Introduzione al quantum computing
Obiettivi di apprendimento​
Al termine di questo modulo, avrai una migliore comprensione di:
- Il valore per il business del quantum computing
- Tappe fondamentali e scoperte nel quantum computing nel corso del tempo
Un nuovo modo di affrontare problemi complessi​
I computer quantistici, un tempo grandi esperimenti da laboratorio, sono oggi risorse di calcolo cloud disponibili commercialmente, capaci di eseguire calcoli che non possono essere simulati esattamente su computer classici. Le aziende stanno investigando sempre più come il quantum computing possa impattare il proprio settore. Questa formazione ti introdurrà al quantum computing e al suo potenziale valore per il business. Inoltre, ti fornirà gli strumenti per rispondere alle domande che potrebbero emergere mentre inizi il tuo percorso nel quantum computing. IBM Quantum® offre numerose risorse per iniziare a imparare il quantum computing, indipendentemente dal tuo ruolo in azienda.
Quali problemi potrebbe risolvere il quantum computing?​
Il quantum computing sfrutta le leggi della meccanica quantistica per risolvere problemi matematici complessi. Quando scienziati e ingegneri si trovano di fronte a problemi difficili, si rivolgono tipicamente ai supercomputer — grandi computer classici con migliaia di unità di elaborazione centrale (CPU) e unità di elaborazione grafica (GPU). Tuttavia, sebbene i supercomputer classici siano molto bravi a risolvere certi tipi di problemi, faticano con quelli che coinvolgono molte variabili che interagiscono in modi complicati. La tecnologia quantistica potrebbe aiutarci a superare queste barriere di complessità per affrontare problemi importanti in settori di tutto il mondo.
Cominciamo guardando questo video sui tipi di problemi che i computer quantistici potrebbero risolvere, presentato da Katie Pizzolato, Direttore di IBM Quantum Theory and Computational Science presso IBM Quantum.
Alcune aree considerate particolarmente promettenti per le applicazioni del quantum computing includono:
- Simulazione - Simulazione di sistemi fisici o chimici che sono già di natura quantomeccanica.
- Ottimizzazione - Ricerca di soluzioni ottimali a problemi complessi, tipicamente formulati come problemi di minimizzazione.
- Dati con struttura complessa - Utilizzo del quantum computing per esplorare nuovi modelli nel machine learning e nella data science.
Il valore per il business del quantum computing​
Sebbene il quantum computing non sostituirà i computer convenzionali, rappresenta un nuovo paradigma computazionale. Un recente rapporto dell'IBM® Institute for Business Value, The Quantum Decade, delinea i principali motori di questa prossima generazione di calcolo. Considera questi aspetti nella valutazione del quantum per la tua azienda:
Priorità globali – Man mano che interi settori affrontano maggiore incertezza, i modelli di business diventano più sensibili e dipendenti dalle nuove tecnologie.
Il futuro del computing – L'integrazione del quantum computing, dell'IA e del computing classico in flussi di lavoro ibridi multi-cloud guiderà la più significativa rivoluzione informatica degli ultimi 60 anni.
L'impresa orientata alla scoperta – Le imprese si evolveranno dall'analisi dei dati alla scoperta di nuovi modi per risolvere i problemi.
Crescente pressione per risolvere problemi esponenziali – Esempi includono la scoperta di nuovi materiali, lo sviluppo di farmaci per combattere malattie emergenti e la reingegnerizzazione delle catene di fornitura per una maggiore resilienza.
La tecnologia quantistica a un punto di svolta – Con hardware e qubit che scalano rapidamente, non è mai stato così importante per gli esperti di dominio partecipare alla scoperta di algoritmi. I circuiti aumenteranno in qualità , capacità e varietà man mano che emergono nuovi algoritmi.
Scaling dell'ecosistema quantistico – L'innovazione aperta favorisce l'apprendimento collaborativo. Professionisti e scienziati devono essere formati per applicare il quantum computing a problemi del mondo reale, mentre fisici e ingegneri possono creare hardware e software informati dall'esperienza specifica del dominio.
Verifica la tua comprensione​
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Vero o falso: i computer quantistici sostituiranno i computer classici in futuro.
Falso. I computer quantistici combinati con quelli classici potrebbero presto superare le prestazioni dei soli computer classici in un'attività significativa. L'integrazione del quantum computing, dell'IA e del computing classico in flussi di lavoro ibridi multi-cloud guiderà la rivoluzione computazionale più significativa. Chiamiamo questa visione di quantum e classico connessi "quantum-centric supercomputing".
Foto di un modello di IBM Quantum System One, installato a Shin-Kawasaki per l'Università di Tokyo. (Credito: Satoshi Kawase per IBM)
Classi di problemi potenziali per il quantum computing​
Per maggiori dettagli sulle classi di complessità computazionale che Victoria ha introdotto nel video qui sopra, consulta questo articolo. Lì imparerai di più su un elenco teorico dei problemi che un computer quantistico può risolvere facilmente, chiamato BQP — bounded-error quantum polynomial time.
Il percorso dalla scienza ai sistemi​
Ciò che rende il quantum computing straordinario è la sua capacità di risolvere i problemi oggi irrisolvibili, fornendo in ultima analisi valore per il business. Il quantum computing può esplorare questi problemi perché si basa sulla meccanica quantistica, che è la spiegazione più profonda della realtà disponibile. Il quantum computing sfrutta i fenomeni della meccanica quantistica per elaborare le informazioni.
Sebbene alcuni possano considerare il quantum computing un'area innovativa all'inizio del suo ciclo di vita, la realtà è che la teoria alla base del quantum computing si evolve almeno dagli anni '70. È importante riconoscere alcune delle tappe fondamentali e delle scoperte nel corso del tempo, poiché ciò che in precedenza si misurava in centimetri di progresso è rapidamente avanzato dalla scienza ai sistemi.
| 1970 | Charles H. Bennett potrebbe essere stato il primo a scrivere la frase "quantum information theory" il 24 febbraio 1970, mentre lavorava come ricercatore presso IBM. Il suo appunto fu un presagio del formidabile lavoro che molti altri avrebbero seguito, conducendo il mondo sul percorso verso il vantaggio quantistico. |
| 1981 | Richard Feynman, noto fisico teorico, identificò il potenziale dei computer quantistici già nel 1981. Alla prima Conferenza sulla Fisica della Computazione, organizzata da IBM e dal Massachusetts Institute of Technology (MIT), chiuse famosamente il suo discorso inaugurale con la frase "[...] la natura non è classica, accidenti, e se vuoi fare una simulazione della natura, è meglio che tu la renda quantomeccanica, e perdincibacco è un problema meraviglioso, perché non sembra così facile." [1] |
| 1994 | Nel 1994, Peter Shor, un matematico allora presso AT&T Bell Labs nel New Jersey, dimostrò che un computer quantistico pienamente funzionante potrebbe fare qualcosa di notevole: rompere la crittografia RSA, un metodo popolare per proteggere le comunicazioni private. Dimostrò che il suo algoritmo quantistico potrebbe fare in pochi minuti ciò che potrebbe richiedere a un computer normale l'intera durata dell'universo per essere decifrato. 2 |
| 1996 | Un anno dopo, Lov Grover, anch'egli scienziato dei Bell Labs, elaborò un algoritmo quantistico che avrebbe consentito di effettuare ricerche rapide in database non strutturati. Gli scienziati si riversarono nel campo, e i progressi nell'hardware seguirono presto le scoperte nel codice. [2] |
| 1998 | La prima dimostrazione sperimentale di un algoritmo quantistico fu ottenuta nel 1998. Un computer quantistico a risonanza magnetica nucleare (NMR) funzionante a 2 qubit fu utilizzato per risolvere il problema di Deutsch da Jonathan A. Jones e Michele Mosca all'Università di Oxford, e poco dopo da Isaac L. Chuang presso l'IBM Almaden Research Center e Mark Kubinec all'Università della California, Berkeley, insieme a collaboratori della Stanford University e del MIT. [3] |
| 2001 | Il 2001 vide la prima esecuzione dell'algoritmo di Shor presso l'IBM Almaden Research Center e la Stanford University. Il numero 15 fu fattorizzato usando 1018 molecole identiche, ciascuna contenente sette spin nucleari attivi. [4] |
| 2005 | A metà degli anni 2000, il campo della ricerca aveva sviluppato diversi tipi di qubit superconduttori, ognuno con i propri vantaggi e svantaggi. Nel 2007, un team di Yale trovò un modo per combinare alcuni di questi approcci per superare i loro limiti individuali, denominando il nuovo design "transmon qubit". Il transmon qubit sarebbe poi diventato il cuore degli sforzi di molte aziende per sviluppare computer quantistici, tra cui IBM Quantum, Google AI e Rigetti Computing. Un membro del team di Yale, Jay Gambetta, divenne in seguito Vicepresidente del Quantum Computing per IBM Research. |
Schema del computer quantistico superconduttore IBM a quattro qubit annunciato nel 2015. (Credito: IBM Research)
| 2016 | Nel maggio del 2016, IBM fu la prima azienda a lanciare un servizio di quantum computing cloud che includeva veri computer quantistici, chiamato IBM Quantum Experience. [5] |
IBM Quantum Composer su un tablet presso IBM Research (Credito: Connie Zhou per IBM)
| 2017 | Nel marzo del 2017, IBM rilasciò Qiskit, un framework di programmazione quantistica open-source. [6] Nel dicembre del 2017, fu lanciato l'IBM Quantum Network per stabilire un ecosistema commerciale del quantum computing. |
| 2019 | IBM aprì il Quantum Computation Center a New York, portando online la più grande flotta di computer quantistici del mondo. |
Il data center IBM Quantum a Poughkeepsie, NY. (Credito: James O'Connor, IBM)
| 2020 | Nel settembre del 2020, IBM rilasciò una roadmap di sviluppo per passare dai computer quantistici rumorosi e di piccole dimensioni dell'epoca ai computer quantistici con oltre un milione di qubit del futuro. La roadmap traccia il percorso per raggiungere il traguardo di un computer quantistico da 1.121 qubit nel 2023, 1.386+ qubit nel 2024 e oltre 4.000 qubit nel 2025. |
| 2021 | Nella primavera del 2021, IBM annunciò il rilascio di Qiskit Runtime, un ambiente di esecuzione containerizzato per programmi quantistici-classici che eliminò alcuni dei maggiori colli di bottiglia nelle prestazioni dei carichi di lavoro. [7] Nel novembre del 2021, IBM raggiunse un traguardo importante nel quantum computing quando superò la barriera dei 100 qubit con Eagle, un processore quantistico da 127 qubit. [9] |
| 2022 | Nell'aprile del 2022, IBM lanciò le primitive di Qiskit Runtime, semplificando l'esperienza degli sviluppatori e consentendo agli utenti di ottenere risultati più significativi dai computer quantistici. [10] Nel maggio del 2022, IBM rilasciò una roadmap aggiornata che anticipa una prossima era di quantum-centric supercomputing in cui la modularità e diverse tecniche di comunicazione aumenteranno la capacità computazionale. [11] Nel novembre del 2022, IBM presentò il proprio processore IBM Quantum Osprey da 433 qubit — il più grande fino a quel momento che utilizzasse qubit superconduttori. [12] Nello stesso mese, IBM lanciò anche i Dynamic Circuit — circuito computazionali che usano risorse quantistiche e classiche per abilitare misurazioni a metà circuito e operazioni feed-forward [13] — e annunciò nuove opzioni di livello di resilienza per le primitive di Qiskit Runtime che consentono agli utenti di sperimentare strumenti di soppressione e mitigazione degli errori. [14] IBM sta compiendo passi verso la realizzazione del quantum-centric supercomputing con il rilascio di middleware avanzato, tra cui il Circuit Knitting Toolbox, nel 2025. |
Presentato nel 2022 all'IBM Quantum Summit, il processore IBM Quantum Osprey conta 433 qubit. (Credito: Connie Zhou per IBM)
| 2023 | Evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance è un articolo in prima pagina su Nature nel giugno del 2023, frutto di una collaborazione tra IBM e UC Berkeley. Simulazioni fisiche complesse furono eseguite da scienziati di IBM Quantum sul processore IBM Quantum Eagle da 127 qubit. Le simulazioni furono eseguite simultaneamente utilizzando metodi di approssimazione classica all'avanguardia su supercomputer situati al Lawrence Berkeley National Lab e alla Purdue University. Eagle ha fornito risposte più accurate rispetto ai metodi di approssimazione classica, anche nel regime che supera le capacità dei metodi di forza bruta. |
Articolo di copertina di Nature sull'utilità quantistica pubblicato il 14 giugno 2023
| 2023 | Nel 2023 IBM annunciò il chip Heron, nome in codice montecarlo. Inizialmente con 133 qubit e aggiornato a 156 qubit nel 2024, Heron incorpora una nuova architettura con accoppiatore sintonizzabile. Heron mostra miglioramenti significativi rispetto al miglior processore Eagle, avendo la metà del tasso di errore di gate, praticamente zero crosstalk e un tempo di gate significativamente migliorato. Heron sfrutta innovazioni sostanziali nella distribuzione del segnale che erano state precedentemente implementate in Osprey. I segnali necessari per abilitare il controllo a due qubit e a singolo qubit rapido e ad alta fedeltà vengono distribuiti con cavi flessibili ad alta densità . |
Presentato nel 2023 all'IBM Quantum Summit, il processore IBM Quantum Heron mostra miglioramenti sostanziali rispetto ai processori Eagle.
Non è facile prevedere esattamente quando il quantum computing sarà in grado di superare i metodi attualmente in uso. Tuttavia, per essere leader nell'era del quantum computing che si avvicina rapidamente e affrontare problemi complessi, le aziende e le organizzazioni di ricerca devono iniziare a prepararsi adesso. A causa della ripida curva di apprendimento, un inizio precoce nell'apprendimento e nella sperimentazione può rivelarsi un vantaggio competitivo. La prontezza al quantum computing è uno stato in continua evoluzione che dipende dall'approccio e dagli investimenti di un'organizzazione nell'innovazione, nonché da nuovi talenti e competenze, e dalla maturità digitale complessiva. La prontezza include l'adozione di tecnologie abilitanti come l'automazione, l'IA e il cloud ibrido multi-cloud; la disponibilità ad analizzare, sperimentare e iterare con capacità di computing in espansione; la sofisticazione dei flussi di lavoro; e le competenze organizzative.
Verifica la tua comprensione​
Leggi la domanda qui sotto, pensa alla tua risposta, poi clicca sul triangolo per rivelare la soluzione.
Vero o falso: il quantum computing fu concettualizzato per la prima volta negli anni '90.
Falso. Sebbene il primo computer quantistico sperimentale sia stato creato nel 1998, il potenziale del quantum computing fu identificato da Richard Feynman già nel 1981.
Punti chiave​
Tieni a mente questi punti chiave:
- Il quantum computing rappresenta un nuovo paradigma computazionale che può lavorare in sinergia con i computer convenzionali.
- Ci consentirà di comprendere il nostro mondo in modo diverso e di risolvere alcuni problemi precedentemente intrattabili.
- Sebbene il quantum computing non possa ancora superare i metodi attualmente in uso, le organizzazioni possono fare passi concreti oggi per prepararsi a questo cambiamento fondamentale nel computing.
Fonti​
[1] Richard P. Feynman, "Simulating Physics with Computers," International Journal of Theoretical Physics 21, nos. 6–7 (1982): 467–488.
[2] Robert Hackett, "Business Bets on a Quantum Leap," Fortune, May 21, 2019.
[3] Isaac L. Chuang, Neil Gershenfeld, and Mark Kubinec, "Experimental Implementation of Fast Quantum Searching," Physical Review Letters 80, no. 15 (1998): 3408–3411.
[4] Lieven M. K. Vandersypen et al., "Experimental Realization of Shor's Quantum Factoring Algorithm Using Nuclear Magnetic Resonance," NATURE 414 (2001): 883–887.
[5] qiskit log, GitHub repository.
[6] Jay Gambetta, "IBM's Roadmap for Scaling Quantum Technology," IBM Research Blog, September 15, 2020.
[7] Ismael Faro and Blake Johnson, "IBM Quantum Delivers 120x Speedup of Quantum Workloads with Qiskit Runtime," IBM Research Blog, May 11, 2021.
[8] Matthew Treinish, Ali Javadi-Abhari, and Stefan Wörner, "New Qiskit Design: Introducing Qiskit Application Modules," IBM Research Blog, April 6, 2021.
[9] Jerry Chow, Oliver Dial, and Jay Gambetta, "IBM Quantum Breaks the 100-Qubit Processor Barrier," IBM Research Blog, November 16, 2021.
[10] Blake Johnson and Gilah Ben-Shach, "Qiskit Runtime Primitives Make Algorithm Development Easier Than Ever," IBM Research Blog, April 12, 2022.
[11] Jay Gambetta, "Expanding the IBM Quantum Roadmap to Anticipate the Future of Quantum-centric Supercomputing," IBM Research Blog, May 10, 2022.
[12] Jay Gambetta, "Quantum-centric Supercomputing: The Next Wave of Computing," IBM Research Blog, November 9, 2022.
[13] Blake Johnson, "Bringing the Full Power of Dynamic Circuits to Qiskit Runtime," IBM Research Blog, November 9, 2022.
[14] Blake Johnson, Tushar Mittal, and Jeannette Garcia, "Introducing New Qiskit Runtime Capabilities — and How Our Clients Are Integrating Them into Their Use Cases," IBM Research Blog, November 9, 2022.