I ricercatori svedesi hanno raggiunto un’importante svolta nel campo del calcolo quantistico che potrebbe accelerare drasticamente le applicazioni di intelligenza artificiale e trasformare il modo in cui i modelli di IA vengono addestrati e implementati.
Il 24 giugno 2025, un team guidato dalla dottoranda Yin Zeng presso la Chalmers University of Technology ha presentato un amplificatore di qubit a impulsi che affronta una delle sfide più rilevanti nell’espansione dei computer quantistici: il consumo energetico e la generazione di calore.
L’innovativo amplificatore si attiva solo durante la lettura delle informazioni dai qubit, consumando appena un decimo dell’energia richiesta dagli attuali migliori amplificatori, senza compromettere le prestazioni. Questa drastica riduzione del consumo energetico aiuta a prevenire la perdita dello stato quantistico dei qubit—un fenomeno noto come decoerenza—che finora ha rappresentato un limite importante per il calcolo quantistico.
“Questo è l’amplificatore più sensibile che si possa costruire oggi utilizzando transistor”, spiega Zeng, prima autrice dello studio pubblicato su IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. “Siamo riusciti a ridurre il consumo energetico a solo un decimo di quello richiesto dagli amplificatori migliori attualmente disponibili, senza sacrificare le prestazioni.”
Il team ha utilizzato la programmazione genetica per consentire un controllo intelligente dell’amplificatore, permettendogli di rispondere agli impulsi dei qubit in soli 35 nanosecondi. Questa velocità è cruciale, poiché l’informazione quantistica viene trasmessa tramite impulsi e l’amplificatore deve attivarsi abbastanza rapidamente da tenere il passo con la lettura dei qubit.
Il professor Jan Grahn, supervisore della ricerca, osserva: “Questo studio offre una soluzione per la futura espansione dei computer quantistici, dove il calore generato da questi amplificatori di qubit rappresenta un fattore limitante fondamentale.”
Le implicazioni per l’IA sono profonde. Recenti esperimenti condotti dai ricercatori dell’Università di Vienna hanno dimostrato che anche i computer quantistici di piccola scala possono migliorare le prestazioni del machine learning grazie a nuovi circuiti quantistici fotonici. I loro risultati suggeriscono che la tecnologia quantistica attuale non è più solo sperimentale, ma può già offrire vantaggi concreti per specifiche applicazioni di IA.
I computer quantistici sfruttano i principi della meccanica quantistica, permettendo ai qubit di esistere in più stati contemporaneamente. Questo consente loro di elaborare problemi complessi ben oltre le capacità dei computer classici. Con soli 20 qubit, un computer quantistico può rappresentare oltre un milione di stati diversi simultaneamente.
Man mano che i computer quantistici aumentano il numero di qubit, la loro potenza di calcolo cresce in modo esponenziale, ma aumenta anche la difficoltà di gestire il calore e prevenire la decoerenza. L’innovazione di Chalmers affronta direttamente questa sfida, potenzialmente consentendo lo sviluppo di sistemi quantistici più grandi e stabili, ottimizzati specificamente per i carichi di lavoro dell’IA.
Gli esperti prevedono che l’IA potenziata dal quantistico potrebbe rivoluzionare settori come la scoperta di nuovi farmaci, la scienza dei materiali, la modellizzazione finanziaria e la risoluzione di problemi complessi di ottimizzazione che oggi risultano irrisolvibili anche per i più potenti supercomputer.