Dalla prima idea di un computer quantistico nel 1980 ad oggi, l’industria dell’informatica quantistica è cresciuta molto, soprattutto negli ultimi 10 anni. Molte aziende stanno lavorando su computer quantistici.
Comprendere l’informatica quantistica può essere difficile per la maggior parte di noi e molte informazioni a riguardo non spiegano i dettagli importanti.
Questo articolo intende chiarire tutto e, se leggi l’intero articolo, acquisirai una comprensione completa di cosa sia l’informatica quantistica, dei vari tipi di informatica quantistica, del loro funzionamento, degli algoritmi, dei modelli, degli approcci, delle sfide e delle applicazioni.
Sommario:
Cosa sono i computer quantistici?
I computer quantistici risolvono i problemi in modo diverso rispetto ai computer che conosciamo, che d’ora in poi chiamerò computer classici.
I computer quantistici presentano alcuni vantaggi rispetto ai computer normali per determinati problemi, che derivano dalla loro capacità di trovarsi in un numero enorme di stati contemporaneamente, mentre i computer classici possono occupare solo uno stato alla volta.
Fonte immagine: IBM
Per capirlo e per capire come funzionano i computer quantistici, è necessario comprendere tre cose: sovrapposizione, entanglement e interferenza.
Le basi di un normale computer sono i bit e, per un computer quantistico, sono i bit quantistici o qubit in breve. Operano in modi fondamentalmente distinti.
Un bit classico è una specie di interruttore che può essere uno 0 o un 1, che probabilmente conosci già come informazione binaria o binaria. Quando misuriamo un po’, ritroviamo semplicemente lo stato in cui si trova attualmente, ma vedremo che questo non è vero per i qubit. Un qubit è più complicato.
Sovrapposizione
Per una visualizzazione utile, puoi pensarli come una freccia che punta nello spazio 3D. Se puntano verso l’alto sono nello stato 1 e se puntano verso il basso sono nello stato 0, proprio come un bit classico, ma hanno anche la possibilità di trovarsi in una cosa chiamata stato di sovrapposizione, che è quando la freccia punta in qualsiasi altra direzione.
Questo stato di sovrapposizione è uno stato combinato di 0 e 1.
Stato di sovrapposizione
Ora, quando misuri un qubit, il risultato sarà comunque 1 o 0, ma quale otterrai dipende da una probabilità impostata dalla direzione della freccia.
Se la freccia punta più verso l’alto, è più probabile che otterrai un 1 che uno 0, e se punta verso il basso, è più probabile che otterrai uno 0 che un 1, e se è esattamente sull’equatore, tu otterrò uno degli stati con una probabilità del 50%.
Quindi, questo è l’effetto della sovrapposizione spiegato; ora passeremo all’intreccio.
Intreccio
Nei computer classici i bit sono del tutto indipendenti l’uno dall’altro. Lo stato di un bit non è influenzato dallo stato degli altri bit. Ma nei computer quantistici, i qubit possono essere intrecciati tra loro, il che significa che insieme diventano parte di un grande stato quantistico.
Ad esempio, esaminiamo due qubit che si trovano ciascuno in diversi stati di sovrapposizione ma non sono ancora entangled. Puoi vedere le probabilità accanto a loro e queste probabilità sono attualmente indipendenti l’una dall’altra.
Ma quando li intrecciamo, dobbiamo buttare via quelle probabilità indipendenti e calcolare una distribuzione di probabilità di tutti i possibili stati da cui possiamo uscire. O 00, 01, 10 o 11.
Il punto importante qui è che i qubit sono entangled; se si cambia la direzione della freccia su un qubit, cambia la distribuzione di probabilità per l’intero sistema, quindi i qubit non sono più indipendenti l’uno dall’altro; fanno tutti parte dello stesso grande stato.
E questo è vero indipendentemente dal numero di qubit che hai. Noterai anche che per un qubit hai una distribuzione di probabilità su 2 stati.
Con due qubit, hai una distribuzione di probabilità distribuita su quattro stati. Per tre qubit hai una distribuzione su 8 stati, e questa continua a raddoppiare ogni volta che aggiungi un altro qubit.
In generale, un computer quantistico di n qubit può trovarsi in una combinazione di 2^n stati. Quindi direi che questa è la differenza fondamentale tra i computer classici e i computer quantistici.
I computer classici possono trovarsi in qualsiasi stato si desideri, ma possono trovarsi solo in uno stato alla volta, mentre i computer quantistici possono trovarsi in una sovrapposizione di tutti questi stati contemporaneamente.
Ma potresti chiederti come può essere utile trovarsi in questo stato di sovrapposizione in un computer. Bene, per questo abbiamo bisogno della componente finale: l’interferenza.
Interferenza
Per spiegare l’effetto dell’interferenza, dobbiamo tornare indietro e guardare la mia immagine di un qubit tecnicamente chiamato sfera di Bloch. Un qubit non ha questo aspetto; questo è solo un bel modo di visualizzare lo stato di un qubit.
In realtà, lo stato di un qubit è descritto da un’entità più astratta nota come funzione d’onda quantistica. Le funzioni d’onda sono la descrizione matematica fondamentale di tutto nella meccanica quantistica.
Quando si hanno molti qubit intrecciati insieme, tutte le loro funzioni d’onda vengono sommate in una funzione d’onda complessiva che descrive lo stato del computer quantistico.
Questa somma di funzioni d’onda è l’interferenza perché, proprio come con le increspature dell’acqua, quando aggiungiamo insieme le onde, queste possono interferire costruttivamente e sommarsi per creare un’onda più grande, o interferire distruttivamente per annullarsi a vicenda.
La funzione d’onda complessiva del computer quantistico è ciò che imposta le diverse probabilità dei diversi stati e modificando gli stati dei diversi qubit possiamo modificare le probabilità che i diversi stati vengano rivelati quando misuriamo il computer quantistico.
Ricorda che anche se il computer quantistico può trovarsi in una sovrapposizione di milioni di stati contemporaneamente quando lo misuriamo, ne otteniamo solo un singolo stato.
Pertanto, quando si utilizza un computer quantistico per risolvere un problema di calcolo, è necessario utilizzare l’interferenza costruttiva per aumentare la probabilità della risposta corretta e utilizzare l’interferenza distruttiva per diminuire le probabilità delle risposte errate in modo che quando si misura la risposta corretta uscira.
Algoritmi quantistici
Il modo in cui farlo rientra nell’ambito degli algoritmi quantistici, e l’intera motivazione dietro l’informatica quantistica è che, in teoria, ci sono un sacco di problemi che puoi risolvere su un computer quantistico e che si ritiene siano intrattabili sui computer classici.
Diamo un’occhiata a loro. Esistono molti algoritmi quantistici, troppi per essere descritti in questo articolo, quindi ci concentreremo solo sul più famoso e storicamente importante: l’algoritmo di Shor.
#1. Algoritmo di Shor
Se hai due numeri grandi e li moltiplichi insieme, esiste un algoritmo classico molto veloce, efficiente per trovare la risposta. Tuttavia, se inizi con la risposta e chiedi, quali sono i numeri originali che si moltiplicano insieme per formare questo numero? È molto più difficile.
Questo è noto come fattorizzazione e questi numeri sono chiamati fattori e il motivo per cui trovarli è così difficile è perché lo spazio di ricerca dei possibili fattori è molto ampio. E non esiste un algoritmo classico efficiente per trovare i fattori di grandi numeri.
Per questo motivo utilizziamo questa proprietà matematica per la crittografia di Internet: siti Web, e-mail e conti bancari sicuri. Se conosci questi fattori, puoi facilmente decrittografare le informazioni, ma in caso contrario, dovrai prima trovarli, il che è difficile sui computer più potenti del mondo.
Algoritmo di Shor
Questo è il motivo per cui nel 1994, quando Peter Shor pubblicò un veloce algoritmo quantistico in grado di trovare in modo efficiente i fattori di grandi numeri interi, suscitò molto scalpore.
Questo è stato il momento in cui molte persone hanno iniziato a prendere sul serio l’idea dell’informatica quantistica perché era la prima applicazione a un problema del mondo reale con implicazioni di sicurezza potenzialmente enormi.
Ma quando dico un algoritmo quantistico “veloce”, quanto veloce e quanto più veloce sarebbe di un computer classico? Per rispondere a queste domande dobbiamo fare una piccola deviazione nel mondo della teoria della complessità quantistica.
Teoria della complessità quantistica
La teoria della complessità quantistica è un sottocampo del mondo della teoria della complessità computazionale, che si occupa della categorizzazione degli algoritmi, ordinandoli in contenitori in base a quanto bene funzionano sui computer.
La classificazione è determinata dal crescente livello di difficoltà nel risolvere il problema man mano che diventa più grande. In questo caso, qualsiasi problema all’interno della casella P è facile da risolvere per i computer classici, ma qualsiasi problema al di fuori di essa significa che non disponiamo di algoritmi classici efficienti per risolverli, e fattorizzare grandi numeri è uno di questi.
Ma esiste un cerchio, BQP, che è efficiente per un computer quantistico ma non per un computer classico. E questi sono i problemi che i computer quantistici riusciranno a risolvere meglio dei computer classici.
Come ho detto, la teoria della complessità esamina quanto sia difficile risolvere un problema man mano che il problema diventa più grande. Quindi, se fattorizzi un numero con 8 cifre e poi aggiungi un’altra cifra, quanto è più difficile fattorizzare il nuovo numero rispetto a quello vecchio? È due volte più difficile?
Esponenzialmente più difficile? E qual è la tendenza man mano che aggiungi sempre più cifre? Questa è chiamata complessità o scala e, per la fattorizzazione, è esponenziale.
Qualunque cosa con la N nell’esponente è esponenzialmente difficile. Questi problemi esponenziali sono i problemi che ti rovinano man mano che i problemi diventano più grandi e, nel mondo dell’informatica, puoi ottenere rispetto e fama se trovi un algoritmo migliore per risolvere questi problemi più difficili.
Un esempio di ciò è stato l’algoritmo di Shor, che ha sfruttato le caratteristiche speciali dei computer quantistici per creare un algoritmo in grado di risolvere la fattorizzazione degli interi con un ridimensionamento molto migliore rispetto al miglior algoritmo classico.
Il miglior algoritmo classico è esponenziale, mentre l’algoritmo di Shor è polinomiale, il che è un grosso problema nel mondo della teoria della complessità e dell’informatica in generale perché trasforma un problema irrisolvibile in uno risolvibile
Risolto, cioè, se si dispone di un computer quantistico funzionante, che è ciò su cui le persone stanno lavorando per costruire. Ma non devi ancora preoccuparti della sicurezza del tuo conto bancario perché i computer quantistici di oggi non sono ancora in grado di eseguire l’algoritmo di Shor su grandi numeri.
IBM quantistica
Avrebbero bisogno di molti qubit per farlo, ma finora esistono i computer quantistici universali più avanzati 433.
Inoltre, le persone stanno lavorando su quelli che sono noti come schemi di crittografia post-quantistica, che non utilizzano la fattorizzazione degli interi, e anche un’altra tecnologia dal mondo della fisica quantistica può aiutare qui, uno schema crittografico noto come crittografia quantistica.
Questo è stato uno sguardo a un solo algoritmo quantistico, ma ce ne sono molti altri, ciascuno con diversi livelli di accelerazione.
#2. Algoritmo di Grover
Un altro esempio degno di nota è l’algoritmo di Grover, che può cercare elenchi di dati non strutturati più velocemente del miglior algoritmo classico.
Ma dovremmo stare attenti a non caratterizzare erroneamente i computer classici. Sono dispositivi molto versatili e non c’è niente da dire che qualcuno possa trovare un algoritmo classico molto intelligente in grado di risolvere i problemi più difficili come la fattorizzazione degli interi in modo più efficiente.
La gente pensa che sia molto improbabile, ma non è escluso. Inoltre, ci sono problemi che possiamo dimostrare essere impossibili da risolvere sui computer classici, chiamati problemi non calcolabili, come il problema dell’arresto, ma che sono impossibili da risolvere anche su un computer quantistico.
Quindi, dal punto di vista computazionale, i computer classici e i computer quantistici sono equivalenti tra loro, le differenze derivano tutte dagli algoritmi che possono eseguire. Puoi persino simulare un computer quantistico su un computer classico e viceversa.
Simulare un computer quantistico su un computer classico diventa esponenzialmente più impegnativo man mano che aumenta il numero di qubit simulati.
Questo perché i computer classici faticano a simulare i sistemi quantistici, ma poiché i computer quantistici sono già sistemi quantistici, non hanno questo problema, il che mi porta alla mia applicazione preferita dei computer quantistici: la simulazione quantistica.
#3. Simulazione quantistica
La simulazione quantistica simula con un computer cose come le reazioni chimiche o il comportamento degli elettroni in diversi materiali. In questo caso, i computer quantistici hanno anche una velocità esponenziale rispetto ai computer classici perché i computer classici faticano a simulare i sistemi quantistici.
Ma simulare sistemi quantistici con così poche particelle è difficile anche sui supercomputer più potenti del mondo. Inoltre, non possiamo ancora farlo sui computer quantistici, ma man mano che matureranno, l’obiettivo principale sarà simulare sistemi quantistici sempre più grandi.
Questi includono aree come il comportamento di materiali esotici a basse temperature, come la comprensione di ciò che rende alcuni materiali superconduttori o lo studio di importanti reazioni chimiche per migliorarne l’efficienza; un esempio mira a produrre fertilizzanti in modo da emettere molta meno anidride carbonica poiché la produzione di fertilizzanti contribuisce a circa il 2% delle emissioni globali di carbonio.
Puoi conoscere in modo approfondito la simulazione della chimica quantistica.
Simulazione quantistica
Altre potenziali applicazioni della simulazione quantistica includono il miglioramento dei pannelli solari, il miglioramento delle batterie e lo sviluppo di nuovi farmaci, prodotti chimici o materiali per il settore aerospaziale.
In generale, la simulazione quantistica significherebbe che saremmo in grado di prototipare rapidamente molti materiali diversi all’interno di un computer quantistico e testare tutti i loro parametri fisici invece di doverli realizzare fisicamente e testare in laboratorio, il che è un processo molto più laborioso e costoso. processi.
Ciò ha il potenziale per accelerare significativamente i processi e comportare notevoli risparmi in termini di tempo e costi. Vale la pena ribadire che queste sono tutte potenziali applicazioni dei computer quantistici perché non disponiamo ancora di computer quantistici in grado di risolvere i problemi del mondo reale meglio dei nostri computer normali. Ma questi sono i tipi di problemi a cui i computer quantistici sarebbero particolarmente adatti.
Modelli di computer quantistici
Nel mondo dei computer quantistici esiste un’ampia gamma di approcci per trasformare diversi tipi di sistemi quantistici in computer quantistici, e ci sono due livelli di sfumature di cui devo parlare.
Il modello del circuito
Nel modello del circuito, hanno qubit che lavorano insieme e porte speciali che armeggiano con pochi qubit alla volta, cambiando il loro stato senza controllo. Hanno messo queste porte in un ordine specifico per creare un algoritmo quantistico. Alla fine, misura i qubit per ottenere la risposta necessaria.
Credito immagine: qiskit
Calcolo quantistico adiabatico
Nel calcolo quantistico adiabatico, si sfrutta uno dei comportamenti fondamentali della fisica, il fatto che ogni sistema in fisica si muove sempre verso lo stato di energia minima. Il calcolo quantistico adiabatico funziona inquadrando i problemi in modo tale che lo stato energetico più basso del sistema quantistico rappresenti la soluzione.
Ricottura quantistica
La ricottura quantistica non è uno schema di calcolo quantistico universale ma funziona secondo lo stesso principio del calcolo quantistico adiabatico, con il sistema che trova lo stato energetico minimo di un paesaggio energetico che gli viene assegnato.
Calcolo quantistico topologico
In questo approccio, i qubit sono costruiti da un’entità in fisica chiamata quasi-particella di Majorana a modalità zero, che è un tipo di anione non abeliano. Si prevede che queste quasi-particelle siano più stabili a causa della loro separazione fisica l’una dall’altra.
Credito d’immagine Civilsdaily
Sfide nell’edilizia
Qualunque sia l’approccio, tutti devono affrontare una serie di ostacoli simili, a cui dobbiamo prima dare un’occhiata.
- Decoerenza: è davvero difficile controllare i sistemi quantistici perché se hai una minima interazione con il mondo esterno, le informazioni iniziano a fuoriuscire. Questa si chiama decoerenza. I tuoi qubit saranno fatti di materiale fisico e avrai bisogno di altri materiali fisici nelle vicinanze per controllarli e misurarli; i tuoi qubit sono stupidi; si impiglieranno con tutto ciò che possono. È necessario progettare i qubit con molta attenzione per proteggerli dall’impigliarsi con l’ambiente.
- Rumore: devi proteggere i tuoi qubit da qualsiasi tipo di rumore, come raggi cosmici, radiazioni, energia termica o particelle anomale. Una certa quantità di decoerenza e rumore è inevitabile in qualsiasi sistema fisico ed è impossibile eliminarla completamente.
- Scalabilità: per ogni qubit è necessario disporre di una serie di cavi per manipolarlo e misurarlo. Man mano che si aggiungono più qubit, l’infrastruttura necessaria cresce in modo lineare, ponendo una sfida ingegneristica significativa. Qualsiasi progetto di computer quantistico deve trovare un modo per intrecciare, controllare e misurare in modo efficiente tutti questi qubit man mano che aumenta.
- Correzione degli errori quantistici: la correzione degli errori quantistici è uno schema di correzione degli errori per creare computer quantistici tolleranti ai guasti utilizzando molti qubit entangled insieme per rappresentare un qubit privo di rumore. Ciò richiede un gran numero di qubit fisici per creare un qubit tollerante ai guasti.
Implementazioni fisiche
Esiste una vasta gamma di diverse implementazioni fisiche dei computer quantistici perché ci sono così tanti sistemi quantistici diversi da cui potresti potenzialmente costruirli. Ecco alcuni degli approcci più utilizzati e di successo:
- Computer quantistici superconduttori: i qubit superconduttori sono attualmente l’approccio più popolare. Questi qubit sono costituiti da fili superconduttori con un’interruzione nel superconduttore chiamata giunzione Josephson. Il tipo più popolare di qubit superconduttore è chiamato transmon.
- Computer quantistici Quantum Dot: i qubit sono costituiti da elettroni o gruppi di elettroni e il sistema a due livelli è codificato nello spin o carica degli elettroni. Questi qubit sono costruiti con semiconduttori come il silicio.
- Computing quantistico ottico lineare: i computer quantistici ottici utilizzano fotoni di luce come qubit e operano su questi qubit utilizzando elementi ottici come specchi, piastre d’onda e interferometri.
- Computer quantistici a ioni intrappolati: gli atomi carichi vengono utilizzati come qubit e questi atomi sono ionizzati e hanno un elettrone mancante. Lo stato a due livelli che codifica il qubit rappresenta i livelli energetici specifici dell’atomo, che possono essere manipolati o misurati con microonde o raggi laser.
- Computer quantistici Color Center o Nitrogen Vacancy: questi qubit sono costituiti da atomi incorporati in materiali come l’azoto nel diamante o il carburo di silicio. Vengono creati utilizzando gli spin nucleari degli atomi incorporati e sono intrecciati insieme agli elettroni.
- Atomi neutri nei reticoli ottici: questo approccio cattura gli atomi neutri in un reticolo ottico, che è una disposizione incrociata di raggi laser. Il sistema a due livelli per i qubit può essere il livello energetico iperfine dell’atomo o gli stati eccitati.
Questi sono alcuni degli approcci chiave alla costruzione di computer quantistici, ciascuno con le proprie caratteristiche e sfide uniche. L’informatica quantistica sta cambiando rapidamente e scegliere l’approccio giusto è vitale per il successo futuro.
Applicazioni dei computer quantistici
- Simulazione quantistica: i computer quantistici hanno il potenziale per simulare sistemi quantistici complessi, rendendo possibile studiare le reazioni chimiche, il comportamento degli elettroni nei materiali e vari parametri fisici. Ciò ha applicazioni nel miglioramento dei pannelli solari, delle batterie, dello sviluppo di farmaci, dei materiali aerospaziali e altro ancora.
- Algoritmi quantistici: algoritmi come l’algoritmo di Shor e l’algoritmo di Grover possono risolvere problemi che si ritiene siano intrattabili per i computer classici. Questi hanno applicazioni nella crittografia, nell’ottimizzazione di sistemi complessi, nell’apprendimento automatico e nell’intelligenza artificiale.
- Sicurezza informatica: i computer quantistici rappresentano una minaccia per i sistemi di crittografia classici. Tuttavia, possono anche contribuire alla sicurezza informatica attraverso lo sviluppo di schemi di crittografia resistenti ai quanti. La crittografia quantistica, un campo correlato all’informatica quantistica, può migliorare la sicurezza.
- Problemi di ottimizzazione: i computer quantistici possono affrontare problemi di ottimizzazione complessi in modo più efficiente rispetto ai computer classici. Ciò ha applicazioni in vari settori, dalla gestione della catena di fornitura alla modellazione finanziaria.
- Previsioni meteorologiche e cambiamenti climatici: sebbene non completamente dettagliati nell’articolo, i computer quantistici potrebbero potenzialmente migliorare i modelli di previsione meteorologica e aiutare ad affrontare le sfide legate ai cambiamenti climatici. Questa è un’area che potrebbe trarre vantaggio dall’informatica quantistica in futuro.
- Crittografia quantistica: la crittografia quantistica aumenta la sicurezza dei dati utilizzando i principi quantistici per comunicazioni sicure. In un’epoca di crescenti minacce informatiche, questo è fondamentale.
Ora dobbiamo stare un po’ attenti al potenziale di hype qui, poiché molte delle affermazioni su ciò che i computer quantistici saranno utili provengono da persone che stanno raccogliendo attivamente fondi per costruirli.
Ma la mia opinione è che storicamente, quando arriva una nuova tecnologia, le persone del tempo non sono le migliori nel saper dire per cosa verrà utilizzata.
Ad esempio, le persone che hanno inventato i primi computer non hanno mai sognato Internet e tutto ciò che contiene. Probabilmente lo stesso vale per i computer quantistici.
Pensieri finali
I computer quantistici migliorano ogni giorno e, sebbene non possiamo ancora usarli nella nostra vita quotidiana, hanno potenziale per applicazioni pratiche in futuro.
In questo articolo ho discusso vari aspetti dei computer quantistici, compresi i loro concetti fondamentali, come sovrapposizione, entanglement e interferenza.
Successivamente, abbiamo esplorato gli algoritmi quantistici, inclusi l’algoritmo di Shor e l’algoritmo di Grover. Abbiamo anche approfondito la teoria della complessità quantistica e i diversi modelli di computer quantistici.
Successivamente, ho affrontato le sfide e i problemi di implementazione pratica associati al calcolo quantistico. Infine, abbiamo esaminato l’ampia gamma di potenziali applicazioni per i computer quantistici.
Successivamente, potresti anche leggere le domande frequenti sull’informatica quantistica.