By Sandra Helsel pubblicato il 28 dicembre 2022
Quantum News Briefs 29 dicembre inizia con "Memo (M-23-02): Un passo avanti verso la protezione della nostra nazione dalla minaccia quantistica" seguito da "Terra Quantum semplifica la valutazione dei computer quantistici per applicazioni industriali con un benchmark completo delle piattaforme di calcolo quantistico". Il terzo è il Quantum Computing su Tech Byte, le 5 maggiori tendenze tecnologiche del 2022 e ALTRO
*****
Memo (M-23-02): Un passo avanti verso la protezione della nostra nazione dalla minaccia quantistica
Skip Sanzeri, fondatore, presidente del consiglio di amministrazione e COO di QuSecure, apre il suo recente Articolo di Forbes rendendo personale la futura minaccia quantistica: ricorda ai lettori che la maggior parte delle nostre decisioni, comportamenti, preferenze e posizioni sono ora archiviate in vasti database accessibili via Internet a stati nazionali avversari e individui malvagi. Oggi, con ogni clic, scorrimento o parola udita, aggiungiamo continuamente alla montagna di dati e informazioni personali già archiviate elettronicamente. A peggiorare le cose, il futuro ci offrirà accordi irrinunciabili per creare ombre digitali ancora più grandi da elaborare tramite l’apprendimento automatico e (eventualmente) l’intelligenza artificiale.
Ad oggi, la crittografia che utilizziamo per proteggere i nostri dati e le nostre comunicazioni ha retto in larga misura. Poiché questa crittografia è stata progettata per ostacolare la decrittografia dei dati da parte dei tipi di computer che utilizziamo oggi, ha svolto un lavoro ragionevole nel proteggerci da furti e danni.
Tuttavia, ora abbiamo una nuova minaccia rappresentata dai computer quantistici: è stato dimostrato matematicamente tramite un algoritmo progettato da Peter Shor che riusciranno a violare l’attuale crittografia che usiamo tutti a livello globale per accedere a Internet.
La buona notizia di Sanzeri è che il governo degli Stati Uniti è venuto in soccorso: il 18 novembre, l'Office of Management and Budget ha pubblicato un mandato per il nostro governo federale per avviare un aggiornamento alla crittografia quantistica sicura (si tratta di un software in grado di resistere a un calcolo quantistico attacco). La nota (M-23-02) richiede che le agenzie federali rispettino il National Security Memorandum 10 (NSM 10) a partire da maggio 2022, progettato per promuovere la leadership degli Stati Uniti nell'informatica quantistica mitigando al contempo i rischi per i sistemi crittografici. La nota chiede che le agenzie federali si preparino immediatamente alla minaccia rappresentata da un computer quantistico crittograficamente rilevante (CRQC). M-23-02 sta incaricando le agenzie federali di avviare subito il processo di aggiornamento per proteggere i propri dati in modo che, anche se venissero rubati, abbiano una protezione quantistica, il che significa che potrebbero rimanere crittografati e non accessibili per decenni. L'OMB ha fissato una scadenza per tutte le agenzie federali per presentare i propri inventari delle vulnerabilità CRQC entro il 4 maggio 2023 e ogni anno fino al 2035, concentrandosi su asset di alto valore e sistemi ad alto impatto. Ciascuna agenzia deve identificare un lead di migrazione e presentarlo all'OMB entro 30 giorni dalla nota o entro il 18 dicembre 2022. Clicca qui per leggere l'articolo completo di Sanzeri.
*****
Terra Quantum semplifica la valutazione dei computer quantistici per applicazioni industriali con un benchmark completo delle piattaforme di calcolo quantistico
Terra Quantum ha recentemente annunciato di aver condotto un benchmark completo di piattaforme di calcolo quantistico native e simulate disponibili al pubblico. Brevi notizie quantistiche riassume l'annuncio .
L'obiettivo dello studio era studiare come migliorare l'accuratezza della previsione e il tempo di addestramento delle reti neurali quantistiche utilizzando un approccio ibrido quantistico-classico. Il benchmark ha rilevato che la combinazione di processori quantistici simulati e computer classici ad alte prestazioni offre l’approccio più performante, più efficiente in termini di costi e più robusto.
Il primo benchmark copre una varietà di dispositivi di calcolo quantistico nativi e simulati disponibili al pubblico (tra cui IonQ, Rigetti, Oxford Quantum Circuits, IBM, QMware e Amazon Braket). Poiché lo studio si concentrava sull'applicazione nella vita reale, ha deliberatamente escluso i sistemi esclusivi o ancora in fase sperimentale. TL'esercizio di benchmarking ha esaminato la combinazione di velocità, costi di esercizio e qualità dei risultati delle prestazioni della potenza di calcolo quantistico disponibile al pubblico. I risultati hanno dimostrato che una combinazione di processori quantistici simulati e computer classici ad alte prestazioni (approccio ibrido) fornisce attualmente la soluzione di formazione degli algoritmi quantistici più efficiente in termini di tempo e costi. Ciò fornisce informazioni preziose ai primi utilizzatori del settore nella valutazione dell’uso più efficiente della tecnologia di calcolo quantistico. L'addestramento delle reti neurali quantistiche su un processore quantistico simulato evita le costose ripetizioni rese necessarie dai frequenti errori di calcolo che si verificano con i processori quantistici nativi. I processori quantistici simulati forniscono fino a 40 qubit privi di errori (i cosiddetti algoritmici), consentendo oggi la risoluzione di problemi complessi potenziati dal calcolo quantistico. QMware offre fino a 40 e AWS SV1 fino a 34 qubit simulati.
"Abbiamo scoperto che solo una combinazione di qubit simulati o nativi con la classica potenza di calcolo ad alte prestazioni ha fornito risultati di runtime competitivi rispetto agli approcci puramente classici con le tecnologie odierne a portata di mano", ha affermato Georg Gesek, CTO e co-fondatore di QMWare. “Il benchmark evidenzia inoltre che gli algoritmi di addestramento che utilizzano qubit simulati si rivelano oggi l’unica opzione commercialmente praticabile poiché sono ancora più economici e più accurati rispetto all’utilizzo di processori quantistici nativi”.
Clicca qui per leggere annuncio per intero.
*****
Dal Quantum Computing al 5G e all'IoT, i 5 maggiori trend tecnologici del 2022 | Tech Bytes di fine anno
L'elenco delle cinque maggiori tendenze del 2022 stilato da Ishita Banerjee di Tech Bytes include l'informatica quantistica. Brevi notizie quantistiche sintetizza qua sotto.
Quest’anno sono emerse molte delle principali tendenze tecnologiche e sono state sviluppate quelle esistenti. Le cinque tendenze tecnologiche del 2022, che sono diventate il momento clou di quest'anno.
Quantum Computing
5G
Automazione dei processi robotici (RPA)
EdgeComputing
Internet of Things (IoT)
Il progetto tedesco QUASIM studia i computer quantistici per la lavorazione dei metalli
Il progetto QUASIM, in cui il Dr. Tobias Stollenwerk di centro di ricerca Julich sta lavorando insieme all'azienda high-tech tedesca Trumpf, sta studiando il potenziale dei computer quantistici per la lavorazione dei metalli. Brevi notizie quantistiche riassume una recente discussione del progetto.
Il Dr. Tobias Stollenwerk ha spiegato: “Ci stiamo concentrando su casi d’uso concreti. Un problema di prova che stiamo analizzando con la ditta Trumpf è la rimozione di pezzi durante il taglio laser. Questi processi di rimozione spesso non funzionano in modo ottimale, sebbene già oggi questi processi vengano ottimizzati con l'aiuto di simulazioni al computer. Ciò è dovuto al fatto che nei modelli precedenti la dilatazione termica delle lamiere – il laser è molto caldo – poteva essere presa in considerazione solo in modo impreciso. Talvolta le parti si attaccano alla lamiera dopo il taglio. Le macchine devono quindi essere fermate per allentarle, il che porta a tempi di fermo indesiderati.
L’ottimizzazione dei modelli di taglio con il calcolo quantistico e l’apprendimento automatico potrebbe aiutare ad aumentare l’efficienza e anche la qualità dei tagli”.
Al momento stanno ancora simulando i computer quantistici sui computer classici. Ciò ha il vantaggio che il team può concentrarsi interamente sullo sviluppo degli algoritmi quantistici e deve prestare meno attenzione alle peculiarità degli attuali sistemi quantistici, che in genere sono ancora un po’ soggetti a errori.
QUASIM collabora con il Centro di ricerca tedesco per l'intelligenza artificiale (DFKI), che coordina il progetto, nonché con l'Istituto Fraunhofer per la tecnologia di produzione (IPT), Trumpf e la società di software ModuleWorks di Aquisgrana. Anche Ford e MTU sono coinvolti come partner associati. Il compito di Stollenwerk è quello di coordinare il lavoro del Forschungszentrum Jülich. I suoi colleghi Dr. Alessandro Ciani e Sven Danz stanno portando avanti il lavoro di ricerca vero e proprio e studiano algoritmi quantistici che potrebbero essere adatti alla produzione.
*****
Sandra K. Helsel, Ph.D. si occupa di ricerca e reportage sulle tecnologie di frontiera dal 1990. Ha conseguito il dottorato di ricerca. dell'Università dell'Arizona.
