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I chimici sono i primi in linea per i vantaggi del Quantum Computing
Daniel Zender
Questo mese sia IBM che Google hanno dichiarato che mirano a commercializzare computer quantistici entro i prossimi anni (Google ne ha specificati cinque), vendendo l'accesso alle macchine esotiche in un nuovo tipo di servizio cloud. I concorrenti prevedono una nuova era in cui i computer saranno immensamente più potenti, con vantaggi tra cui un routing più efficiente per le società di logistica e mappatura, nuove forme di apprendimento automatico, migliori consigli sui prodotti e test diagnostici migliorati.
Ma prima di tutto, è probabile che il primo computer quantistico a iniziare a farsi strada con un lavoro utile nel mondo reale lo faccia aiutando i chimici a cercare di fare cose come migliorare le batterie o l'elettronica. Finora, la simulazione di molecole e reazioni è il caso d'uso per i primi piccoli computer quantistici delineati in modo più dettagliato dai ricercatori che sviluppano il nuovo tipo di algoritmi necessari per tali macchine.
I computer quantistici, che rappresentano i dati utilizzando effetti quantomeccanici evidenti su piccola scala, dovrebbero essere in grado di eseguire calcoli impossibili per qualsiasi computer convenzionale. I recenti progressi nell'hardware che potrebbe essere utilizzato per costruirli ha portato a una raffica di investimenti da parte di aziende tra cui Microsoft, Intel, Google e IBM (vedi 10 Breakthrough Technologies 2017: Practical Quantum Computers).
Dal punto di vista di ciò che è teoricamente dimostrato, la chimica è avanti, afferma Scott Crowder, chief technology officer per la divisione IBM che oggi vende hardware inclusi i supercomputer e spera di aggiungere computer quantistici in cloud alla sua linea di prodotti nel prossimo futuro pochi anni. Abbiamo più fiducia nei sistemi più piccoli per la chimica.
I ricercatori hanno utilizzato a lungo simulazioni di molecole e reazioni chimiche per aiutare la ricerca su cose come nuovi materiali, farmaci o catalizzatori industriali. La tattica può ridurre il tempo speso per esperimenti fisici e vicoli ciechi scientifici e rappresenta una parte significativa del carico di lavoro dei supercomputer del mondo.
Eppure i guadagni sono limitati perché anche i supercomputer più potenti non possono ricreare perfettamente tutti i complessi comportamenti quantistici di atomi ed elettroni anche in molecole relativamente piccole, dice Alan Aspuru-Guzik , professore di chimica ad Harvard. Non vede l'ora che le simulazioni giornaliere sui computer quantistici possano accelerare gli sforzi del suo gruppo di ricerca per trovare nuove molecole che emettono luce per i display, ad esempio, e batterie adatte per l'accumulo di energia su scala griglia.
In questo momento dobbiamo calibrare costantemente con dati sperimentali, afferma Aspuru-Guzik, che ha aperto la strada ai metodi per la simulazione di molecole sui computer quantistici. Alcuni di questi andranno via se abbiamo un computer quantistico.
La simulazione degli effetti quantistici che modellano le strutture molecolari e le reazioni è un problema naturale per i computer quantistici, perché il loro potere deriva dalla codifica dei dati in quegli stessi stati quantistici impegnativi. I componenti che compongono i computer quantistici, noti come qubit, possono utilizzare processi quantomeccanici per prendere scorciatoie computazionali impossibili per una macchina convenzionale. (L'azienda canadese D-Wave offre già un chip con proprietà quantistiche a ricercatori industriali e accademici, ma non è chiaro se il dispositivo offra i vantaggi attesi dai computer quantistici.)
Microsoft sta scommettendo su una forma meno matura di hardware quantistico rispetto a IBM e Google (vedi Microsoft Quantum Mechanics), ma ha uno degli sforzi più avanzati per sviluppare algoritmi quantistici pratici. La chimica e la scienza dei materiali sono tra le sue principali aree di interesse. I ricercatori del gruppo hanno recentemente cercato di mostrare come i sistemi ibridi in cui un computer convenzionale e un piccolo computer quantistico lavorano insieme potrebbero simulare la chimica.
Ha una grande promessa per lo studio delle molecole, dice Krista Svore , che guida il gruppo di Microsoft che lavora sugli algoritmi quantistici. La ricerca di nuovi materiali superconduttori pratici è una possibile applicazione del modello ibrido che non dovrebbe richiedere computer quantistici molto grandi, afferma. I computer convenzionali faticano a replicare il comportamento quantistico degli elettroni alla base della superconduttività.
Quando, o se, arriverà, il successo iniziale in chimica dovrebbe essere di buon auspicio per il futuro dei computer quantistici. Il loro potenziale per lo studio delle molecole è solo una manifestazione del loro talento per quelli che gli informatici chiamano problemi di ottimizzazione, che implicano l'identificazione della migliore soluzione possibile da molte alternative. Ciò può significare la configurazione più stabile degli elettroni di un atomo o il percorso di consegna più efficiente intorno a una città.
Oggi, le simulazioni chimiche possono essere il tipo di problema pratico di ottimizzazione che i ricercatori capiscono meglio come posare su un computer quantistico, afferma Chris Monroe , professore all'Università del Maryland e cofondatore della startup di informatica quantistica IonQ. Ma si stanno facendo progressi nella comprensione di altre applicazioni dell'ottimizzazione quantistica, come l'apprendimento automatico, e dovrebbero essercene molte di più.
Svore di Microsoft ritiene che le applicazioni di apprendimento automatico potrebbero arrivare in tempi relativamente brevi. Nel frattempo, la violazione della crittografia, sebbene una vera minaccia, è una delle applicazioni più lontane della tecnologia, perché gli algoritmi coinvolti richiederebbero un processore quantistico estremamente grande.
Monroe paragona l'attuale momento dell'informatica quantistica ai primi giorni del transistor, che ha avuto il suo primo successo rivoluzionario negli apparecchi acustici prima di passare a cose più grandi.
Non immaginavano che avresti potuto mettere 50 miliardi su un chip e fare tutte queste altre cose, dice. Siamo nella fase degli apparecchi acustici, in cui comprendiamo alcune applicazioni molto specifiche e dobbiamo continuare a esplorare.