STATI UNITIIl computer quantistico di Google è realtà: risolve in 3 minuti un calcolo di migliaia di anni

La notizia è di quelle davvero sorprendenti in quanto potrebbe aprire una nuova porta sul futuro. Google ha infatti annunciato di aver raggiunto la “supremazia quantistica”, col suo computer quantistico in grado di sfornare, in soli 3 minuti e 20 secondi, calcoli che, ad utilizzare i super computer a sistema binario, richiederebbero 10.000 anni. Si tratta di un obbiettivo importante e atteso da tempo nella ricerca di sistemi più potenti e alternativi ai computer tradizionali.
I dettagli dell’esperimento sono apparsi su un articolo pubblicato sulla rivista Nature e sono stati resi noti anche dal CEO di Google, Sundar Pichai, in un post sul blog ufficiale nel quale viene raccontata la storia dietro il computer quantistico di Mountain View. Tutto è iniziato nel 2006, quando alle dipendenze di Google lo scienziato Hartmut Neven ha iniziato a esplorare l’idea di accelerare la ricerca nel machine learning servendosi dell’informatica quantistica. Grazie al lavoro di Neven è stato fondato il team Google AI Quantum che, nel 2014, ha accolto anche John Martinis dell’Università della California insieme a tutto il suo team di collaboratori. L’unione delle forze di questo gruppo ha consentito di costruire, in base a quanto detto da Pichai, il primo sistema quantistico al mondo che supera le capacità dei supercomputer per calcoli specifici.
Bisogna innanzitutto comprendere che un sistema quantistico funziona in modo diverso rispetto a un normale computer. Gli elaboratori attuali, infatti, si basano sul sistema binario, cioè sull’unità binaria (bit) che ragiona sul principio di 1 e 0. La macchina quantistica, invece, non utilizza i transistor per definire lo stato di aperto o chiusi (1 o 0) dei bit, ma si serve di elettroni che possono assumere stati diversi. Il qubit, cioè il quantum bit, non può assumere solo il valore di 1 o 0, ma può rappresentare anche una sovrapposizione di stati, cioè può essere sia 1 che 0 allo stesso tempo, o prendere tutti i valori intermedi compresi tra 0 e 1. Possono, insomma, offrire più soluzioni contemporaneamente.
Il problema sta nel fatto che i quibit sono piuttosto difficili da gestire. Tenerli insieme risulta molto complicato e isolarli dal resto, per sfruttarne le caratteristiche, è così difficile da avere spinto i ricercatori negli ultimi decenni a usare la loro inventiva per venirne a capo. La risposta più promettente è arrivata una ventina di anni fa dagli scienziati giapponesi i quali, durante i loro esperimenti, notarono che alcuni tipi di metalli consentivano di ottenere qubit più facili da gestire se raffreddati a temperature prossime allo zero assoluto. Misero così a punto dei qubit basati su alcuni superconduttori. Da allora, le più grandi aziende informatiche e numerosi centri di ricerca hanno adottato tale metodo ed è per questo motivo che le macchine quantistiche ricordano più un frigorifero che un normale computer. Solitamente, infatti, sono dei grossi cilindri di metallo che raggiungono temperature bassissime al loro interno, dove si trovano i componenti per svolgere i calcoli. Un sistema simile è quello utilizzato dal team di Google.

Il cuore del computer quantistico di Google è il processore Sycamore, che consiste in un array bidimensionale di 54 transmon qubits, che rappresentano la carica superconduttiva dei qubit, la quale definisce la sovrapposizione degli stati. La superconduttività è essenziale perché, in un circuito superconduttore, gli elettroni di conduzione si condensano in uno stato quantico macroscopico e questa condensazione fa in modo che le correnti e le tensioni abbiano comportamenti meccanici misurabili. Il processore Sycamore è fatto di alluminio per ciò che concerne la metallizzazione e le giunzioni di Josephson, cioè le due strisce di superconduttori separate da un isolante che consentono di ottenere l’effetto-tunnel quantistico. Per l’incollaggio tra i due wafer di silicio è stato invece usato l’indio, che è affine all’alluminio. Il tutto è raffreddato a una temperatura poco al di sopra di -273,15 gradi Celsius.
Secondo il team di ricerca di Google, simulando un sistema non quantistico, per completare il calcolo che Sycamore ha risolto in 200 secondi, servirebbero 10.000 anni di calcoli del supercomputer Jülich con 100.000 core e una memoria di 250 terabytes. Questi dati sono stati messi in discussione da altri colossi del settore, primo fra tutti IBM. In particolare, secondo IBM l’elaborazione richiesta al sistema quantistico poteva teoricamente essere eseguita da un supercomputer tradizionale in circa 2 giorni e mezzo, e non 10.00 anni come sostenuto da Google.
Per questa ragione, IBM ritiene che non si potrebbe ancora parlare di “supremazia quantistica”, dato che il sistema di Google di fatto non avrebbe capacità così superiori rispetto a quelli tradizionali. Secondo altri ricercatori, invece, l’esperimento non avrebbe dimostrato molto perché al sistema è stato chiesto di produrre numeri a caso, un processo che difficilmente potrebbe essere adoperato per qualcosa di pratico.
Google ha respinto le dichiarazioni di IBM, affermando comunque che si tratta di un ambito della ricerca ancora poco esplorato e che, nell’ottica di fare avanzare ulteriormente questa tecnologia, proposte per produrre simulazioni più realistiche sono bene accette. Ad ogni modo, dispute a parte, l’esperimento di Google è servito a dimostrare che un sistema quantistico è sufficientemente affidabile per svolgere un’operazione matematica complessa.
Allo stato attuale, ovviamente, ci vorranno molti anni prima di avere un computer quantistico completo vero e proprio. Tali macchine quantistiche non si possono trasportare facilmente, richiedono ambienti precisi e investimenti notevoli. Bisognerà prima studiare soluzioni cloud per sfruttare queste tecnologie e un linguaggio di programmazione. Tuttavia, i ricercatori ritengono che i computer quantistici del futuro permetteranno di realizzare sistemi di intelligenza artificiale più potenti e affidabili degli attuali, di creare simulazioni in numerosi ambiti, come quelli della meteorologia e della climatologia, oltre che consentire la scoperta di nuovi materiali e nuovi farmaci, fornire un contributo decisivo al sequenziamento del Dna e dare un’accelerazione alla ricerca in tutti i campi.