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  • Immagine del redattoreAndrea Viliotti

Calcolo super accelerato quantistico: Supercomputer, calcolo quantistico e intelligenza artificiale

Il calcolo super accelerato quantistico integra supercomputer tradizionali con computer quantistici, sfruttando l'intelligenza artificiale per superare limiti fisici e algoritmici. L'AI migliora il controllo dei qubit, essenziali nelle unità di elaborazione quantistica (QPU), e sviluppa algoritmi che massimizzano l'efficacia dei computer quantistici. La combinazione di AI e calcolo quantistico potenzia la ricerca e le applicazioni in settori critici come medicina e ottimizzazione industriale, prospettando un futuro in cui supercomputer e computer quantistici collaborano per risolvere problemi complessi con una precisione e velocità senza precedenti. Questo sviluppo richiede progressi nella gestione dei qubit e nella precisione delle operazioni quantistiche, con un focus su nuovi linguaggi di programmazione e strumenti di ottimizzazione.


Calcolo super accelerato quantistico: Supercomputer, calcolo quantistico, GPU e intelligenza artificiale
Calcolo super accelerato quantistico: Supercomputer, calcolo quantistico, GPU e intelligenza artificiale

Viviamo in un'era caratterizzata dall'emergere dell'intelligenza artificiale generativa, rappresentante una delle evoluzioni più recenti nel campo dell'AI. Questa tecnologia è radicata nella nostra capacità di manipolare gli elettroni, che sono i pilastri tecnologici e fisici non solo dell'informatica ma anche dell'intelligenza artificiale.

 

Oltre agli elettroni, il mondo subatomico è composto da un'ampia varietà di particelle, il cui studio rientra nel campo della fisica quantistica. Questa disciplina, indagando la materia a livello subatomico, ha spianato la strada a nuove frontiere di ricerca e allo sviluppo dei computer quantistici, i quali operano su principi radicalmente diversi rispetto ai computer tradizionali basati sugli elettroni.

 

Nonostante le limitazioni attuali, fisiche e algoritmiche, nell'utilizzo dei computer quantistici, questi hanno già dimostrato prestazioni superiori ai supercomputer tradizionali in specifiche applicazioni, evidenziando capacità straordinarie. Inizialmente si pensava di mantenere separate le due tipologie di computer, ma nel 2017 è emersa l'idea di integrare le tecnologie informatiche tradizionali con quelle quantistiche, dando vita al concetto di calcolo super accelerato quantistico. In questo contesto, l'intelligenza artificiale è diventata un motore chiave per accelerare lo sviluppo e l'integrazione del calcolo quantistico nei supercomputer tradizionali.

 

Creare un computer quantistico completamente operativo è un'impresa complessa che richiede la gestione efficace dei qubit (le unità di informazione nei computer quantistici), l'esecuzione precisa delle operazioni quantistiche, la velocità di elaborazione su larga scala, la sicurezza dei calcoli e lo sviluppo di algoritmi quantistici avanzati, un settore che richiede nuovi linguaggi di programmazione e strumenti di ottimizzazione.

 

L'intelligenza artificiale può ottimizzare il controllo dei qubit, aumentando la precisione e la fedeltà delle operazioni. Ad esempio, le reti neurali possono essere addestrate per individuare e correggere gli errori nei calcoli quantistici in tempo reale, migliorando così l'affidabilità e la scalabilità dei sistemi. Inoltre, l'AI è essenziale per lo sviluppo di nuovi algoritmi che massimizzano le potenzialità dei computer quantistici.

 

Guardando al futuro, i supercomputer tradizionali continueranno a svolgere un ruolo essenziale nell'elaborazione di grandi volumi di dati, mentre i computer quantistici si concentreranno su problemi che richiedono una capacità computazionale significativamente superiore. L'integrazione delle due piattaforme nel calcolo super accelerato quantistico potrebbe accelerare le scoperte scientifiche e portare a innovazioni, beneficiando settori come la medicina, la chimica e l'ottimizzazione industriale.

 

Verso l'Integrazione del calcolo quantistico nelle infrastrutture di supercalcolo: Sfide e prospettive

Lo sviluppo del calcolo quantistico è uno sforzo globale che coinvolge governi, università, centri di ricerca e imprese. I benefici del calcolo quantistico potrebbero risolvere alcuni dei problemi più complessi al mondo, come la simulazione dei materiali, la modellazione climatica, la gestione del rischio, l'ottimizzazione delle catene di approvvigionamento e la bioinformatica.

 

Realizzare questi benefici richiede l'integrazione dei computer quantistici nelle infrastrutture esistenti di supercalcolo e nei flussi di lavoro di calcolo scientifico, consentendo agli scienziati di programmarli con linguaggi e strumenti familiari.

 

Costituenti dei computer quantistici: QPU e qubit

I computer quantistici utilizzano speciali unità chiamate unità di elaborazione quantistica (QPU) per svolgere compiti complessi in modo estremamente veloce. Al centro di una QPU ci sono i qubit, che sono le unità fondamentali dell'informazione quantistica. I qubit sono sistemi fisici che possono esistere in due stati contemporaneamente, e possono essere creati in diversi modi, ad esempio usando ioni intrappolati, la polarizzazione della luce o correnti che passano attraverso anelli superconduttori.

 

A differenza di un bit classico, che può essere solo nello stato 0 o 1, un qubit può esistere in una combinazione di entrambi gli stati contemporaneamente. Questa caratteristica si chiama sovrapposizione e permette una codifica dell'informazione molto più flessibile. Per esempio, una QPU (Quantum Processing Unit) con N qubit può contenere una quantità di informazione classica che cresce esponenzialmente (2^N).

 

La Sfera di Bloch è un modo per rappresentare graficamente lo stato di un qubit. Immagina una sfera con un sistema di coordinate tridimensionali (x, y e z) al suo centro. Gli stati quantistici |0> e |1> sono situati ai poli nord e sud della sfera, dove questa interseca l'asse z positivo e negativo. Un generico stato quantistico |ψ> (psi) rappresenta una combinazione di |0> e |1>, ed è visualizzato come una freccia che parte dal centro della sfera e arriva fino alla superficie. Questo aiuta a capire come un qubit possa trovarsi in diverse combinazioni di stati 0 e 1.

 

Inoltre, i qubit possono interagire tra loro tramite fenomeni noti come entanglement e interferenza. L'entanglement è un fenomeno in cui due o più qubit si collegano in modo tale che lo stato di uno influenzi immediatamente lo stato dell'altro, indipendentemente dalla distanza e senza bisogno di un collegamento fisico diretto. L'interferenza, invece, si riferisce al modo in cui le probabilità delle diverse configurazioni dei qubit si combinano e annullano a vicenda, permettendo calcoli quantistici unici e potenti. Questi fenomeni consentono modi innovativi di elaborare l'informazione nei qubit, rendendo i computer quantistici potenzialmente molto più potenti dei computer classici.

 

Ma, un intero stato quantistico non può mai essere osservato direttamente. Per ottenere informazioni da un computer quantistico, dobbiamo misurare lo stato di ogni qubit, che darà probabilisticamente un valore di 0 o 1, facendo collassare la sua sovrapposizione in uno stato classico corrispondente.

 

Hardware e algoritmi nel calcolo quantistico

Elementi chiave del calcolo quantistico sono l'hardware (la QPU) e l'algoritmo quantistico.

 

Esistono molti tipi di QPU e ciascun tipo richiede un design hardware completamente diverso. Ad esempio, una QPU a ioni intrappolati opera sui qubit tramite laser, mentre una QPU superconduttrice utilizza impulsi a microonde. Ogni architettura ha vantaggi e svantaggi associati alla qualità dei qubit, alla velocità, alla scalabilità, ecc.

 

I qubit sono estremamente sensibili all'ambiente e anche le più piccole perturbazioni, come variazioni di temperatura, campi elettromagnetici o vibrazioni, possono causare decoerenza (distruzione dell'informazione quantistica) e risultare in calcoli errati. Evitare la decoerenza è estremamente difficile ed è la principale barriera per realizzare una QPU efficiente.

 

Il secondo aspetto del calcolo quantistico è l'algoritmo quantistico. Immagina un algoritmo quantistico come una ricetta di cucina: è una serie di istruzioni precise che manipolano gli ingredienti, in questo caso l'informazione quantistica memorizzata nei qubit, per ottenere un risultato significativo quando questi qubit vengono misurati.

 

Questi algoritmi sono rappresentati come circuiti quantistici. Pensa a un circuito quantistico come a una catena di montaggio: ogni qubit è rappresentato da una linea orizzontale e le operazioni (chiamate "gate") sono come stazioni lungo questa catena che modificano lo stato dei qubit. Ad esempio, immagina due linee orizzontali che rappresentano due qubit che iniziano nello stato |0>. Le caselle e le linee successive rappresentano operazioni sui qubit. Il circuito si legge da sinistra a destra: a sinistra c'è lo stato iniziale |0> e a destra c'è una casella che simboleggia la misurazione finale.

 

Progettare algoritmi quantistici è complicato perché bisogna prendere un problema del mondo reale (fatto di informazioni classiche) e tradurlo in modo che possa essere elaborato da un computer quantistico. Questo implica manipolare l'informazione quantistica e poi riconvertirla in una soluzione comprensibile nel mondo reale. Un algoritmo quantistico efficace deve riuscire a preparare uno stato quantistico che, se misurato molte volte, dia la “risposta corretta” con alta probabilità.

 

Ogni operazione in un circuito quantistico corrisponde a un'interazione fisica precisa con i qubit e introduce del rumore nel sistema, un po' come quando provi a fare una torta e ogni passaggio può introdurre piccoli errori che influenzano il risultato finale. Questo rumore può accumularsi rapidamente e portare a risultati incoerenti. Per rendere pratici gli algoritmi quantistici, sono necessari codici di correzione degli errori (QEC), che funzionano come se usassimo molti ingredienti di riserva per correggere eventuali errori durante la preparazione della nostra torta. Sviluppare questi codici QEC robusti ed efficienti è uno dei maggiori ostacoli per risolvere problemi pratici con un computer quantistico.

 

Quali flussi di lavoro potrebbero essere accelerati dalle QPU?

È un malinteso comune pensare che le QPU possano accelerare qualsiasi tipo di calcolo. In realtà, le QPU sono adatte solo a compiti molto specifici. Una delle principali limitazioni di un computer quantistico è che l'informazione può essere estratta solo attraverso misurazioni non deterministiche dei N qubit, producendo una stringa di bit di lunghezza N. Pertanto, è fondamentale comprendere quali tipi di problemi sono teoricamente dimostrati o previsti per avere implementazioni efficienti su una QPU. Esaminiamo alcuni di questi casi.

 

Simulazione di sistemi quantistici: Le QPU, essendo esse stesse sistemi quantistici, sono naturalmente adatte a simulare altri sistemi quantistici. Questo potrebbe abilitare una vasta gamma di scienze fondamentali, dalla esplorazione di nuove reazioni chimiche e materiali alla scoperta dei misteri della fisica delle alte energie.


Ottimizzazione: La capacità delle unità di elaborazione quantistica di gestire enormi quantità di informazione in modo esponenziale potrebbe rivoluzionare l'approccio ai problemi complessi di ottimizzazione combinatoria. Questo potrebbe portare a soluzioni più efficienti e rapide in diversi settori. Ad esempio, nella pianificazione dei percorsi, una QPU potrebbe individuare il percorso più breve tra molteplici destinazioni in tempo reale. Nell'ottimizzazione delle reti, potrebbe migliorare la gestione del traffico dati su internet o nelle reti elettriche. In genetica, potrebbe accelerare l'analisi delle sequenze del DNA per identificare mutazioni o malattie genetiche. Inoltre, nella selezione dei portafogli finanziari, una QPU potrebbe ottimizzare la distribuzione degli investimenti minimizzando i rischi e massimizzando i rendimenti.


AI e machine learning: Le proprietà delle QPU le rendono particolarmente adatte a gestire e generare campioni da distribuzioni complesse di dati, consentendo l'implementazione di metodi innovativi per identificare schemi nascosti all'interno di set di dati ad alta dimensionalità. Ad esempio, queste tecniche possono essere utilizzate per migliorare gli algoritmi di riconoscimento delle immagini, dove la quantità di dati e le variabili sono estremamente elevate, o per ottimizzare modelli predittivi nel campo della finanza, dove è essenziale analizzare rapidamente grandi volumi di dati per prevedere trend di mercato. Grazie alla loro versatilità, queste soluzioni possono essere applicate in quasi tutti i settori della scienza e dell'industria, portando benefici significativi in ambiti come la medicina, per la scoperta di nuove cure, o l'ingegneria, per la progettazione di materiali avanzati.


Stima Monte Carlo: Le QPU possono teoricamente offrire un miglioramento quadratico nelle operazioni di stima Monte Carlo. Questo significa che utilizzando QPU si potrebbe aumentare significativamente sia la precisione che la velocità nel calcolare metriche di rischio e previsioni finanziarie. Ad esempio, nella valutazione del rischio di portafoglio, la stima Monte Carlo simula migliaia o milioni di scenari possibili per determinare la probabilità di diverse performance finanziarie. Con il miglioramento offerto dalle QPU, queste simulazioni potrebbero essere eseguite molto più rapidamente e con maggiore accuratezza, fornendo agli investitori informazioni più dettagliate e tempestive. Questo potrebbe tradursi in un notevole vantaggio competitivo nei mercati finanziari, dove la rapidità e l'affidabilità delle previsioni sono fondamentali per prendere decisioni strategiche.


Dinamica dei fluidi: Le Quantum Processing Units possono offrire significativi vantaggi nel settore della fluidodinamica, soprattutto nella risoluzione di problemi complessi che coinvolgono un'ampia varietà di scale spaziali e temporali. La capacità delle QPU di eseguire calcoli paralleli e di gestire grandi volumi di variabili simultaneamente le rende particolarmente adatte per l'analisi dei fluidi in movimento, dove le interazioni tra particelle e le dinamiche di flusso possono essere estremamente complicate.

In particolare, le QPU possono accelerare la soluzione delle equazioni differenziali che descrivono il movimento dei fluidi. Queste equazioni, spesso non lineari e fortemente accoppiate, richiedono una notevole potenza computazionale per una loro soluzione precisa, soprattutto in contesti come le simulazioni aerodinamiche avanzate o la previsione meteorologica di fenomeni estremi. La capacità delle QPU di elaborare e analizzare rapidamente grandi set di dati può permettere di sviluppare griglie computazionali più dettagliate senza i compromessi di tempo tipici dei sistemi di calcolo classici.

Inoltre, l'impiego di algoritmi quantistici per la fluidodinamica può migliorare l'efficienza e la precisione delle simulazioni. Per esempio, l'algoritmo di Grover, utilizzato nelle ricerche su larga scala, può essere adattato per ottimizzare la ricerca di soluzioni ottimali nei modelli fluidodinamici, facilitando così lo sviluppo di configurazioni più efficienti per le simulazioni aerodinamiche o per la gestione ottimale dei serbatoi di stoccaggio.

La convergenza tra tecnologia quantistica e fluidodinamica apre quindi nuove prospettive per il settore, promettendo simulazioni più rapide e accurati modelli predittivi, che sono fondamentali per settori strategici come l'ingegneria aeronautica, la meteorologia e l'industria petrolifera e del gas.

 

Questi sono solo alcuni dei potenziali utilizzi delle QPU. Man mano che la ricerca sull'hardware e sugli algoritmi continua, è probabile che questa lista si espanda e che vengano scoperte nuove applicazioni e casi d'uso al di là della nostra comprensione attuale.

 

Come i supercomputer abiliteranno il calcolo quantistico

Un secondo malinteso riguardo le QPU è che ridurranno l'importanza dei computer odierni, poiché eseguono efficacemente subroutine solitamente riservate alla maggior parte delle risorse di supercalcolo. Tuttavia, i vincoli intrinseci di una QPU smentiscono rapidamente questa idea. Implementare qualsiasi flusso di lavoro accelerato quantisticamente richiederà un significativo supporto da parte di CPU e GPU ad alte prestazioni, insieme a tecniche avanzate di intelligenza artificiale. In pratica, il calcolo quantistico super accelerato offre una maggiore flessibilità, permettendo a ciascun processore di svolgere i compiti per cui è più adatto.

 

La correzione degli errori quantistici (QEC) è un requisito essenziale per il calcolo quantistico. La QEC è un ottimo esempio di quanto sia cruciale un collegamento stretto tra un processore quantistico (QPU) e i dispositivi di calcolo ad alte prestazioni (HPC). Gli HPC sono sistemi potenti composti da molti processori, utilizzati per eseguire calcoli complessi molto rapidamente.

 

I codici QEC dovranno ripetutamente codificare i qubit logici, eseguire operazioni logiche e correggere errori. La maggior parte di queste operazioni dovrà essere eseguita in tempo reale su CPU e GPU ausiliarie, mentre un algoritmo quantistico è in corso. I processori classici devono essere strettamente integrati con la QPU; altrimenti, la latenza potrebbe rallentare eccessivamente le procedure QEC, rendendole inefficaci. Molti codici QEC richiederanno l'uso di procedure di machine learning molto complesse, che necessiteranno di capacità di calcolo rapide e scalabili.

 

Oltre alla correzione degli errori quantistici, saranno necessarie altre importanti operazioni computazionali HPC prima, durante e dopo l'esecuzione di un algoritmo quantistico. Tra queste, ci sono l'ottimizzazione della compilazione dei circuiti quantistici, che serve a preparare i circuiti per essere eseguiti correttamente sull'hardware, e le routine intensive di pre-processamento e post-processamento, che aiutano a gestire e analizzare i dati prima e dopo l'esecuzione dell'algoritmo quantistico.

 

Accelerazione del controllo ottimale quantistico mediante differenziazione automatica e reinforcement learning

Il controllo ottimale quantistico è una branca della scienza che mira a definire modelli e migliorare le modalità di interazione e manipolazione dei sistemi quantistici. Questi sistemi sono cruciali per il settore emergente del calcolo quantistico e per lo studio delle proprietà molecolari in fisica.

 

Per semplificare, possiamo pensare al controllo ottimale quantistico come al dirigere un'orchestra, dove gli strumenti sono particelle subatomiche. L'obiettivo è far suonare questa orchestra nel modo più efficace possibile, ottenendo performance irraggiungibili con le tecnologie tradizionali.

 

Recentemente, l'integrazione di due tecnologie avanzate ha notevolmente migliorato questo processo. La prima è la differenziazione automatica (AD), una tecnica che consente ai computer di ottimizzare rapidamente i calcoli matematici necessari per dirigere le particelle grazie all’uso delle GPU (unità di elaborazione grafica), potenti processori specializzati nell'elaborazione veloce di grandi quantità di dati.

 

La seconda tecnologia è il reinforcement learning, una branca dell'intelligenza artificiale. Questo metodo di apprendimento automatico utilizza algoritmi per migliorare le strategie di controllo attraverso l'interazione continua con l'ambiente quantistico. Grazie a questa tecnica, è possibile adattare e ottimizzare le operazioni in tempo reale, incrementando così l'efficienza complessiva.

 

L'uso combinato di queste tecnologie consente di eseguire i calcoli necessari con una velocità e un'efficacia senza precedenti, rendendo l'intera disciplina del controllo ottimale quantistico più efficiente e accessibile.

 

Differenziazione automatica e il ruolo delle GPU

La differenziazione automatica rappresenta un avanzamento significativo nella computazione, permettendo di determinare con rapidità e precisione come una funzione matematica risponde alle variazioni delle sue variabili, un concetto noto come calcolo dei gradienti. Questa tecnologia è essenziale in molteplici settori scientifici e ingegneristici per ottimizzare le prestazioni e i risultati analizzando le modifiche nelle variabili di funzione.

 

Nell'ambito del controllo ottimale quantistico, la differenziazione automatica facilita l'implementazione di strategie di ottimizzazione particolarmente complesse. Tradizionalmente, l'applicazione di tali strategie implicava calcoli matematici manuali e complessi, denominati derivazioni analitiche, che erano sia tempo-intensive sia inclini a errori. L'introduzione della differenziazione automatica ha trasformato radicalmente questo scenario, semplificando e velocizzando il processo.

 

Le GPU svolgono un ruolo fondamentale in questo campo, in particolare durante il processo di retropropagazione, un metodo essenziale per aggiornare le informazioni sul comportamento di un sistema. Il contributo delle GPU si manifesta in vari modi.

 

Calcolo parallelo: Le GPU eseguono migliaia di operazioni in parallelo, facilitando il calcolo contemporaneo dei gradienti su un vasto insieme di variabili. Questo è particolarmente vantaggioso nei sistemi di controllo quantistico dove le variabili sono numerose e complesse.

 

Accelerazione della retropropagazione: Durante la retropropagazione, le GPU permettono il calcolo veloce e accurato delle derivate parziali attraverso gli strati di un modello, dalla fine all'inizio. Questo accelera notevolmente gli aggiornamenti dei parametri del modello, essenziale per un affinamento rapido ed efficace delle prestazioni del sistema.

 

Riduzione dei tempi di calcolo: Utilizzando le GPU, il tempo necessario per completare i calcoli di differenziazione automatica viene drasticamente ridotto. Questo permette agli specialisti di condurre più esperimenti o di iterare più velocemente sulle soluzioni, ottimizzando ulteriormente i sistemi.

 

Scalabilità: L'architettura scalabile delle GPU consente di affrontare incrementi di carico di lavoro aumentando semplicemente il numero di GPU nel sistema, mantenendo l'efficienza del processo di calcolo anche sotto carichi di lavoro intensi.

 

L'uso delle GPU nel processo di differenziazione automatica non solo semplifica e accelera le operazioni matematiche complesse, ma migliora anche significativamente la precisione e l'efficacia con cui i sistemi possono essere ottimizzati, riducendo così il rischio di errori e il tempo necessario per lunghe derivazioni analitiche.

 

Reinforcement learning nel controllo ottimale quantistico

Il reinforcement learning (RL), quando applicato al controllo ottimale quantistico, costituisce un approccio avanzato per la gestione di sistemi quantistici complessi. Questo metodo si basa sull'addestramento di agenti di apprendimento che interagiscono con il sistema quantistico, per ottimizzare la manipolazione delle sue dinamiche, evitando la necessità di un modello dettagliato del sistema stesso. Questo approccio permette di superare le difficoltà legate all'incertezza e alle distorsioni che possono compromettere l'efficacia dei controlli convenzionali.

 

Le GPU giocano un ruolo essenziale in questo processo, soprattutto nell'accelerare i calcoli necessari per l'addestramento degli algoritmi di deep reinforcement learning. La loro capacità di eseguire calcoli paralleli velocizza significativamente la simulazione delle dinamiche quantistiche e l'aggiornamento dei modelli di apprendimento, facilitando un feedback quasi istantaneo e accurato sulle performance degli agenti di apprendimento.

 

Nel contesto specifico del controllo ottimale quantistico, il reinforcement learning trova applicazione efficace nell'ottimizzare le sequenze di impulsi per le operazioni logiche sui qubit. Un esempio significativo è stato illustrato durante l'APS March Meeting del 2024, dove si è evidenziato come il RL, supportato da calcoli accelerati tramite GPU, possa migliorare la gestione dei qubit superconduttori in tempo reale, aumentando l'affidabilità e la rapidità delle operazioni sotto condizioni di rumore.

 

Inoltre, l'RL viene impiegato per il controllo di porte quantistiche e circuiti, mirando a elevare la fedeltà delle operazioni quantistiche, un passo essenziale per avanzare verso l'implementazione di computer quantistici universalmente affidabili. I ricercatori del progetto RLQuantOpt hanno evidenziato come, grazie al supporto delle GPU, sia possibile ridurre i tempi necessari per la calibrazione e l'esecuzione dei benchmark, migliorando contestualmente la disponibilità operativa dei sistemi quantistici.

 

Il framework di apprendimento adottato si avvale frequentemente dei processi decisionali di Markov (MDP), che delineano tutti gli stati possibili del sistema e le azioni applicabili. La chiarezza di questa struttura facilita l'identificazione delle azioni più vantaggiose in uno specifico stato, portando a decisioni che ottimizzano l'efficacia del controllo.

 

La flessibilità dei modelli MDP, supportata dall'elaborazione parallela delle GPU, permette loro di adattarsi a un'ampia varietà di scenari, migliorando la capacità di generalizzazione e apprendimento da diverse situazioni. Questa caratteristica è particolarmente utile nel trasferimento di stati quantici tra diverse configurazioni, semplificando il controllo e la manipolazione di sistemi quantistici complessi.

 

Decoder per il codice di superficie quantistico: Nuove frontiere con le Reti Neurali Trasformative

I ricercatori di Google DeepMind e Google Quantum AI hanno recentemente raggiunto un significativo progresso nello sviluppo di un nuovo tipo di decoder per il codice di superficie. Il calcolo quantistico, simile a una complessa operazione matematica, è estremamente vulnerabile a piccoli errori come rumori o interferenze. Questi errori possono compromettere l'accuratezza dei risultati, rendendo cruciale il loro riconoscimento e correzione.

 

Il codice di superficie serve proprio a questo scopo, funzionando come un sistema di controllo qualità che identifica e corregge gli errori per mantenere l'integrità delle operazioni quantistiche. Per ottimizzare ulteriormente questa funzione, è stata impiegata la rete neurale trasformativa, una forma di intelligenza artificiale che apprende e si adatta per migliorare continuamente l'efficacia della correzione degli errori.

 

Questa nuova tecnologia ha mostrato prestazioni superiori rispetto ai metodi tradizionali. Utilizzando dati reali provenienti dal processore quantistico Sycamore di Google, i ricercatori hanno testato il decoder su vari codici di superficie, ottenendo risultati eccellenti. Il sistema ha mantenuto un'alta precisione e affidabilità anche sotto condizioni difficili, quali la presenza di interferenze o segnali di lettura complessi.

 

Un aspetto rilevante di questo decoder è la sua capacità di addestrarsi direttamente su dati reali, evitando la dipendenza da modelli teorici di rumore e apprendendo direttamente dall'hardware quantistico. Questa caratteristica lo rende particolarmente efficace nell'elaborazione di input complessi, come segnali di lettura analogici, che tradizionalmente presentano sfide significative per i metodi di decodifica convenzionali.

 

La progettazione dell'architettura di questo modello rispecchia la struttura del problema della correzione degli errori, con un blocco computazionale che si aggiorna continuamente con nuovi dati, garantendo un flusso costante e preciso di informazioni.

 

È importante sottolineare il ruolo delle GPU nell'elaborazione dei dati per questo tipo di tecnologie. Le GPU accelerano significativamente il processo di apprendimento delle reti neurali trasformative, gestendo grandi volumi di dati e calcoli complessi con maggiore efficienza. Questo rende le GPU essenziali non solo per l'addestramento dei modelli, ma anche per l'elaborazione in tempo reale, permettendo al decoder di operare con la velocità e l'accuratezza necessarie per applicazioni pratiche nel campo del calcolo quantistico.

 

Come si programma un processore quantistico

Il software per il calcolo quantistico è ancora in una fase iniziale ma sta rapidamente evolvendo. Molti dei linguaggi utilizzati oggi, come Qiskit di IBM e Cirq di Google, richiedono una comprensione dettagliata dell'hardware quantistico, simile a come i programmatori dovevano conoscere l'assembly nei primi giorni dell'informatica classica​. Tuttavia, ci sono stati significativi progressi verso la creazione di ambienti software più universali e user-friendly.

 

Progetti pionieristici come Qiskit, sviluppato da IBM, stanno ampliando le loro funzionalità integrando strumenti come l'AI-powered optimization per migliorare le prestazioni dei circuiti quantistici. Questo approccio permette agli sviluppatori di concentrarsi maggiormente sullo sviluppo degli algoritmi, piuttosto che sui dettagli specifici dell'hardware.

 

Diverse aziende stanno contribuendo al progresso del software quantistico. Ad esempio, Microsoft, con il progetto Azure Quantum, si dedica allo sviluppo del calcolo quantistico super accelerato, creando un ambiente di calcolo ibrido che sfrutta le capacità uniche dei supercomputer classici e quantistici. Altre iniziative includono piattaforme come Paddle Quantum di Baidu, che mira a connettere l'intelligenza artificiale e il calcolo quantistico, facilitando lo sviluppo di applicazioni di machine learning quantistico​​.

 

Nonostante i progressi, le competenze richieste per sviluppare software quantistico sono ancora scarse. Questo rende difficile per molte aziende sfruttare questa tecnologia senza una significativa esperienza e risorse specifiche.

 

Ottimizzazione degli algoritmi quantistici: Il ruolo cruciale dell'intelligenza artificiale

Un aspetto cruciale per migliorare l'efficienza degli algoritmi quantistici consiste nella riduzione del numero di componenti complessi noti come T-gate. I T-gate sono operazioni fondamentali nei circuiti quantistici, ma risultano costosi in termini di risorse computazionali.

 

Per capire meglio cosa sono i T-gate, possiamo immaginarli come delle chiavi speciali in un meccanismo di serratura molto complesso. Ogni volta che usiamo un T-gate, è come se utilizzassimo una chiave che non solo apre una porta, ma la apre in un modo molto specifico e preciso. Questo processo richiede molta energia e precisione, rendendo i T-gate particolarmente dispendiosi.

 

In termini tecnici, i T-gate sono un tipo di porta quantistica che induce una rotazione del qubit nello spazio delle fasi, contribuendo a determinati calcoli che altri tipi di porte non possono eseguire da soli. Ridurre il numero di T-gate in un algoritmo equivale a diminuire la quantità di chiavi speciali necessarie per completare un compito complesso, rendendo l'intero processo più rapido ed efficiente.

 

L'intelligenza artificiale ha un ruolo determinante in questo campo, in quanto offre metodi avanzati per progettare e ottimizzare questi circuiti quantistici. Per esempio, una tecnologia chiamata AlphaTensor-Quantum, sviluppata da Google DeepMind in collaborazione con Quantinuum e l'Università di Amsterdam, utilizza una tecnica nota come deep reinforcement learning per minimizzare il numero di T-gate nei circuiti. Questa tecnologia ha migliorato notevolmente l'efficienza nella costruzione dei circuiti quantistici, estendendo le loro applicazioni pratiche, dalla chimica quantistica alla crittografia.

 

AlphaTensor-Quantum, in particolare, ha dimostrato come l'intelligenza artificiale possa scoprire nuove configurazioni di circuiti quantistici che riducono il numero di T-gate necessari per eseguire operazioni complesse, che in precedenza venivano progettate manualmente.

 

Inoltre, alcune tecniche specifiche utilizzate in AlphaTensor-Quantum, come la decomposizione tensoriale e gli strumenti di manipolazione quantistica, quali il Toffoli gadget e il Controlled-S gadget, sono cruciali. Questi strumenti aiutano a gestire le operazioni all'interno dei circuiti quantistici con maggiore precisione e minori costi di risorse, mantenendo l'integrità delle operazioni quantistiche.

 

Per comprendere meglio questi strumenti, immagina il Toffoli gadget come un interruttore che accende una luce solo se due altri interruttori sono già accesi. Nella computazione quantistica, questo significa che il Toffoli gadget è una porta logica che cambia lo stato di un qubit target solo se due qubit di controllo sono in uno stato specifico, rendendolo fondamentale per operazioni condizionali complesse.

 

Il Controlled-S gadget, invece, può essere paragonato a un direttore d'orchestra che segnala a un musicista quando suonare una nota. Questo strumento applica una rotazione di fase a un qubit target solo se un qubit di controllo è in uno stato particolare. In altre parole, il Controlled-S gadget modifica la fase del qubit target, aggiungendo un livello di controllo e precisione nelle operazioni di fase all'interno del circuito quantistico.

 

L'ottimizzazione dei circuiti quantistici tramite tecniche avanzate di AI non solo rende il calcolo quantistico più accessibile ed efficiente, ma è anche un passo fondamentale verso l'espansione delle capacità dei computer quantistici e delle loro applicazioni.

 

Ridurre gli errori nel quantum computing con l'intelligenza artificiale

Un'applicazione innovativa nel contesto della preparazione degli stati molecolari utilizza il modello GPT (Generative Pretrained Transformer), sviluppato in collaborazione tra il St. Jude Children’s Research Hospital, l'Università di Toronto e NVIDAI. Questo approccio rappresenta un primo significativo tentativo di applicare tecnologie di intelligenza artificiale avanzate, come i modelli GPT, al design degli algoritmi quantistici.

 

Il lavoro sfrutta il GPT per ottimizzare la preparazione degli stati molecolari necessari per la simulazione chimica quantistica, un ambito che tradizionalmente presenta notevoli complessità computazionali e tecniche. L'uso di un modello AI in questo contesto non solo migliora l'efficienza della preparazione degli stati, ma apre anche la strada a generalizzazioni future per applicazioni che vanno oltre la chimica, come ad esempio nelle scienze dei materiali e nella farmacologia.

 

Il modello GPT utilizzato in questo progetto è addestrato per generare sequenze ottimali di operazioni quantistiche, riducendo così gli errori e aumentando la fedeltà degli stati quantistici preparati. Ciò è particolarmente cruciale nel computing quantistico, dove anche minime imperfezioni possono portare a significativi errori di calcolo. Inoltre, l'integrazione con supercomputer convenzionali accelera ulteriormente parti critiche del problema, migliorando la scalabilità e la velocità delle simulazioni quantistiche.

 

Il futuro del software quantistico: La visione di NVIDIA con CUDA-Q

NVIDIA ha annunciato il 18 marzo 2024, durante la conferenza GTC (GPU Technology Conference), la piattaforma CUDA-Q per il calcolo quantistico-ibrido. Questa piattaforma aperta è progettata per la programmazione di sistemi ibridi quantistici e include un linguaggio di programmazione di alto livello, potente e facile da usare. Con CUDA-Q, gli sviluppatori possono creare programmi che funzionano su QPU nei computer quantistici e su GPU che simulano QPU nei sistemi classici. CUDA-Q si basa sulla vasta esperienza di NVIDIA con il software CUDA, utilizzato per accelerare carichi di lavoro di calcolo ad alte prestazioni (HPC) e intelligenza artificiale per utenti scientifici, tecnici e aziendali.

 

Al momento del lancio di NVIDIA CUDA-Q, vari fornitori di sistemi e software quantistici, tra cui Pasqal, Xanadu, QC Ware e Zapata, hanno manifestato il loro supporto per la piattaforma. Inoltre, importanti centri di supercalcolo negli Stati Uniti e in Europa sono tra i suoi primi utilizzatori.

 

NVIDAI sfrutta l'AI in vari aspetti operativi dei dispositivi quantistici, tra cui la calibrazione e la lettura dei qubit, che sono essenziali per ridurre il rumore e migliorare l'accuratezza delle computazioni quantistiche​. Uno degli approcci più significativi è il correttore di errori quantistici, che utilizza l'AI per decodificare e correggere gli errori in tempo reale durante le computazioni, garantendo risultati affidabili e migliorando l'efficacia degli algoritmi esistenti​.

 

La piattaforma CUDA-Q di NVIDAI offre anche una scalabilità notevole, supportando la simulazione di sistemi quantistici fino a 40 qubit distribuiti su 128 nodi GPU, permettendo così di esplorare e sviluppare algoritmi quantistici complessi. Questo tipo di infrastruttura ibrida non solo accelera lo sviluppo di applicazioni pratiche in campi come la chimica e la scoperta di farmaci, ma apre anche la strada a nuove scoperte scientifiche che erano inimmaginabili con i metodi di calcolo classici.

 

In sintesi, l'integrazione dell'AI nel calcolo quantistico attraverso piattaforme come CUDA-Q di NVIDAI rappresenta un passo avanti significativo verso il superamento delle limitazioni attuali dei computer quantistici, spianando la strada per applicazioni pratiche e avanzate nel prossimo futuro.

 

Prepararsi per l'era del calcolo super accelerato quantistico

Il raggiungimento del calcolo super accelerato quantistico non avverrà rapidamente. Tuttavia, con il continuo miglioramento delle QPU e degli algoritmi quantistici, la gamma e la complessità dei problemi che potranno essere risolti si amplieranno costantemente. Sviluppare e testare flussi di lavoro quantistici oggi è essenziale per prepararsi a sfruttare appieno il calcolo quantistico super accelerato quando sarà realmente disponibile.

Ecco alcune considerazioni importanti per gli sviluppatori che desiderano creare flussi di lavoro quantistici accelerati, robusti e pronti per applicazioni pratiche.


Indipendenza dalla QPU: Le applicazioni devono poter funzionare su diverse tipologie di unità di calcolo quantistico (QPU) con poche modifiche al codice. Creare software che non dipenda da un hardware specifico fa risparmiare tempo agli sviluppatori e offre maggiore flessibilità nell'uso degli algoritmi.


Integrazione con architetture classiche: Poiché i processori quantistici (QPU) avranno bisogno del supporto dei supercomputer, è importante sviluppare flussi di lavoro che possano collaborare con i normali processori (CPU e GPU). Saranno necessarie connessioni veloci, e quindi serviranno sistemi specializzati per compiti che richiedono rapidità, come la correzione degli errori quantistici (QEC).


Librerie ad alte prestazioni: Per garantire la scalabilità delle QPU, devono essere sviluppate e utilizzate librerie software altamente ottimizzate in modo che tutti i compiti classici siano eseguiti in modo efficiente ed entro i vincoli di tempo necessari.


Accessibilità: Il calcolo quantistico è altamente interdisciplinare e richiederà un'interazione diretta con scienziati del dominio. Lo sviluppo deve avvenire in un contesto facilmente accessibile agli utenti con diversi background informatici.


Flessibilità per l'utente: Chi utilizza il flusso di lavoro finale deve poter interagire con il codice al livello preferito. Gli utenti della stessa applicazione potrebbero variare nella preferenza da implementazioni "black-box" a implementazioni di ricerca altamente personalizzabili.


Stabilità: È fondamentale che qualsiasi sviluppo quantistico avvenga su una piattaforma stabile e che si evolva con l'ecosistema quantistico.

 

Conclusioni

Il calcolo super accelerato quantistico rappresenta la prossima grande rivoluzione nell'informatica, integrando l'efficienza dei computer tradizionali con le capacità uniche dei computer quantistici. "L'intelligenza artificiale gioca un ruolo sempre più cruciale, favorendo l’accelerazione nello sviluppo del calcolo quantistico". Questa sinergia è destinata a trasformare settori come la chimica, la medicina e l'ottimizzazione industriale, consentendo simulazioni molecolari e risoluzioni di problemi complessi con velocità e precisione senza precedenti.

 

La realizzazione di un computer quantistico pratico richiede enormi progressi in aree chiave come la gestione dei qubit, la fedeltà delle operazioni e l'affidabilità complessiva. La sfida è non solo fisica ma anche algoritmica, richiedendo nuovi linguaggi di programmazione e strumenti di ottimizzazione. Un esempio è l'uso dell'AI per migliorare la precisione delle operazioni quantistiche e sviluppare algoritmi che sfruttino al meglio le capacità dei qubit.

 

L'idea di combinare i computer tradizionali con quelli quantistici, proponendo il calcolo super accelerato quantistico, apre nuove prospettive. Questa combinazione sfrutta le potenzialità di entrambi i mondi. I supercomputer tradizionali gestiscono l'elaborazione di grandi volumi di dati, mentre i computer quantistici risolvono problemi specifici che richiedono una potenza di calcolo esponenziale.

 

La domanda cruciale è quali settori trarranno vantaggio da questa evoluzione e come possiamo prepararci per sfruttare appieno la sinergia tra supercomputer tradizionali, calcolo quantistico e AI. La risposta risiede nella continua ricerca, nell'adozione di architetture flessibili e nella creazione di un ecosistema accessibile a diverse discipline. Prepararsi oggi significa essere pronti per una trasformazione che promette di rivoluzionare la nostra capacità di risolvere problemi complessi in modi che solo pochi anni fa sembravano fantascienza.

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