I fisici trovano una soluzione per i computer quantistici utilizzando l'intelligenza artificiale

Si prevede che una delle grandi rivoluzioni di questo secolo nel campo dell'informatica sarà l'informatica quantistica. L'informatica quantistica si basa sui concetti della meccanica quantistica per elaborare le informazioni attraverso i qubit. L'idea è che aggiungendo i fenomeni della meccanica quantistica, come l'entanglement quantistico, si ottiene una notevole accelerazione dell'elaborazione.

L'entanglement quantistico è un fenomeno per cui quando si cambia lo stato di un qubit, un altro cambia insieme a lui se è agganciato. Questa è una delle proprietà principali che rendono l'informatica quantistica interessante per il progresso dell'informatica. Un'altra proprietà è che i qubit possono avere due stati contemporaneamente, oltre allo 0 o all'1 dei bit classici.

Una delle sfide che si incontrano in questo campo è che questi stati sono sensibili e si possono verificare perdite di informazioni. Inoltre, gli errori quantistici, che sono rumori che possono interferire con l'elaborazione delle informazioni, rappresentano un altro problema. Un gruppo di fisici ha proposto un modello di intelligenza artificiale in grado di attenuare questi errori, risolvendo uno dei problemi principali del calcolo quantistico.

Che cos'è l'informatica quantistica?

Uno dei più grandi progressi nel campo dell'informatica è l'informatica quantistica, che sfrutta alcuni principi della meccanica quantistica nell'esecuzione dei calcoli. La differenza maggiore sta nei cosiddetti qubit, che sarebbero analoghi ai bit classici. I qubit potrebbero avere una sovrapposizione di stati in cui rappresentano simultaneamente gli stati 0 e 1. Con la possibilità di sovrapposizione, i qubit potrebbero essere in grado di rappresentare i dati di un'altra persona. Con la possibilità della sovrapposizione, un computer quantistico risolverebbe i problemi più rapidamente.

Un'altra caratteristica importante dell'informatica quantistica è il fenomeno chiamato entanglement. In questo caso, quando i qubit sono intrecciati o entangled, possono comunicare istantaneamente con lo stato di un altro qubit. Questo renderebbe più facile l'elaborazione delle informazioni, poiché non dipenderebbe da una velocità limitata. Anche altre proprietà delle onde sono importanti, come l'interferenza.

Apprendimento automatico

Un altro punto importante nel progresso dell'informatica è l'uso dell'intelligenza artificiale, che è diventata sempre più presente. L'intelligenza artificiale è in grado di risolvere i problemi più rapidamente grazie a una tecnica chiamata apprendimento automatico. L'apprendimento automatico si concentra sull'addestramento di un modello osservando i dati per trovare modelli.

Dai dati che gli vengono forniti, un modello è in grado di eseguire il compito che gli è stato insegnato. In altre parole, un algoritmo impara a mappare un input a un output attraverso una funzione. Questa funzione viene appresa attraverso una serie di iterazioni e l'uso di strumenti matematici come il calcolo multivariato e l'algebra lineare. Poiché un algoritmo già addestrato non ha bisogno di eseguire iterazioni, è possibile accelerare la risoluzione dei problemi.

La sfida attuale

Uno dei problemi attuali dell'informatica quantistica riguarda la capacità dei qubit di mantenere il loro stato quantistico, che è sensibile a fattori esterni. Un piccolo cambiamento può causare una perdita di informazioni e influenzare significativamente un processo eseguito dal computer. Inoltre, la costruzione di più qubit interconnessi è un problema hardware in continua evoluzione.

La perdita di informazioni dovuta a fattori esterni che destabilizzano gli stati quantistici è chiamata rumore quantistico o errori quantistici. Si tratta di un'area attiva nell'ambito dell'informatica quantistica in cui vengono proposti algoritmi e metodi di correzione per individuare e correggere questi errori. È importante che questi metodi non interferiscano con lo stato quantistico per non alterare il valore finale.

Risoluzione del problema con l'intelligenza artificiale

Per questo motivo, un gruppo di fisici ha proposto di utilizzare l'intelligenza artificiale per individuare e correggere eventuali errori quantistici. Secondo il gruppo, hanno utilizzato una tecnica chiamata decodificatore che riceve i dati ottenuti dai dispositivi quantistici dell'IBM. Utilizzando le misurazioni, il modello viene addestrato per individuare e suggerire possibili correzioni agli errori quantistici.

Secondo il gruppo che ha proposto il modello, utilizzando l'intelligenza artificiale è possibile correggere parte degli errori quantistici senza influenzare gli stati quantistici. Con questa tecnica sarebbe possibile correggere uno dei principali problemi attuali dell'informatica quantistica. Inoltre, la correzione sarebbe più veloce senza rallentare notevolmente l'elaborazione.

Futuro

Nei prossimi anni, si prevede che le tecniche progrediranno per facilitare la soppressione degli errori quantistici. L'intelligenza artificiale può essere uno strumento decisivo nell'uso dell'informatica quantistica. Le due aree possono contribuire l'una all'altra per risolvere i rispettivi problemi.

Le due aree potrebbero anche rivoluzionare molte applicazioni nei campi della medicina, della scienza e dell'ingegneria. Problemi oggi irrisolvibili potrebbero diventare accessibili nei prossimi anni.

Fonte della notizia

Hall et al. 2024 Artificial neural network syndrome decoding on IBM quantum processors Physical Review Research