così come oggi utilizziamo processori diversi per compiti diversi, in futuro potremmo scoprire che alcune architetture quantistiche sono più adatte alla simulazione di sistemi fisici, altre all’ottimizzazione di reti complesse, altre ancora alla progettazione di nuovi materiali o farmaci. Anche le applicazioni decisive restano in parte da scoprire. Le prospettive più promettenti riguardano oggi la simulazione quantistica della materia e delle molecole, lo studio del comportamento della materia a livello atomico, con possibili ricadute nella chimica e nella farmaceutica, per quanto riguarda la fisica lo studio delle e interazioni tra le particelle elementari, oltre alla soluzione di problemi di ottimizzazione estremamente complessi.

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a cura di Ufficio Comunicazione INFN – COMUNICAZIONE ISTITUZIONALE E MEDIA