Un lavoro di squadra paragonabile,
anzi superiore, a quello delle big tech americane. Il Consiglio
nazionale delle ricerche (Cnr-Ifn) di Milano, grazie al lavoro
congiunto di più team, è riuscito infatti a superare un brevetto
di Google nel merito del quantum computing. I ricercatori
guidati da Enrico Prati dell'Istituto di fotonica e
nanotecnologie, hanno sviluppato un sistema che, tramite
l'intelligenza artificiale e il deep learning, riesce a
risolvere in pochi millisecondi il 'problema' nel costruire le
porte logiche che un computer quantico può utilizzare per le sue
attività. Fino ad oggi, proprio compagnie come Google erano
riuscite nell'intento di velocizzare le operazioni ma con dei
concreti limiti, mentre il Cnr ha realizzato un algoritmo
polivalente, applicabile a qualsiasi computer con porte logiche
quantistiche. Lo studio è stato pubblicato sull'ultimo numero
dell'inserto di Nature "Communications Physics", e dimostra la
possibilità di applicare l'intelligenza artificiale e il deep
learning ad un compilatore finalizzato a programmare un
algoritmo ad oggi unico. Un risultato ottenuto con la
collaborazione di Matteo Paris dell'Università Statale di Milano
e Marcello Restelli del Politecnico di Milano. Su Nature, Enrico
Prati spiega che: "Analogamente ai computer convenzionali, in
cui i bit sono sottoposti ai calcoli attraverso porte logiche,
anche nei computer quantistici è necessario impiegare porte
logiche quantistiche, che però vanno programmate da una sorta di
sistema operativo, che conosce quali sono le operazioni
realizzabili". Tuttavia, versioni diverse di hardware possono
dar vita a scenari differenti, con la necessità di individuare
le sequenze corrette con cui 'attivare' le porte logiche
quantistiche necessarie.
Il team fa l'esempio di un giocatore di carte che deve
pensare a come fare le sue mosse, nonostante un numero limitato
di tentativi. "Abbiamo dunque sviluppato con il deep learning un
algoritmo in grado di trovare l'ordine giusto per giocare le 5 o
6 carte a disposizione, anche con sequenze lunghe centinaia di
giocate, scegliendo una per una quelle giuste per formare
l'intera sequenza" sottolinea Lorenzo Moro del Cnr. Dopo una
fase di addestramento, che va da qualche ora a un paio di
giorni, l'intelligenza artificiale impara a muoversi per creare
la sequenza di attivazione di ogni porta logica.
La ricerca del Cnr supera i contesti applicativi di altre
organizzazioni, sicuramente più conosciute. Il modello sorpassa
un brevetto di Google, che ha dimostrato di poter utilizzare
l'intelligenza artificiale per le porte logiche, ma con un
addestramento valido una sola volta. Dopo la sequenza di
attivazione, per averne un'altra, bisogna ricominciare daccapo.
I ricercatori italiani hanno invece individuato come costruire
tutte le porte logiche in maniera automatica. "La tecnologia del
quantum computer permette di risolvere problemi di calcolo
impossibili con strumenti ordinari e, in tale scenario, i
compilatori quantistici diventano fondamentali per un controllo
efficiente dei sistemi" conclude Prati.
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