In futuro potremo usare i computer quantistico a casa

Il calcolo quantistico ammettiamo che alcuni non sanno nemmeno cosa sia. Ma ci sono aziende tecnologiche in cima a questo argomento. Non è solo ChatGPT, o l’Intelligenza Artificiale in generale, ad essere al centro dell’attenzione degli esperti di tecnologia.

I computer quantistici accelerano la fattorizzazione di grandi numeri, decifrando i codici in un periodo di tempo più breve; qualcosa che è più complicato per i computer tradizionali. La velocità di elaborazione è un’altra. Ma c’è un problema fondamentale: gli errori. Il numero di errori commessi dai computer quantistici.

I qubit sono così sensibili che persino la luce può causare calcoli errati. Più grande è il computer quantistico, maggiore è la probabilità di errori. Il qubit è l’unità di base dell’informazione quantistica. Google ha compiuto un passo importante per invertire questo scenario.

Il direttore esecutivo dell’azienda, Sundar Pichai, ha annunciato sul blog di Google che il suo team che sviluppa l’Intelligenza Artificiale nel calcolo quantistico è riuscito a ridurre gli errori nei calcoli effettuati dai computer quantistici. Come? Aumentando il numero di qubit utilizzati.

Le informazioni sono state distribuite su diversi qubit fisici per creare un qubit logico. Più nello specifico, il qubit logico creato da Google ha 49 qubit fisici; e questo qubit logico era più efficiente di un qubit logico con 17 qubit fisici.

Sundar Pichai ritiene che questo sia l’unico modo per creare un computer quantistico con un tasso di errore sufficientemente basso da essere utilizzabile nella vita di tutti i giorni. Per essere pratico.

Questa capacità di correggere gli errori è un nuovo passo verso la massificazione del calcolo quantistico. Cioè, affinché i computer quantistici inizino a presentarsi a casa di chiunque.

Aspetti da migliorare, secondo Pichai: i sistemi criogenici e il design e i materiali utilizzati nei qubit.

Google ha ribadito che i computer quantistici supereranno i computer attuali nella risoluzione dei problemi: identificazione di molecole per nuovi farmaci, sviluppo di tecnologie di batterie più efficienti e creazione di fertilizzanti che utilizzano meno energia.