MOKASE – Quantum Computing: cos’è, caratteristiche e applicazioni

Il quantum copunting, ossia il calcolo quantistico, è una tecnologia emergente che sta per diventare uno strumento di trasformazione fondamentale per le industrie di diversi settori. Cambierà il modo di progettare e creare prodotti, come quelli delle elettroforniture, e di gestire i processi produttivi. I potenziali usi dell’informatica quantistica includono anche la sanità, la pubblica amministrazione e la difesa. Grazie alla capacità di gestire enormi quantità di dati in parallelo e di risolvere problemi di calcolo critici, l’informatica quantistica è pronta a modificare e diversificare le operazioni aziendali.

Calcolo quantistico: cos’è

Il termine “informatica quantistica” è ampio e spesso confuso. Può riferirsi a molte cose diverse, come il processo di utilizzo della fisica quantistica in un sistema informatico o la tecnologia stessa. Per semplificazione possiamo sostanzialmente ridurre la sua definizione ad un enunciato: un computer quantistico è in grado di elaborare enormi quantità di combinazioni contemporaneamente, il che lo rende ideale per lavorare con problemi complessi che i computer tradizionali non possono risolvere. Infatti il quantum computing funziona attraverso i “qubit” che sono elementi dell’elaborazione quantistica contenenti informazioni proprio come un bit.

Contrariamente al bit che archivia un’unità binaria di informazione (“0” o “1”), rielaborandola in seguito in base alle regole della logica classica (booleana); il qubit racchiude in sé molteplici stati collegabili alle informazioni dell’elaborazione. Queste si collegano in maniera diretta alle proprietà fisiche della materia che acquisiscono rilevanza su scala microscopica.

Quantum computing: caratteristiche

Il quantum computing è ancora agli inizi. Possiamo però già affermare che si tratta di una tecnologia radicale che si palesa con sfide significative in termini di comprensione e progresso. Sia la programmazione quantistica, che il suo stack tecnologico presentano scarsa affinità con i loro corrispettivi classicamente intesi. Molte aziende tuttavia sono interessate al settore e la visibilità complessiva del mondo dell’informatica quantistica è aumentata.

I computer quantistici offrono nuovi modi per eseguire operazioni sui dati. L’intelligenza quantistica supererà le capacità di CPU e GPU su compiti specifici. L’intelligenza artificiale che può derivare da un computer quantistico sarà superiore all’attuale tecnologia di deep learning. Inoltre i computer quantistici possono simulare le interazioni dei componenti di macchinari complessi, calcolando con maggiore precisione i carichi e i percorsi di assemblaggio lungo le linee di produzione: per tale ragione questa tecnologia va a migliorare la produzione, ottimizzandola.

La tecnologia quantistica entra in campo quando si parla di grandi dati, calcolo e comunicazioni, e ha il potenziale di risolvere un numero significativamente maggiore di problemi rispetto alla tecnologia tradizionale, ed è certo che cambierà il mondo. Saranno quindi sempre più richiesti profili come scienziati quantistici, fisici, matematici, sviluppatori e specialisti di crittografia.

Quantum computing: aziende e applicazioni

Le aziende che investono nella scoperta di nuovi approcci algoritmici adattabili ad un contesto quantistico scoprono modi nuovi, innovativi e potenzialmente dirompenti per trovare soluzioni rispetto a quelle emerse nelle aziende tradizionali. L’Italia ha la grande opportunità di sviluppare una nuova economia nel segno della tecnologia quantistica. Al momento già il 14% delle grandi aziende nostrane sta sperimentando questa nuova tecnologia.

Le analisi degli specialisti mostrano che le principali applicazioni del quantum computing sono nei campi della chimica quantistica, della scienza dei materiali e della fisica delle alte energie, nonché nella simulazione di scenari con applicazioni in molti settori come la finanza, la geologia e le previsioni meteorologiche.

L’area di applicazione più popolare per l’informatica quantistica in questo momento è l’ottimizzazione (43%), che comporta la risoluzione di problemi in maniera ottimale dopo aver vagliato una gamma di possibilità. Segue a ruota la simulazione (38%), caratterizzata dalla rappresentazione e dalla simulazione del comportamento di sistemi articolati. Infine il quantum computing serve al riconoscimento, alla classificazione e al raggruppamento (19%) che si svolgono all’interno di grandi insiemi di dati con la funzione di generare modelli predittivi.

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