Un progresso rivoluzionario nel campo del calcolo quantistico potrebbe accelerare in modo drastico le capacità e le applicazioni dell’intelligenza artificiale.
I ricercatori dell’Università di Tecnologia di Chalmers, in Svezia, hanno sviluppato un amplificatore estremamente efficiente, definito come "l’amplificatore più sensibile che si possa costruire oggi utilizzando transistor". Il team è riuscito a ridurre il consumo energetico a solo un decimo rispetto agli attuali migliori amplificatori, senza comprometterne le prestazioni.
L’innovazione deriva da un design intelligente che si attiva solo durante la lettura dei dati dai qubit. Questo ridotto consumo energetico aiuta a minimizzare le interferenze con i qubit e potrebbe consentire la realizzazione di computer quantistici più grandi e potenti. La lettura delle informazioni quantistiche è estremamente delicata: anche minime fluttuazioni di temperatura, rumore o interferenze elettromagnetiche possono far perdere ai qubit il loro stato quantistico. Poiché gli amplificatori generano calore che causa decoerenza, i ricercatori sono da tempo alla ricerca di amplificatori per qubit più efficienti.
A differenza di altri amplificatori a basso rumore, il nuovo dispositivo è azionato a impulsi, attivandosi solo quando necessario per l’amplificazione dei qubit, invece di rimanere sempre acceso. Poiché le informazioni quantistiche vengono trasmesse a impulsi, una delle principali sfide era garantire che l’amplificatore si attivasse abbastanza rapidamente da tenere il passo con la lettura dei qubit. Il team di Chalmers ha risolto questo problema utilizzando la programmazione genetica per consentire un controllo intelligente dell’amplificatore, permettendogli di rispondere agli impulsi dei qubit in soli 35 nanosecondi.
Questo progresso è fondamentale per scalare i computer quantistici e ospitare un numero significativamente maggiore di qubit. All’aumentare dei qubit, cresce la potenza di calcolo e la capacità di affrontare calcoli estremamente complessi. Tuttavia, sistemi quantistici più grandi richiedono più amplificatori, con conseguente aumento del consumo energetico che può causare decoerenza dei qubit. "Questo studio offre una soluzione per la futura espansione dei computer quantistici, dove il calore generato da questi amplificatori per qubit rappresenta un fattore limitante importante", afferma Jan Grahn, professore di elettronica a microonde presso Chalmers.
La scoperta coincide con recenti ricerche che dimostrano come anche i computer quantistici su piccola scala possano migliorare le prestazioni del machine learning grazie a nuovi circuiti quantistici fotonici. Questi risultati suggeriscono che la tecnologia quantistica di oggi non è più solo sperimentale: può già superare i sistemi classici in compiti specifici.
I computer quantistici hanno il potenziale per affrontare problemi ben oltre la portata delle macchine più potenti attuali, aprendo nuove possibilità nella scoperta di farmaci, nella cybersicurezza, nell’intelligenza artificiale e nella logistica. L’amplificatore ultra-efficiente sviluppato a Chalmers si attiva solo quando è il momento di leggere i dati dai qubit. Grazie al suo design intelligente basato su impulsi, consuma solo un decimo della potenza richiesta dai migliori modelli attuali.
Molti degli attuali grandi modelli linguistici richiedono oltre 1 milione di ore GPU per essere addestrati, mentre le reti neurali quantistiche promettono un’elaborazione più efficiente di dataset complessi e ad alta dimensionalità rispetto alle reti neurali classiche. Oltre ai miglioramenti in termini di velocità, il calcolo quantistico potrebbe rivoluzionare l’IA attraverso algoritmi di ottimizzazione avanzati, simulazioni di modelli più sofisticate e una significativa riduzione del consumo energetico per l’addestramento dei modelli di IA.
"Ci aspettiamo che le prime svolte significative nell’IA quantistica emergano entro la fine di questo decennio e l’inizio del prossimo, man mano che passeremo dagli attuali dispositivi quantistici rumorosi a computer quantistici con correzione d’errore e decine o centinaia di qubit logici", spiega la dottoressa Ines de Vega, responsabile dell’innovazione quantistica presso IQM. "Queste macchine ci permetteranno di andare oltre i soli algoritmi quantistici NISQ sperimentali, sbloccando vantaggi pratici e potenzialmente inaspettati per le applicazioni di IA. La fusione tra calcolo quantistico e IA ha il potenziale per un impatto enorme sul mondo. Quantum e IA insieme potrebbero risolvere problemi che i computer classici non possono affrontare, rendendo l’IA più efficiente, veloce e potente."