I ricercatori dimostrano il vantaggio quantistico
I ricercatori del College of Engineering dell’Università dell’Arizona e del James C. Wyant College of Optical Sciences hanno dimostrato sperimentalmente come le risorse quantistiche non siano solo sogni per un futuro lontano, ma possono migliorare la tecnologia di oggi.
L’informatica quantistica e il rilevamento quantistico possono essere molto più potenti delle loro controparti classiche. Non solo un computer quantistico potrebbe impiegare solo pochi secondi per risolvere equazioni che richiederebbero migliaia di anni a un computer classico, ma potrebbe avere impatti incalcolabili su aree che vanno dall’imaging biomedico alla guida autonoma.
Tuttavia, la tecnologia non è ancora del tutto disponibile. Infatti, nonostante le teorie diffuse sull’impatto di vasta portata delle tecnologie quantistiche, pochissimi ricercatori sono stati in grado di dimostrare, utilizzando la tecnologia ora disponibile, che i metodi quantistici hanno un vantaggio rispetto alle loro controparti classiche.
In un articolo pubblicato il 1 giugno 2021, sulla rivista Physical Review X , i ricercatori dell’Università dell’Arizona mostrano sperimentalmente che la quantistica ha un vantaggio rispetto ai sistemi di calcolo classici.
“Dimostrare un vantaggio quantistico è un obiettivo a lungo ricercato nella comunità e pochissimi esperimenti sono stati in grado di dimostrarlo”, ha affermato Zheshen Zhang, assistente professore di scienza e ingegneria dei materiali, ricercatore principale dell’UArizona Quantum Information and Materials Group e uno degli autori dell’articolo. “Stiamo cercando di dimostrare come possiamo sfruttare la tecnologia quantistica che già esiste a vantaggio delle applicazioni del mondo reale”.
L’informatica quantistica e altri processi quantistici si basano su minuscole e potenti unità di informazioni chiamate qubit. I computer classici che usiamo oggi funzionano con unità di informazione chiamate bit, che esistono come 0 o 1, ma i qubit possono esistere in entrambi gli stati contemporaneamente. Questa dualità li rende sia potenti che fragili. I delicati qubit sono inclini a collassare senza preavviso, rendendo molto importante un processo chiamato correzione degli errori, che affronta tali problemi non appena si verificano.
Il campo quantistico è ora in un’era che John Preskill, un rinomato fisico del California Institute of Technology, ha definito “quantum rumoroso su scala intermedia” o NISQ. Nell’era NISQ, i computer quantistici possono eseguire attività che richiedono solo da 50 a poche centinaia di qubit, sebbene con una quantità significativa di rumore o interferenza. È opinione diffusa che sarebbero necessari da 10.000 a diversi milioni di qubit per eseguire applicazioni quantistiche praticamente utili.
Immagina di inventare un sistema che garantisca che ogni pasto che cucini sarà perfetto, e poi di dare quel sistema a un gruppo di bambini che non hanno gli ingredienti giusti. Sarà fantastico tra qualche anno, una volta che i bambini diventeranno adulti e potranno acquistare ciò di cui hanno bisogno. Ma fino ad allora, l’utilità del sistema è limitata. Allo stesso modo, fino a quando i ricercatori non faranno avanzare il campo della correzione degli errori, che può ridurre i livelli di rumore, i calcoli quantistici sono limitati a una piccola scala.
L’esperimento descritto nel documento ha utilizzato un mix di tecniche classiche e quantistiche. Nello specifico, ha utilizzato tre sensori per classificare l’ampiezza e l’angolo medi dei segnali a radiofrequenza.
I sensori sono stati dotati di un’altra risorsa quantistica chiamata entanglement, che consente loro di condividere informazioni tra loro e offre due vantaggi principali: in primo luogo, migliora la sensibilità dei sensori e riduce gli errori. In secondo luogo, poiché sono intrecciati, i sensori valutano le proprietà globali anziché raccogliere dati su parti specifiche di un sistema. Questo è utile per le applicazioni che necessitano solo di una risposta binaria; ad esempio, nell’imaging medico, i ricercatori non hanno bisogno di conoscere ogni singola cellula in un campione di tessuto che non è cancerosa, ma solo se c’è una cellula che è cancerosa. Lo stesso concetto si applica al rilevamento di sostanze chimiche pericolose nell’acqua potabile.
L’esperimento ha dimostrato che dotare i sensori di entanglement quantistico ha dato loro un vantaggio rispetto ai sensori classici, riducendo la probabilità di errori di un margine piccolo ma critico.
Il team è entusiasta delle future applicazioni del loro lavoro all’intersezione tra rilevamento quantistico e calcolo quantistico. Immaginano persino un giorno di integrare la loro intera configurazione sperimentale su un chip che potrebbe essere immerso in un biomateriale o in un campione d’acqua per identificare malattie o sostanze chimiche dannose.
“Pensiamo che sia un nuovo paradigma sia per l’informatica quantistica, sia per l’apprendimento automatico quantistico, sia per i sensori quantistici, perché crea davvero un ponte per interconnettere tutti questi diversi domini”, hanno affermato i ricercatori.
