Un computer classico utilizza cifre binarie con i due possibili stati di 1 o 0, mentre un computer quantistico utilizza qubit che possono esistere in più stati contemporaneamente. Il collegamento di qubit ha il potenziale per aumentare la potenza di elaborazione in modo esponenziale, il che a sua volta avrebbe un enorme impatto sul mondo in diversi modi.

Dall’accelerazione del processo di sviluppo di farmaci antitumorali efficaci al sostegno al progresso di altre tecnologie emergenti, è stata prevista una serie di interessanti applicazioni di questa tecnologia. Un esempio potrebbe essere una drastica riduzione del tempo necessario per creare e addestrare l’intelligenza artificiale, che renderebbe la tecnologia molto più accessibile di quanto non sia attualmente.

Spinti dall’ambizione di rendere questa tecnologia rivoluzionaria una realtà, aziende come Google e IBM hanno fatto passi da gigante e di alto profilo negli ultimi cinque anni, con scienziati e ingegneri che si sono avvicinati a obiettivi di creare sistemi a 100 qubit. Sebbene il mondo abbia assistito a rapidi progressi nell’informatica quantistica negli ultimi anni, le basi per questo progresso sono state poste a metà del secolo precedente.

1965: Feynman

Avendo già svolto un ruolo importante nello sviluppo della bomba atomica, il famoso fisico Richard Feynman rivolse la sua attenzione all’elettrodinamica quantistica a metà degli anni Sessanta. Questo campo si riferisce al modo in cui gli elettroni interagiscono tra loro, governati da fotoni e forze elettromagnetiche. La sua ricerca in quest’area ha suggerito l’importante previsione che le antiparticelle fossero solo particelle normali che si muovono all’indietro nel tempo.

Questo lavoro teorico di Feynman segna un punto d’appoggio importante all’inizio del viaggio verso gli sviluppi dell’informatica quantistica odierna, con lo stesso Einstein che dubitava dell’uso della teoria quantistica preferendo solide previsioni e osservazioni come base per esplorare la fisica. Fu questo pensiero di Feynman che alla fine si sarebbe espanso per esplorare la relazione tra numeri binari e sistemi quantistici.

1980-1985: il computer quantistico universale

Fu nel 1982 che Feynman iniziò a tenere conferenze sui vantaggi dell’informatica con i sistemi quantistici, aumentando notevolmente la consapevolezza sull’argomento. Il lavoro pionieristico di Feynman è stato poi seguito nel 1985 da quello del fisico britannico David Deutsch, che ha prodotto un articolo sul concetto di “computer quantistico universale” basandosi sull’idea della macchina di Turing e applicando la teoria quantistica.

Una macchina di Turing è un modello matematico che utilizza simboli su una striscia di nastro che si riferiscono a una serie di regole, che potrebbero essere utilizzate per simulare un dato algoritmo del computer. Definendo questa teoria quantistica, Deutsch “ha gettato le basi della teoria quantistica del calcolo e ha partecipato a molti dei più importanti progressi nel campo”, secondo la sua nomina a Fellow of the Royal Society nel 2008.

1994-2000: nuovi algoritmi

Con l’avvicinarsi della fine del XX secolo, Peter Shor, un professore americano di matematica applicata al MIT, ha presentato un nuovo algoritmo in grado di trovare i fattori di grandi numeri in modo molto più efficiente rispetto al miglior algoritmo classico. Era così efficace che teoricamente metteva a rischio la crittografia moderna. L’algoritmo di Shor è un’altra delle pietre miliari più significative nel viaggio verso il moderno calcolo quantistico.

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Poi venne l’algoritmo di ricerca di Grove nel 1996, sviluppato dallo scienziato informatico indiano americano Lov Grover. Questo nuovo algoritmo per computer quantistici si è dimostrato più efficiente ai fini della ricerca nei database. Nello stesso anno, Seth Lloyd, professore di ingegneria meccanica al MIT, ha presentato un algoritmo quantistico in grado di simulare sistemi quantomeccanici

Nel 1999, D-Wave Systems è diventata la prima azienda al mondo a vendere computer basati sull’informatica quantistica, con i primi clienti tra cui NASA, Google e Lockheed Martin. L’arrivo di D-Wave ha dio fatto aperto la strada alle offerte quantistiche di IBM e Google.

2000-2020: Quantum Supremacy

Nel 2001 gli scienziati dell’IBM Almaden Research Center hanno eseguito il calcolo del computer quantistico più complicato al mondo fino ad oggi. Questo sforzo è stato svolto da IBM e dalla Stanford University. Nel 2010, D-Wave Systems ha lanciato D-Wave One, segnando la prima versione commerciale di un computer quantistico.

Quindi, nel 2016, IBM ha reso disponibile per la prima volta il quantum computing tramite IBM Cloud. Questi eventi hanno fatto parte di un’ondata di progressi continui, con il mondo che ora ha familiarità con le foto di computer quantistici alloggiati in camere di congelamento a -273,15 gradi Celsius.

Lo sviluppo dei computer quantistici è arrivato a sembrare una gara, a partire da Google che ha rivendicato la Quantum Supremacy nel 2019. Anche se non è ancora chiaro chi fornirà il primo sistema scalabile, stiamo iniziando a vedere roadmap dettagliate che coprono i prossimi anni e che danno un’idea del tasso di progresso. IBM prevede di lanciare un processore da 127 qubit nel 2021, con sistemi da 433 e 1.121 qubit nel 2022 e 2023.

Un riflettore sulle applicazioni enterprise

Sebbene ci sia ancora molta strada da fare prima che sia disponibile un sistema scalabile commercialmente utile, le aziende tecnologiche che sviluppano processori quantistici stanno già iniziando a collaborare con le aziende per identificare applicazioni e casi d’uso chiave.

Il motivo per cui i sistemi quantistici avranno un impatto importante sull’industria è la capacità che hanno di affrontare problemi complessi e migliorare le catene del valore. È probabile che il quantum computing avrà il suo più grande impatto industriale dove la risoluzione dei problemi è una sfida importante, con AI, finanza e assistenza sanitaria come esempi principali.

Le supply chain, la logistica e i trasporti sono altre aree chiave che il quantum computing avrà il potere di influenzare, data la sua capacità di elaborare grandi quantità di dati così rapidamente e, proprio per merito di questa potenza, i sistemi quantistici potrebbero migliorare l’efficienza in termini di tempo e costi. Ciò potrebbe essere fatto producendo una programmazione più accurata e informata, tenendo conto di varie condizioni o cambiamenti imprevisti e ricalibrando il tutto di conseguenza. Ciò avrebbe un impatto globale significativo, dato che molte supply chain esistenti sono eccessivamente complesse e operano ancora con sistemi cartacei ormai obsoleti.