Un team guidato dal professor Daniel Lidar della USC ha raggiunto quello che gli esperti definiscono il "Santo Graal" del calcolo quantistico: il primo acceleramento esponenziale incondizionato rispetto ai computer classici. Utilizzando i processori quantistici Eagle da 127 qubit di IBM, i ricercatori hanno dimostrato questa svolta risolvendo una variante del problema di Simon, considerato un precursore dell’algoritmo di fattorizzazione di Shor.
I risultati, pubblicati su Physical Review X il 5 giugno 2025, rappresentano un cambiamento fondamentale nelle capacità pratiche del calcolo quantistico. "Un acceleramento esponenziale è il tipo di miglioramento più drammatico che ci aspettiamo dai computer quantistici", spiega Lidar, che è anche cofondatore di Quantum Elements, Inc.
A differenza delle precedenti affermazioni che richiedevano ipotesi non dimostrate sugli algoritmi classici, questo risultato è considerato "incondizionato" – il che significa che il vantaggio prestazionale quantistico non può essere contestato o annullato. I ricercatori hanno implementato tecniche sofisticate di correzione degli errori, tra cui il decoupling dinamico e la mitigazione degli errori di misura, per ottenere risultati affidabili nonostante il rumore intrinseco dei sistemi quantistici attuali.
In altri sviluppi significativi nel campo dell’IA, Google DeepMind ha presentato AlphaGenome, un nuovo potente modello di intelligenza artificiale per l’analisi delle sequenze di DNA. Il sistema può elaborare fino a un milione di lettere di DNA simultaneamente e prevedere migliaia di proprietà molecolari a risoluzione di singola coppia di basi. Disponibile tramite API per la ricerca non commerciale, AlphaGenome mira a far luce su come le variazioni genetiche influenzino la regolazione genica e i meccanismi delle malattie.
"Questo è uno dei problemi più fondamentali non solo in biologia, ma in tutta la scienza", ha dichiarato Pushmeet Kohli, responsabile AI per la scienza di Google DeepMind. Il modello si basa sul precedente lavoro di DeepMind in genomica e si affianca ad AlphaMissense, specializzato nelle regioni codificanti per proteine.
Nel frattempo, Microsoft ha annunciato il 2 luglio che eliminerà 9.000 posti di lavoro a livello globale, pari a quasi il 4% della sua forza lavoro. Questo segue i precedenti tagli di 6.000 posizioni a maggio, portando il totale dei licenziamenti nel 2025 a oltre 15.000. Le riduzioni arrivano mentre Microsoft ha promesso 80 miliardi di dollari di investimenti in conto capitale per l’anno fiscale 2025, focalizzati principalmente sullo sviluppo delle infrastrutture AI.
La tempistica riflette una sfida più ampia che le aziende tecnologiche stanno affrontando, dovendo bilanciare massicci investimenti nell’IA con l’ottimizzazione della forza lavoro. Il CEO di Microsoft, Satya Nadella, ha recentemente osservato che fino al 30% del codice aziendale è ora scritto da strumenti di intelligenza artificiale, segnalando una transizione verso operazioni sempre più automatizzate.