Google Quantum AI muove un altro passo verso le applicazioni reali del calcolo quantistico

All’inizio della settimana, Google Quantum AI, la divisione di Google che punta a sviluppare l’informatica quantistica per renderla utile nel mondo reale per risolvere problemi altrimenti irrisolvibili, ha annunciato la prima dimostrazione in assoluto di vantaggio quantistico verificabile.

Si tratta di un risultato storico, frutto di decenni di investimenti nell’hardware e nella ricerca scientifica, reso possibile dall’uso combiato del chip quantistico Willow, presentato a fine 2024, e dall’innovativo algoritmo Quantum Echoes. Andiamo a scoprire tutti i dettagli, inclusi i passi in avanti verso le applicazioni nel mondo reale dell’informatica quantistica.

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Alla base di tutto c’è l’hardware che ruota attorno al chip Willow

Motore dell’impresa raggiunta dal team di Google Quantum AI è stato il chip Willow. Costruito a partire da circuiti quantistici superconduttori, questo chip ha permesso l’esecuzione dell’algoritmo a una velocità e con una precisione senza precedenti.

Il chip presenta un array completo di 105 qubit (l’equivalente dei bit in chiave quantistica), vanta precisioni del 99,97% per le porte a singolo qubit, 99,88% per le porte di entanglement e 99,5% per il “readout”.

Tali porte quantistiche ad alta precisione, hanno abilitato l’esecuzione di un algoritmo estremamente complesso, ponendo i risultati in un regime che va ben oltre rispetto alle capacità dei supercomputer tradizionali.

Il sistema è in oltre in grado di eseguire, in poche decine di secondi, milioni di misurazioni con l’algoritmo Quantum Echoes. Durante il progetto, il sistema ha effettuato un miliardo di misurazioni, trasformando questa impresa in uno degli esperimenti più complessi nella storia del calcolo quantistico.

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Quantum Echoes segna la svolta dal punto di vista degli algoritmi

Abbiamo già nominato Quantum Echoes, l’algoritmo implementato da Google Quantum AI per portare avanti questo esperimento; formalmente, l’algoritmo è noto come “correlatore temporale fuori sequenza” e ha dimostrato di essere 13.000 volte più veloce rispetto al miglior algoritmo “classico” eseguito sui più performanti supercomputer.

Il meccanismo è il seguente: nel sistema quantistico viene inviato un segnale che perturba un qubit; poi l’evoluzione del segnale viene invertita per ascoltare l’eco di ritorno. Viene sfruttata l’inferenza costruttiva, amplificando l’eco e rendendo la misurazione molto sensibile.

A conti fatti, è la prima volta nella storia che un computer quantistico sia riuscito ad eseguire con successo un algoritmo verificabile in grado di superare la capacità dei supercomputer tradizionali. La verificabilità quantistica implica che il risultato possa essere ripetuto con certezza sullo stesso computer quantistico o su un altro simile.

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Google Quantum AI: con Echoes, verso le applicazioni nel mondo reale

Questo scenario configura Quantum Echoes come pezzo fondamentale per rivelare informazioni nascoste sulle dinamiche interne dei sistemi quantistici e può rivelarsi utile per studiare la struttura di sistemi naturali che vanno dalle molecole, ai magneti, fino ai buchi neri.

Per convalidare l’approccio, Google ha collaborato con Berkeley (l’Università della California) e ha eseguito l’algoritmo per studiare due molecole (una composta da 15 atomi e una composta da 28 atomi).

I risultati ottenuti hanno eguagliato quelli della Risonanza Magnetica Nucleare tradizionale e hanno rivelato informazioni che di solito non sono disponibili con tale metodo, dimostrando dunque un importante vantaggio.

Per gli scienziati, questo esperimento è un importante passo verso l’ottenimento di un “quantum-scopio”, uno strumento in grado di avere un impatto rivoluzionario in settori come la scoperta di farmaci o le scienze dei materiali.

Dove siamo nella tabella di marcia stilata da Google Quantum AI?

Google Quantum AI continua ad essere fiduciosa, ancor di più dopo questa “prova di forza” nel fatto che i qubit superconduttori siano la scelta giusta per i calcoli quantistici complessi e su larga scala.

Questi risultati segnano un ulteriore progresso nella Google Quantum AI Roadmap (protagonista nella seguente immagine) verso la creazione di un computer quantistico a tolleranza d’errore.

I primi due passi (raggiungimento della computazione quantistica e prototipo di correzione degli errori) sono stati già raggiunti nel 2019 e nel 2023; nel 2024, con il lancio di Willow, sono stati mossi i primi passi verso la terza pietra miliare di questa roadmap (lo scorso anno, infatti, Quantum AI ha dimostrato una correzione degli errori quantistici al di sotto della soglia).

Il prossimo obiettivo è quello di realizzare un qubit logico a lunga durata. Nonostante varie sfide che richiedono miglioramenti su vari parametri (ordine di grandezza nelle prestazioni e nella scala del sistema), Google sostiene di essere sulla strada giusta verso le applicazioni quantistiche utili e applicabili nel mondo reale.