Quantum computing: perché le aziende devono conoscerlo oggi

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Governi e big player stanno facendo grandi investimenti nel calcolo quantistico. E’ presto per parlare di applicazioni aziendali, ma tutte le imprese dovrebbero conoscere ed essere pronte per questa nuova tecnologia

Il quantum computing ha creato per molti anni fermento tra la comunità scientifica e gli specialisti IT. Quell’entusiasmo sta ora iniziando a trasferirsi a una comunità più ampia grazie a una serie di traguardi raggiunti e di investimenti multimilionari.

Il potenziale del quantum computing

Il quantum computing ha catturato cuori e menti grazie al suo enorme potenziale, ancora non sfruttato. Gli esperti del settore ritengono che potrebbe avere un impatto ad ampio raggio su tutto, dallo sviluppo di farmaci e materiali fino alla sicurezza informatica e alle previsioni meteorologiche, che ci potrebbe aiutare anche nella lotta contro il cambiamento climatico.

Con il miglioramento della tecnologia, l’emergere di applicazioni e un serio finanziamento da parte di governi e aziende, il quantum computing è entrato nel mainstream come una tecnologia chiave”, afferma Anders Karlsson, vicepresidente di Global Strategic Networks presso l’editore di scienza e tecnologia Elsevier. “Potenzialmente, i computer quantistici possono risolvere problemi difficili o che sarebbero completamente fuori portata anche per i più potenti computer tradizionali”.

Questi problemi spaziano dall’ottimizzazione logistica alla chimica quantistica per la scoperta di farmaci, a problemi computazionalmente complessi come la fattorizzazione dei numeri primi, la cui difficoltà è alla base della sicurezza della crittografia di Internet.

Come funziona il calcolo quantistico (in sintesi)

Gli elementi costitutivi dei computer quantistici sono bit quantistici, o qubit, che possono esistere in più stati contemporaneamente, una proprietà chiamata sovrapposizione.

Un singolo qubit può trovarsi contemporaneamente in due stati: 0 e 1”, spiega Heike Riel, IBM Fellow, Department Head Science and Technology. Con due qubit si possono quindi creare quattro stati (2 alla seconda), con tre qubit possono creare otto stati (2 alla terza) e così via.

Per ogni qubit che aggiungiamo, raddoppiamo il numero di stati nella sovrapposizione e questo è ciò che si intende per aumento esponenziale della potenza di calcolo utilizzando il quantum computing”, afferma Riel. “Con soli 60 qubit otteniamo più stati di quelli che possono essere memorizzati nel più grande supercomputer classico del mondo, e con poche centinaia di qubit ci sono più stati del numero di atomi nell’intero universo visibile”.

Questo è un momento particolarmente entusiasmante per la tecnologia. Tony Uttley, presidente della società Honeywell Quantum Solutions, si spinge a prevedere che il calcolo quantistico eclisserà le capacità di calcolo dei computer classici nei prossimi 12-18 mesi.

In questo lasso di tempo ci aspettiamo di vedere esempi più frequenti di computer quantistici che fanno qualcosa di impossibile su una macchina classica”, afferma Uttley.

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Nel mezzo di una “corsa quantistica”

Nel suo recente report sulle tendenze emergenti nel calcolo quantistico, Elsevier afferma che siamo nel pieno di una “corsa quantistica”, con Regno Unito, Stati Uniti e Unione Europea che investono ciascuno oltre 1 miliardo di dollari in questa tecnologia. Il suo potenziale la rende di importanza strategica nazionale, poiché i Paesi che faranno i migliori progressi nel quantum computing potranno utilizzarlo nelle applicazioni industriali di prossima generazione.

Non sono solo i governi che possono trarre vantaggio dai primi investimenti”, sottolinea Matthew Brisse, vice presidente di ricerca presso Gartner. “Chi investe adesso avrà in futuro un vantaggio competitivo e potrà cambiare il proprio settore attraverso innovazioni quantistiche o ibride. I principali vantaggi aziendali includono la differenziazione sul mercato e la trasformazione del business o del settore”.

A che punto siamo?

È ancora molto presto per le applicazioni del calcolo quantistico. In questo momento l’attenzione è rivolta a una migliore comprensione e alla garanzia di fiducia nella tecnologia.

Uttley osserva che ci troviamo in una finestra storica molto stretta in cui è possibile confrontare la soluzione di un computer quantistico con quella di una macchina classica. “E’ prevedibile che tra circa 18 mesi supereremo la nostra capacità di simulare un computer quantistico in modo classico. Questo periodo è prezioso per la costruzione della fiducia convalidando le risposte che ci danno i computer quantistici. Una volta superato questo punto, le aziende dovranno semplicemente fidarsi che questi computer producano il risultato atteso”.

Karlsson sottolinea che, mentre la maggior parte della ricerca si svolge all’interno del mondo accademico, ci sono società che stanno investendo in quest’area da molto tempo, come IBM, Microsoft, Google e NTT, e altre che sono sempre più attive con investimenti significativi, tra le quali Intel, Amazon e Alibaba. Organizzazioni di diversi settori stanno collaborando con queste aziende e utilizzando i sistemi quantistici per capire come sfruttare la tecnologia.

Dal punto di vista degli utenti, BMW sta lavorando con Honeywell e IBM ha segnalato 100 utenti aziendali tra cui Delta Airlines, Daimler e JP Morgan Chase and Co”, afferma Karlsson. “Gli utenti stanno guardando al quantum computing oggi per comprendere le implicazioni a lungo termine della tecnologia, quando considerare l’adozione come un elemento di differenziazione competitivo e in termini di ottimizzazione logistica. Nel settore farmaceutico, 17 aziende hanno formato il gruppo QuPharm per lavorare insieme sulla tecnologia di calcolo quantistico”.

Prepararsi per il “vantaggio quantistico”

Oggi, le organizzazioni parlano del ‘vantaggio quantistico’ e vogliono essere pronte per quando la tecnologia sarà matura.

Ciò significa rendere accessibili i computer quantistici e sviluppare competenze in tutto il mondo”, afferma Riel. “L’accelerazione nella ricerca e nello sviluppo di applicazioni, nonché l’apprendimento e l’istruzione, sono fondamentali. Questo è il motivo per cui IBM ha sviluppato lo strumento software open source Qiskit, che consente a chiunque, dagli studenti ai professionisti, di imparare a scrivere codice e sviluppare programmi per computer quantistici”.

Gli analisti stimano che nei prossimi cinque anni ci saranno alcuni passi in avanti, ma dovremo aspettare almeno 10-15 anni per realizzare un “vantaggio quantistico” reale e per casi d’uso aziendali.

Tuttavia, quando le applicazioni di calcolo quantistico decolleranno, sarà molto più difficile per le aziende mettersi al passo con quelle che si sono impegnate presto, motivo per cui suggeriscono di iniziare a esaminare la tecnologia ora.

L’obiettivo non è occuparsi del calcolo in sé, ma considerarlo uno strumento, come lo era l’intelligenza artificiale 10-15 anni”, suggerisce Brisse. “Coloro che oggi investono nella comprensione e nello sviluppo di algoritmi quantistici avranno un vantaggio significativo rispetto a coloro che aspettano”.

I CIO dovrebbero iniziare il loro viaggio quantistico oggi. Determinare se esistono casi d’uso che potrebbero, in futuro, offrire valore aziendale. Assumere fisici quantistici in nuovi ruoli. Sono relativamente facili da assumere, ma non sarà così a lungo termine, proprio come è successo con l’intelligenza artificiale”.

Avere accesso a questa comunità di persone è incredibilmente importante in questo momento”, concorda Uttley. “Suggeriamo alle aziende di costituire almeno un piccolo team che comprenda la fisica e la meccanica quantistica. Non deve essere in grado di costruire il proprio computer o algoritmo quantistico, ma capire come questi algoritmi possono essere applicati ai loro casi d’uso”.

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Dalla fotonica nei chip al quantum computing, Intel mostra l’IT del futuro

Intel Labs Day 2020 Rich Uhlig
All’Intel Labs Day 2020 si è parlato dei progressi sui più fronti più sperimentali dell’IT, tra cui anche Neuromorphic Computing, Confidencial Computing e Machine Programming

Intel ha tenuto nei giorni scorsi l’evento Intel Labs Day 2020 dedicato ai più recenti progressi della ricerca sui più fronti più innovativi e sperimentali dell’IT, in particolare fotonica integrata, neuromorphic computing, quantum computing, confidencial computing e machine programming.

L’evento, intitolato “In Pursuit of 1000X: Disruptive Research for the Next Decade in Computing”, è stato condotto da Rich Uhlig, Intel senior fellow, vice president and director of Intel Labs, affiancato di volta in volta dagli esperti delle singole aree di ricerca.

Fotonica nel silicio, obiettivo decongestionare i Data Center

Per quanto riguarda l’Integrated Photonics, l’obiettivo è rendere scalabile l’integrazione della fotonica nei chip di silicio, raggiungendo bassi costi e alti volumi di produzione. Un risultato che sareebbe fondamentale nei Data Center per superare i limiti di prestazione dell’input/output (I/O) elettrico con il crescere dei carichi di lavoro associati ai dati, che richiedono grande potenza di calcolo e congestionano il traffico di rete. Intel ha dimostrato avanzamenti nei componenti chiave di questa tecnologia, compresa la miniaturizzazione, aprendo la strada verso una più stretta integrazione fra le tecnologie ottiche e quelle del silicio.

All’Intel Labs Day 2020 si è parlato di progressi fondamentali in vari componenti – generazione di luce, amplificazione, rilevamento, modulazione, circuiti di interfacciamento CMOS (complementary metal-oxide semiconductor) e integrazione dei pacchetti – che sono essenziali per ottenere una fotonica integrata. Un prototipo mostrato all’evento presenta uno stretto accoppiamento fra fotonica e CMOS, essenziale per una futura piena integrazione dell’ottica fotonica con il silicio.

Computing Neuromorfico, Intel collabora con l’Istituto Italiano di Tecnologia IIT

Il Neuromorphic Computing è invece un ripensamento da zero delle architetture informatiche, basato sui progressi delle neuroscienze, per creare processori che funzionino più come il cervello umano che come i computer tradizionali. I sistemi neuromorfici riproducono le modalità di organizzazione, comunicazione e apprendimento dei neuroni umani a livello hardware. Intel sta lavorando in questo campo soprattutto per produrre sistemi AI “edge” energeticamente efficienti, e ha creato nel 2018 la Intel Neuromorphic Research Community, di cui all’Intel Labs Day 2020 sono stati spiegati i progressi. Sia in termini di crescita – oltre 100 membri, i più recenti dei quali sono Lenovo, Logitech, Mercedes-Benz e Prophesee – sia in termini di risultati nei test su Loihi, il chip Intel per la ricerca neuromorfica.

Intel iCub demo Intel Labs Day 2020

Un momento della demo su iCub (Credit: Intel Corporation)

Intel all’evento ha parlato in particolare di “risultati consistenti” nell’imitazione del sistema olfattivo umano e nel rilevamento tattile nella robotica, e di nuovi benchmark raggiunti nel riconoscimento di comandi vocali e dei gesti, nel recupero di immagini, nella risoluzione di problemi di ottimizzazione e ricerca, e nella robotica. E ha mostrato alcune demo tra cui una sulla collaborazione con l‘Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) per il funzionamento di più abilità cognitive in esecuzione contemporaneamente su Loihi nella piattaforma robotica iCub di IIT. Tra queste il riconoscimento degli oggetti con apprendimento rapido, la consapevolezza spaziale rispetto a tali oggetti e il processo decisionale in tempo reale in risposta all’interazione umana.

Quantum Computing, un nuovo chip per il controllo criogenico

Passando al Quantum Computing, all’Intel Labs Day 2020 si è parlato soprattutto di quanto ci vorrà ad avere applicazioni pratiche quotidiane di queste tecnologie.

Uno dei maggiori problemi è la scalabilità. Gli attuali sistemi quantici utilizzano elettronica a temperatura ambiente con molti cavi coassiali diretti verso il chip qubit all’interno di un refrigeratore a diluizione. Con questo approccio non si può gestire un alto numero di qubit a causa delle dimensioni, del costo, del consumo energetico e del carico termico del refrigeratore.

Per risolvere il problema Intel aveva presentato lo scorso febbraio Horse Ridge, un chip per il controllo criogenico che sostituisce rack e cavi di supporto alla macchina quantica con un SoC (System-on-Chip), e all’Intel Labs Day ha presentato Horse Ridge II, che basandosi sulla capacità “qubit drive” del SoC di generare impulsi a radiofrequenza per manipolare lo stato del qubit, presenta due nuove funzioni di controllo – capacità di leggere lo stato corrente del qubit, e capacità di controllare simultaneamente il potenziale di molte porte di qubit – aprendo la strada a un’ulteriore integrazione nel SoC di controlli elettronici esterni che operano all’interno del refrigeratore criogenico. L’aggiunta di un microcontrollore programmabile all’interno del circuito integrato consente inoltre a Horse Ridge II di fornire più flessibilità e controlli sofisticati nell’esecuzione delle tre funzioni di controllo.

Machine Programming, ControlFlag aiuta gli sviluppatori nel debugging

Altro tema approfondito all’evento Intel Labs Day 2020 è stato il Confidential Computing, una tecnica del Cloud Computing che isola i dati sensibili in una sezione protetta delle CPU per elaborarli senza decrittarli. Intel in questo campo sta lavorando su due nuove tecnologie – federated learning e homomorphic encryption – per aumentare ulteriormente il camp di applicazione del confidential computing, e all’Intel Labs Du ha presentato insieme a vari partner il Private AI Collaborative Research Institute, per sviluppare tecnologie innovative di privacy e trust per applicazioni di AI decentralizzata.

Infine il Machine Programming: all’evento Intel ha presentato ControlFlag, un sistema di ricerca per il machine programming in grado di rilevare autonomamente gli errori di codice, e assistere gli sviluppatori di software nell’impegnativo compito del debugging. Nei test preliminari, ControlFlag ha istruito e appreso nuovi difetti su oltre 1 miliardo di linee di codice non categorizzato simili a quelle di un codice di produzione.

“Pensiamo che ControlFlag sia un potente nuovo strumento in grado di ridurre drasticamente il tempo e il denaro necessari per valutare e ed effettuare il debugging dei codici. Secondo gli studi, gli sviluppatori di software spendono circa il 50% del loro tempo per le attività di debugging. Con ControlFlag, e sistemi simili a questo, ci auguriamo che i programmatori risparmino tempo per il debugging e abbiano più tempo per esprimere idee nuove e creative per le macchine”, ha detto Justin Gottschlich, principal scientist and director/founder of Machine Programming Research di Intel Labs.

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