IBM ha annunciato una nuova svolta, pubblicata sulla copertina del giornale scientifico Nature, mostrando per la prima volta che i computer quantistici possono produrre risultati precisi a una scala di 100+ qubit superando i migliori approcci classici. Uno degli ultimi obiettivi del calcolo quantistico è di simulare componenti di materiali che i computer classici non potranno mai simulare efficacemente. Tale capacità di modellazione è una pietra miliare per poter affrontare sfide come sviluppare fertilizzanti più efficaci, costruire migliore batterie e creare nuovi medicinali. I sistemi quantistici di oggi sono però intrinsecamente rumorosi e producono un numero significativo di errori che limitano le performance. Questo è dovuto alla natura fragile dei quantum bit or qubit e ai disturbi provenienti dall’ambiente circostante.

Nel suo esperimento, il team di IBM mostra che per un computer quantistico è possibile superare le migliori simulazioni classiche grazie all’apprendimento e alla riduzione di errori nel sistema. Il team ha utilizzato il processore quantistico IBM Quantum ‘Eagle’, che consiste in 127 qubit superconduttori su un chip per generare grandi stati entangled che simulano la dinamica degli spin in un modello di struttura dei materiali e prevedono con precisione proprietà come la sua magnetizzazione.

Per verificare la precisione di questo modello, il team di scienziati di UC Berkeley ha simultaneamente condotto queste simulazioni su un avanzato computer classico pressoo il Lawrence Berkeley National Lab’s National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) e la Purdue University. Quando la scala del modello cresceva, il computer quantistico continuava a produrre risultati precisi grazie a metodi avanzati di riduzione degli errori, anche quando metodi di calcolo classici diventavano troppo deboli e non erano alla pari del sistema IBM Quantum.

“Questa è la prima volta che vediamo un computer quantistico modellare precisamente un sistema fisico in natura, superando approcci classici di primo piano” ha affermato Darío Gil, Senior Vice President and Director of IBM Research. “Per noi questa pietra miliare è un passo significativo che dimostra come i computer quantistici di oggi siano strumenti scientifici di grande capacità che possono essere utilizzati per modellare problemi che sono estremamente difficili (e forse impossibili) per sistemi classici, indicando che stiamo entrando in una nuova era d’utilizzo per il calcolo quantistico”.

Processori Utility-Scale attraverso sistemi IBM Quantum

Dopo questa pubblicazione, IBM ha annunciato anche che i suoi sistemi IBM Quantum disponibili sul cloud e presso i partner saranno dotati di hardware di almeno 127 qubit nel corso del prossimo anno. Questi processori danno accesso a un potere computazionale abbastanza grande da superare metodi classici per certe applicazioni e offrono migliori tempi di coerenza e più bassi tassi di errore dei precedenti sistemi IBM Quantum. Tali capacità possono essere combinate con tecniche di riduzione degli errori continuamente avanzate per abilitare sistemi IBM Quantum a raggiungere una nuova scala per l’industria che IBM chiama ‘utility-scale’, un punto in cui computer quantistici potrebbero servire come strumenti scientifici per esplorare nuovi problemi che i sistemi classici non potrebbero mai risolvere.

Tutti gli utilizzatori dell’IBM Quantum avranno la possibilità di approcciare problemi su processori utility-scale di oltre 100 qubit. Più di 2.000 partecipanti dell’IBM Quantum Spring Challenge hanno potuto accedere a questi processori utility-scale per esplorarne i circuiti dinamici, una tecnologia che facilita l’utilizzazione degli algoritmi quantistici più avanzati. Con l’espansione dello stack di tecnologia quantistica di IBM, anche istituti di ricerca e leader del settore privato portano avanti i loro studi nei settori industriali in cui il quantum computing offre un potenziale immediato.

Grazie alla tecnologia quantistica più potente, le organizzazioni più innovative e le università stanno lavorando con IBM per incrementare il valore del calcolo quantistico. Questi i principali ambiti in cui operano alcuni gruppi di lavoro:

• Salute e scienza della vita – Organizzazioni come Cleveland Clinic e Moderna stanno esplorando applicazioni di chimica quantistica e machine learning per affrontare sfide come la scoperta accelerata di molecole e modelli per prevedere il rischio del paziente.
• High Energy Physics – Istituti di ricerca come CERN e DESY hanno l’obiettivo di identificare i migliori calcoli quantistici in aree quali la fusion modeling
• Materiali – I team di Boeing, Bosch, The University of Chicago, Oak Ridge National Lab, ExxonMobil e RIKEN stanno esplorando i migliori modelli per concepire workflow per la simulazione dei materiali