"Journal Club" di IQT: una guida per profani al calcolo dei serbatoi quantistici

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Un nuovo articolo di Nature Science Advances esamina il calcolo dei serbatoi quantistici e il suo impatto sui processi informatici. (PCIQT)

By Kenna Hughes-Castleberry pubblicato il 10 novembre 2023

Il "Journal Club" di IQT è una serie di articoli settimanali che analizza un recente documento di ricerca sulla tecnologia quantistica e ne discute gli impatti sull'ecosistema quantistico.

Il regno dell'informatica quantistica spesso sembra uscito direttamente dalle pagine della fantascienza, ma è molto reale e si evolve rapidamente. In un nuovo Natura Rapporti scientifici documento, ricercatori di IBM Quantum e il Thomas J. Watson Research Center si stanno ora concentrando su un nuovo aspetto chiamato “Quantum Reservoir Computing”. Per capire questo, immagine un vasto serbatoio d’acqua dove le onde possono essere utilizzate per prevedere cosa accadrà dopo – solo che, in questo caso, l’acqua è lo stato quantistico delle particelle e le onde sono dati.

Il Quantum Reservoir Computing rappresenta un entusiasmante progresso nel campo della quantistica machine learning, particolarmente adatto per prevedere sequenze e modelli nel tempo, proprio come la previsione dei modelli meteorologici o delle tendenze del mercato azionario. I computer tradizionali hanno difficoltà con questi compiti perché sono lineari e ordinati, ma il mondo naturale – come il borsa or tempo – è complesso e spesso caotico.

L'aspetto veramente innovativo degli ultimi sviluppi è l'utilizzo del “rumore” all'interno del sistema quantistico. Nella vita di tutti i giorni, il rumore è solitamente qualcosa che cerchiamo di ridurre o eliminare. Nel mondo quantistico, tuttavia, questo rumore può essere sfruttato e controllato per contribuire a fare previsioni migliori. È come se l'elettricità statica sulla tua radio potesse improvvisamente dirti quale canzone suonerà dopo.

Gli scienziati hanno escogitato un modo per sintonizzare questo rumore quantistico, adattandolo per migliorare le previsioni. Ciò viene fatto programmando il rumore nei circuiti quantistici, i percorsi che controllano i bit quantistici, o qubit, che sono le unità di informazione di base nell’informatica quantistica. Mettendo a punto il rumore, i ricercatori IBM Quantum potrebbero ottimizzare le prestazioni del sistema quantistico.

Inoltre, i ricercatori hanno trovato il modo di semplificare questi sistemi quantistici. Hanno ridotto il numero di qubit necessari e la complessità delle loro connessioni (entanglement), rendendo i sistemi più facili da gestire e potenzialmente più robusti.

L’impatto di questi progressi nel calcolo dei serbatoi quantistici si sta già mostrando promettente. Utilizzando un unico modello di rumore e una memoria più piccola, gli scienziati hanno ottenuto risultati impressionanti nella simulazione di sistemi complessi. Un esempio fornito è il Sistema Mackey-Glass, che è un modello matematico utilizzato per descrivere sistemi complessi come le oscillazioni biologiche. I ricercatori sono stati in grado di prevederne il comportamento 100 passi avanti in quello che è noto come regime caotico: una sfida significativa a causa della natura imprevedibile del sistema.

In parole povere, questo è come guardare in una sfera di cristallo molto complicata e prevedere con precisione eventi lontani nel futuro. Per il settore dell’informatica quantistica, questi progressi potrebbero significare previsioni più veloci, più efficienti e più accurate per qualsiasi cosa, dalle previsioni meteorologiche all’analisi finanziaria e oltre. È uno sguardo intrigante su un futuro in cui i nostri computer potrebbero pensare più come noi: abbracciare il caos e la complessità invece di lasciarsi confondere.

Kenna Hughes-Castleberry è una scrittrice presso Inside Quantum Technology e Science Communicator presso JILA (una partnership tra l'Università del Colorado Boulder e il NIST). I suoi ritmi di scrittura includono la tecnologia profonda, l'informatica quantistica e l'intelligenza artificiale. Il suo lavoro è stato presentato su Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica e altro ancora.