Di:  Florian Meyer 

La pandemia da SARS – CoV2, meglio nota come COVID 19, pone quotidianamente la comunità scientifica a confrontarsi con una mole enorme di dati, di natura clinica, sanitaria, demografica, sociale, economica, con l’obiettivo prioritario di fornire una descrizione quanto più precisa possibile del fenomeno in atto.

La difficoltà principale oggi consiste nel riuscire a gestire, in tempi brevi, i dati elaborati su scala globale (BIG DATA) e trarne delle informazioni quanto più utili per l’umanità.

Ormai da decenni la gestione dei dati è strettamente legata all’evoluzione di sistemi informatizzati, il cui progresso, con il tempo, ha permesso delle elaborazioni sempre più veloci e più performanti.

Quando parliamo di capacità di un computer, siamo abituati a termini quali Megabyte (10⁶ byte), Gigabyte (10⁹ byte) e, in casi eccezionali, Terabyte (10¹² byte). Queste grandezze ci dicono quanti dati un calcolatore può gestire.

I Big Data e il traffico di dati che si sviluppa in Internet quotidianamente, hanno imposto la definizione di nuovi ordini di grandezza; sono stati quindi introdotti il Petabyte (10¹⁵ byte), l’exabyte (10¹⁸ byte), lo zettabyte (10²¹ byte) e lo yottabyte (10²⁴ byte).

Siamo quindi arrivati a un punto in cui anche i più potenti calcolatori classici cominciano a incontrare delle difficoltà nell’elaborazione tali moli di dati.

Per risolvere tali difficoltà, ci vengono incontro, ancora una volta, i principi della meccanica quantistica, che sembra avere campi di applicazione sempre più legati alla vita quotidiana.

Già da qualche anno, i più importanti brand informatici, primi fra tutti IBM e GOOGLE, hanno iniziato approfonditi studi per la costruzione di un computer quantistico. Si tratta di un computer che utilizza le leggi della fisica e della meccanica quantistica per l’elaborazione dei dati, sfruttando come unità fondamentale il quantum bit (qubit) (a differenza del calcolo elettronico, alla base dei computer come li abbiamo sempre conosciuti, la cui unità fondamentale è invece il bit).

In particolare, i quantum bit hanno alcune proprietà che derivano dalle leggi della fisica quantistica e da cui dipende il funzionamento dei computer quantistici.

Queste proprietà sono:

• la sovrapposizione di stati, cioè l’esistenza simultanea di tutti gli stati possibili di una particella o un’entità fisica prima della sua misurazione (ciò significa che prima che venga misurato, un qubit può essere sia 0 sia 1). Solo con la misurazione è possibile definire in modo preciso la proprietà del qubit: prima che avvenga la misurazione, quindi, gli stati dei qubit coesistono e possono essere visti come una specie di “nuvola di probabilità”; questa nuvola collasserà e diventerà uno stato definito nel momento in cui verrà misurata (è lo stesso principio forse noto ai più come equazione di Schrödinger, oppure come “l’esperimento del gatto nella scatola”).

• l’entanglement, ovvero la correlazione quantistica, che esprime il vincolo, la correlazione appunto, che c’è tra due particelle o due qubit; secondo questo principio, è possibile conoscere lo stato di una particella (o di un qubit) misurando l’altra con la quale ha il vincolo, processo che, “trasportato”, nell’informatica si traduce con una accelerazione dei processi di calcolo.

• l’interferenza quantistica, che è di fatto l’effetto del primo principio (la sovrapposizione degli stati); l’interferenza quantistica permette di “controllare” la misurazione dei qubit basandosi sulla natura ondulatoria delle particelle (l’interferenza di fatto rappresenta la sovrapposizione di due o più onde e, a seconda che ci sia sovrapposizione o meno tra creste e ventri – ossia le parti più alte e quelle più basse dell’onda – si possono avere interferenze costruttive, quando creste o ventri coincidono e formano un’onda che è la somma delle onde che si sovrappongono, oppure interferenze distruttive, quando a sovrapporsi sono cresta di un’onda e ventre di un’altra, in questo caso le due onde si annullano a vicenda).

Sebbene dotati di capacità computazionali elevatissime, i computer quantistici presentano ancora delle criticità che ne ostacolano l’implementazione su scala commerciale. La più rilevante di tali criticità riguarda i qubit: questi, sono costituiti da singoli atomi, o piccole molecole, o minuscoli circuiti superconduttori, il cui corretto funzionamento è garantito solo a temperature bassissime. Raffreddare i qubit di un computer quantistico è quindi essenziale per garantirne l’efficienza.

Supponendo che tali criticità siano state risolte, ci si chiede quali possano essere le applicazioni pratiche di un computer quantistico.

Innanzitutto il settore della chimica farmaceutica ad esempio, un’industria che si basa su calcoli molto complessi per trovare le giuste combinazioni di molecole tra le moltissime possibili”. La struttura tridimensionale delle proteine e la loro funzione dipende dal modo in cui queste si ripiegano a partire dalla trascrizione dall’Rna messaggero. Questo processo, noto come protein folding, è molto complicato da ricostruire nei dettagli e un’elevata potenza computazionale potrebbe aiutare a svelare i meccanismi che ne stanno alla base.

Un altro campo di applicazione sarebbe quello dei problemi di ottimizzazione complicati. Tutto quello che si fa nei processi industriali si potrebbe risolvere in maniera più efficiente: “VolksWagen ad esempio ha già lavorato a processi di ottimizzazione del traffico dei taxi di Pechino. Si tratta solo di un modello, ma che dimostra il potenziale di applicazione”. Un altro esempio sono i problemi di scheduling o programmazione: “in un’industria occorre programmare la sequenza dei processi da mandare nella linea di montaggio. È un problema di ottimizzazione che diventa più complicato all’aumentare degli elementi considerati. Il computer quantistico potrà risolvere tutto in modo più efficiente”.

Altro settore ancora che gioverebbe dall’introduzione del calcolo quantistico è il quantum machine learning e dunque l’accoppiamento tra computer quantistico e intelligenza artificiale. “Esistono già algoritmi quantistici per il machine learning che promettono di essere ancora più potenti di quelli che già abbiamo a disposizione”.

Oggi non si hanno evidenze certe di quale sarà la possibile diffusione dei computer quantistici, ma è certo che queste macchine saranno sempre più presenti laddove è veramente necessario, ovvero nei centri di ricerca.