Per ora, assolutamente nulla. Ma i ricercatori e le aziende sono ottimisti riguardo alle applicazioni. di Michael Brooks
La maggior parte dei ricercatori non ha mai visto un computer quantistico. Winfried Hensinger ne ha cinque. “Sono tutti terribili”, dice. “Non possono fare nulla di utile”.
In effetti, tutti i computer quantistici potrebbero essere descritti come terribili. Decenni di ricerca devono ancora produrre una macchina in grado di dare il via alla rivoluzione promessa nell’informatica. Ma gli appassionati non sono preoccupati e lo sviluppo sta procedendo meglio del previsto, dicono i ricercatori.
Nature Spotlight: Informatica quantistica
Hensinger, un fisico dell’Università del Sussex a Brighton, nel Regno Unito, ha pubblicato una prova di principio a febbraio per un computer quantistico modulare su larga scala. La sua start-up, Universal hington e ETH Zurigo in Svizzera. Una ricerca pubblicata nel 2021 dagli scienziati Craig Gidney di Google a Santa Barbara, in California, e Martin Ekerå del KTH Royal Institute of Technology di Stoccolma, stima che rompere la crittografia all’avanguardia in 8 ore richiederebbe 20 milioni di qubit3.
Tuttavia, tali calcoli offrono anche una fonte di ottimismo. Sebbene 20 milioni di qubit sembrino fuori portata, sono molto meno del miliardo di qubit delle stime precedenti.4. E il ricercatore Michael Beverland di Microsoft Quantum, che è stato il primo autore del preprint 20222, ritiene che alcuni degli ostacoli che devono affrontare i calcoli della chimica quantistica possano essere superati attraverso innovazioni hardware.
Ad esempio, Nicole Holzmann, che guida il team di applicazioni e algoritmi di Riverlane, e i suoi colleghi hanno dimostrato che gli algoritmi quantistici per calcolare le energie dello stato fondamentale di circa 50 elettroni orbitali possono essere resi radicalmente più efficienti.5. Le stime precedenti del runtime di tali algoritmi erano arrivate a più di 1.000 anni. Ma Holzmann e i suoi colleghi hanno scoperto che le modifiche alle routine – alterando il modo in cui le attività algoritmiche sono distribuite attorno alle varie porte logiche quantistiche, ad esempio – riducono il runtime teorico a pochi giorni. Questo è un guadagno di velocità di circa cinque ordini di grandezza. “Diverse opzioni danno risultati diversi”, afferma Holzmann, “e non abbiamo ancora pensato a molte di queste opzioni”.
Salto quantico
In IBM, Garcia sta iniziando a sfruttare questi guadagni. In molti modi, è facile scegliere: il potenziale vantaggio quantistico non è limitato ai calcoli che coinvolgono vaste matrici di molecole.
Un esempio di calcolo su piccola scala ma classicamente intrattabile che potrebbe essere possibile su una macchina quantistica è trovare le energie del terreno e gli stati eccitati di piccole molecole fotoattive, che potrebbero migliorare le tecniche di litografia per la produzione di semiconduttori e rivoluzionare la progettazione di farmaci. Un altro è simulare gli stati di singoletto e tripletto di una singola molecola di ossigeno, che è di interesse per i ricercatori di batterie.
A febbraio, il team di Garcia ha pubblicato6 simulazioni quantistiche dello ione solfonio (H3Questa molecola è correlata al trifenilsolfonio (C+18H15S), un generatore di fotoacidi utilizzato nella litografia che reagisce alla luce di determinate lunghezze d’onda. Comprendere le sue proprietà molecolari e fotochimiche potrebbe rendere la tecnica di produzione più efficiente, ad esempio. Quando il team ha iniziato il lavoro, i calcoli sembravano impossibili, ma i progressi nel calcolo quantistico negli ultimi tre anni hanno permesso ai ricercatori di eseguire le simulazioni utilizzando risorse relativamente modeste: l’H3Il calcolo S girava sul processore Falcon di IBM, che ha solo 27 qubit.+
Parte dei risultati del team IBM sono il risultato di misure che riducono gli errori nei computer quantistici. Questi includono la mitigazione degli errori, in cui il rumore viene annullato utilizzando algoritmi simili a quelli delle cuffie con cancellazione del rumore, e la forgiatura dell’entanglement, che identifica parti del circuito quantistico che possono essere separate e simulate su un computer classico senza perdere informazioni quantistiche. Quest’ultima tecnica, che raddoppia efficacemente le risorse quantistiche disponibili, è stata inventata solo l’anno scorso7.
Natura 617, S1-S3 (2023)
DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-023-01692-9
