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Simulare reazioni chimiche per identificare nuovi medicinali, ottimizzare il traffico nelle città o le reti energetiche, esaminare i dati degli ospedali, potenziare la sicurezza informatica. Questi sono alcuni degli obiettivi che i computer quantistici, ovvero sistemi di calcolo innovativi, potrebbero raggiungere nei prossimi anni.
Questo, a condizione di superare alcune difficoltà che ne limitano l’utilizzo. Una delle sfide principali è rappresentata dal rumore di fondo, su cui ha lavorato un team di ricercatori dell’Università degli Studi di Milano, pubblicando un articolo su Npj Quantum Information.
Un’idea originale
Contrariamente ai computer tradizionali, che utilizzano i bit (0 o 1), questi supercomputer fanno uso dei qubit, unità di informazione estremamente potenti, ma anche molto instabili. Infatti, qualsiasi interferenza ambientale altera il loro stato, rischiando di compromettere i dati. Pertanto, fino ad oggi tali perturbazioni erano generalmente considerate un elemento da eliminare.
In questo contesto, i tecnici milanesi hanno analizzato il nostro cervello, dove le cellule, nonostante operino in condizioni avverse e con segnali sovrapposti, riescono a funzionare in modo efficace.
Da qui l’idea: tentare di utilizzare le componenti di disturbo, proprio come fanno i neuroni, per migliorare la tecnologia quantistica.
La memoria effimera
Per il loro esperimento, gli scienziati hanno impiegato il quantum reservoir computing, un modello specifico di intelligenza artificiale simile a quello delle reti neurali, ma più semplice da addestrare: si tratta, in particolare, di un sistema dinamico (reservoir) che riceve input in sequenza, li elabora e produce un output. Una caratteristica fondamentale di dispositivi come questo è la memoria effimera, ovvero la capacità di selezionare i ricordi: se una configurazione conserva tutto, finisce per saturarsi, mentre se dimentica rapidamente perde informazioni significative. Gli esperti hanno quindi tentato, all’interno del sistema, di gestire il rumore, sfruttandolo proprio per controllare la conservazione e l’eliminazione di contenuti.
Per regolarlo con precisione, hanno utilizzato un meccanismo di dissipazione controllata, ossia una sorta di dimenticanza guidata, che permette di decidere quali elementi far svanire e con quale velocità.
Risultati incoraggianti
“Già nel 2015 ci eravamo accorti che una particolare famiglia di algoritmi di intelligenza artificiale avrebbe potuto sfruttare il rumore, anziché subirlo”, afferma Enrico Prati, docente di Fisica teorica della materia alla Statale e coordinatore del progetto. “Purtroppo, all’epoca non erano disponibili gli strumenti per dimostrarlo. Poi, grazie al finanziamento del Piano nazionale di ripresa e resilienza (Pnrr) ricevuto alla fine del 2023, abbiamo proseguito con lo studio e, dopo circa due anni, siamo riusciti a completarlo”.
I risultati hanno confermato le loro ipotesi, dimostrando che, dosando il rumore, il computer è in grado di elaborare meglio sequenze lunghe di dati, mantenendo stabilità. In altre parole, diventa più robusto, controllabile ed efficiente. Un progresso verso potenziali applicazioni, in particolare per l’analisi di segnali in sequenza, come quelli finanziari, meteorologici o energetici.
“Ancora una volta la natura, che si è evoluta per milioni di anni, si è rivelata un’eccellente fonte di ispirazione per trovare strategie che consentono alla scienza di aprire nuovi orizzonti”, conclude Prati.
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