La supremazia quantistica di Google è realtà. Ma non per tutti

Con un articolo su Nature, Google conferma le prestazioni del suo computer quantistico, suscitando però le obiezioni di IBM. La sfida dei QuBit ha inizio per davvero.

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Questa è l'immagine pubblicata sul sito di Google: è un computer quantistico? Pare di sì. | Google

Google l’ha fatto davvero: dopo le indiscrezioni pubblicate (e poi subito cancellate: lo avevamo raccontato qui) qualche settimana fa sul sito della NASA, la notizia adesso è ufficiale. Sundar Pichai, Amministratore delegato di Google, conferma dal blog dell’azienda che Big G è riuscita per davvero ad affermare la supremazia quantistica.

Un computer quantistico realizzato dagli ingegneri e dagli scienziati di Google sarebbe riuscito a risolvere in pochi secondi un problema matematico che al computer tradizionale più potente attualmente in esercizio avrebbe richiesto 10.000 anni di lavoro.

L’impossibile non esiste più. Pichai ha paragonato il risultato alla costruzione del primo razzo spaziale: una rivoluzione che potrebbe cambiare per sempre il mondo dell’informatica, della medicina, della ricerca, della scienza in generale.

I computer quantistici potrebbero infatti permettere di effettuare simulazioni su modelli così complessi da essere impossibili con le tecnologie attuali, oltre che aprire la strada a nuovi paradigmi per l’intelligenza artificiale e la robotica.

Google ha pubblicato i risultati dell'impresa su Nature, per ufficializzare il fatto che il team, guidato da John Martinis, ha costruito un processore quantistico, battezzato Sycamore, che ha sfruttato le peculiarità della fisica quantistica per risolvere un problema matematico particolarmente complesso: la verifica della casualità o meno di una sequenza di numeri.

 


Secondi storici. Sycamore è riuscito nell’impresa in 3 minuti e 20 secondi: il supercomputer degli Oak Ridge National Lab (Tennessee), considerato il più potente al mondo, ci avrebbe impiegato qualcosa come 10.000 anni. «In base alle nostre conoscenze questo è il primo calcolo che può essere portato a compimento esclusivamente da un computer quantistico, e dimostra indiscutibilmente la superiorità di questa tecnologia rispetto a quelle convenzionali», scrivono i ricercatori.

 


Sì, però… Ma i ricercatori di IBM, che hanno progettato e realizzato il supercomputer degli Oak Ridge National Lab, non ci stanno e rispondono a Google che la loro macchina avrebbe potuto risolvere lo stesso problema in 2 giorni e mezzo o forse meno, a patto di programmarla opportunamente.

«L’esperimento dimostra i grandi progressi compiuti nel quantum computing basato su superconduttori», commentano i ricercatori IBM, «ma non può essere visto come la prova inconfutabile della supremazia quantistica rispetto ai computer tradizionali.»

Bit e qbit a confronto. Come fanno i computer quantistici ad essere così veloci? Tutto merito dei qbit, le loro speciali unità di memoria elementare. Mentre i bit dei computer tradizionali possono assumere alternativamente i valori zero oppure uno, qbit, grazie ai principi della fisica quantistica, possono assumere ogni valore compreso tra 0 e 1, e questo permette ai processori quantistici di esplorare molteplici soluzioni in contemporanea.

 


Sycamore è equipaggiato con 53 qbits, che gli avrebbero permesso l'eccezionale prestazione. A fronte dei commenti dei ricercatori di IBM, il gruppo John Martinis non si tira indietro e, anzi, rilancia e invita colleghi e concorrenti ad analizzare il lavoro di Sycamore e a tentare di riprodurlo sulle loro macchine.

 


Insieme è meglio. Il risultato raggiunto da Google rimarrà comunque una pietra miliare nello sviluppo del quantum computing. E anche l’industria sembra credere in questa nuova tecnologia, visto che nell’ultimo anno gli investimenti nel settore hanno sfiorato il miliardo di dollari.

Secondo gli esperti, lo scenario più probabile è quello che vedrà, in futuro, i computer quantistici lavorare accanto a quelli tradizionali nello sviluppo di nuovi farmaci, di nuovi materiali e in tutti i settori dove la capacità di generare simulazioni ad alta e altissima complessità può fare la differenza.

 

27 ottobre 2019 | Rebecca Mantovani