Algoritmi ibridi classici/quantici per ottenere il massimo dai computer quantistici

I progressi nel campo dei computer quantistici vanno avanti e sono diversi risultati che ricercatori ed informatici di vari lavoratori del mondo stanno raggiungendo ma uno dei problemi principali in relazione ad una possibile diffusione di questa tipologia di computer è quello degli algoritmi da utilizzare, sostanzialmente del software, per il quale i progressi non sono simili a quelli raggiunti per l’hardware.
Intendiamoci, diversi algoritmi esistono già, alcuni codificati già dagli anni 90 quando praticamente i computer quantistici ancora non esistevano. Il problema sta nel fatto che gli odierni computer quantistici non riescono a farli girare a dovere.

Computer quantistici: è possibile usare algoritmi ibridi

Un nuovo studio pubblicato su Nature Reviews Physics, condotto da ricercatori del Los Alamos National Laboratory e di altri istituti, mostra che, in attesa che anche il lato software arrivi ad un certo livello di maturità, è possibile utilizzare algoritmi ibridi, ossia algoritmi tipici di computer classici adattati all’utilizzo per i computer quantistici.

“Rumore” danneggia attività dei computer quantistici

In questo modo, almeno per il momento, è possibile raggiungere il massimo delle prestazioni e, almeno in via potenziale, il cosiddetto “vantaggio quantistico”.
Il problema dei computer quantistici nella far girare algoritmi più complessi risiede nel “rumore di fondo”, ossia del disturbo che l’ambiente circostante procura sull’apparato hardware. Ciò danneggia le informazioni in elaborazione e non permette, come spiega Marco Cerezo, informatico quantistico a Los Alamos e autore principale del nuovo studio, di poter utilizzare algoritmi un po’ più lunghi e complessi.

Algoritmi quantistici variazionali

Secondo quanto spiega il ricercatore, con gli algoritmi quantistici variazionali è possibile sfruttare le caratteristiche di entrambe le tipologie di computer: “Con gli algoritmi quantistici variazionali, otteniamo il meglio da entrambi i mondi. Possiamo sfruttare la potenza dei computer quantistici per compiti che i computer classici non possono svolgere facilmente, quindi utilizzare i computer classici per completare la potenza di calcolo dei dispositivi quantistici”.
Un algoritmo variazionale è un algoritmo il cui processo di ottimizzazione cambia l’algoritmo contemporaneamente alla sua esecuzione in una sorta di apprendimento automatico. L’algoritmo è capace di modificare i propri parametri riducendo al minimo la cosiddetta “funzione di costo”. La funzione di costo è un’espressione matematica che indica quanto bene l’algoritmo sta funzionando.

Diversi problemi affrontabili con gli algoritmi “ibridi”

Con questo metodo di ottimizzazione si arriva, potenzialmente, al vantaggio quantistico, anche se si fa utilizzo dei computer classici e quindi si tratterebbe di una soluzione “spuria”.
Tra i problemi affrontabili con un metodo del genere potrebbero esserci, come spiega Patrick Coles, fisico teorico esperto di algoritmi e autore senior dello studio, quelli relativi alla scienza dei materiali e alla chimica quantistica, quelli del campo della fattorizzazione dei numeri, le analisi dei big data e diverse altre applicazioni.

Note e approfondimenti

  1. Variational quantum algorithms | Nature Reviews Physics (IA) (DOI: 10.1038/s42254-021-00348-9)

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