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30.08.2021 - 08:590

Il computer quantistico italiano batte Google

Sviluppato con il deep learning un compilatore che può programmare un algoritmo per qualsiasi computer quantistico

Un team di ricercatori italiani ha sviluppato un computer quantistico che supera il modello di Google. I ricercatori hanno infatti elaborato un compilatore di porte logiche basato sul deep learning che, grazie all’intelligenza artificiale, permette di programmare un algoritmo per qualsiasi computer quantistico dopo un solo “addestramento”. Lo studio è stato pubblicato sull’inserto della rivista Nature “Communication Physics”.
Nello specifico, il team coordinato da Enrico Prati dell’Istituto di fotonica e nanotecnologie del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ifn) di Milano ha sviluppato, grazie all’intelligenza artificiale, un compilatore quantistico per programmare un algoritmo su qualsiasi computer quantistico basato su porte logiche. Il risultato è stato ottenuto dalla collaborazione con Matteo Paris dell’Università Statale di Milano e con Marcello Restelli del Politecnico di Milano.
«Analogamente ai computer convenzionali, in cui i bit sono sottoposti ai calcoli attraverso dalle porte logiche, anche nei computer quantistici è necessario impiegare porte logiche quantistiche, che però vanno programmate da una sorta di sistema operativo che conosce quali sono le operazioni realizzabili. Tuttavia esistono molte versioni diverse di hardware che forniscono differenti operazioni realizzabili, come un piccolo mazzo di carte da gioco da cui scegliere», ha spiegato Prati.
Gli hardware dei computer quantistici sono complessi e forniscono solo alcune porte logiche fondamentali, mentre un algoritmo potrebbe richiedere operazioni basate su porte logiche che non si trovano tra quelle disponibili. Esiste una teoria che assicura che vi è un modo per costruire una porta logica quantistica a partire da quelle effettivamente implementabili su uno specifico hardware, ma non dice come procedere.
Il team di ricerca ha allora sviluppato con il deep learning un compilatore capace di trovare l’ordine giusto della sequenza. «Abbiamo chiesto all’intelligenza artificiale di trovare l’ordine per giocare le 5-6 carte a disposizione, anche con sequenze lunghe centinaia di giocate, scegliendo una per una quelle giuste per formare l’intera sequenza», ha spiegato Lorenzo Moro, dottorando del Politecnico di Milano. «Dopo una fase di addestramento, che va da qualche ora a un paio di giorni, l’intelligenza artificiale impara a costruire la sequenza per ogni porta logica quantistica partendo dalle operazioni disponibili, ma impiegando pochi millisecondi».
La ricerca del Cnr italiano è stata anche brevettata. «Il nostro modello supera un brevetto simile di Google che utilizza l’intelligenza artificiale dopo l’addestramento ma per una sola porta logica, poi è richiesto un nuovo addestramento. Noi abbiamo invece individuato come costruire tutte le porte logiche quantistiche con un addestramento unico, dopo il quale si può richiamare subito la soluzione per una qualsiasi porta logica, con il cosiddetto deep learning. I computer quantistici promettono di risolvere problemi di calcolo molto più rapidamente che con l’hardware attualmente esistente e i compilatori quantistici sono un elemento fondamentale per un loro controllo efficiente», ha concluso Prati.

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