Quantum Computing: una realtà sempre più vicina
A cura di Paola Barillà, Data Scientist
Il Quantum Computing è un paradigma di calcolo che sfrutta i principi della meccanica quantistica per eseguire operazioni su dati rappresentati da qubit, unità di informazione quantistica. Contrariamente ai computer classici, che usano bit per rappresentare informazioni come 0 o 1, i qubit possono esistere in uno stato di sovrapposizione, consentendo calcoli più complessi e potenzialmente molto più veloci per problemi specifici. Questa tecnologia ha rapidamente catturato l'attenzione del mondo tecnologico per le sue promettenti applicazioni in una vasta gamma di settori.
Attualmente, il Quantum Computing si trova ancora in uno stato di sviluppo e ricerca avanzata: come abbiamo approfondito anche in un precedente articolo, numerose aziende e istituti di ricerca stanno investendo risorse significative per sviluppare hardware quantistico sempre più potente e affidabile, oltre a sviluppare algoritmi e software specifici per sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia.
Sebbene siano stati compiuti progressi significativi, il Quantum Computing non è ancora ampiamente utilizzato in applicazioni pratiche su larga scala. Tuttavia, sono stati raggiunti importanti traguardi, come la dimostrazione di algoritmi quantistici in grado di risolvere determinati problemi in modo più efficiente rispetto ai computer classici e alcune soluzioni stanno vedendo la loro applicazione già in contesti industriali.
Ad oggi, il limite principale alle soluzioni ottenibili con il Quantum Computing è principalmente legato alla disponibilità sul mercato dell’hardware in grado di supportare questa tecnologia e, tenendo conto di questo fattore, i principali ambiti di applicazione che vedremo svilupparsi nei prossimi anni sono:
- Ottimizzazione quantistica
Nei prossimi 2-3 anni è ragionevole pensare allo sviluppo di algoritmi di ottimizzazione e di tecniche Quantum-Inspired che possono risolvere casi d'uso reali utilizzando dati del mondo reale. - Apprendimento automatico quantistico
Nel medio termine, quindi nell’arco dei prossimi 5-10 anni, è possibile ipotizzare lo sviluppo di soluzioni di Quantum Machine Learning, che sfrutteranno le capacità emergenti dei computer quantistici per analizzare e apprendere da grandi insiemi di dati in modo più efficiente rispetto ai metodi classici. - Simulazione quantistica
Questa è l’applicazione che sarà disponibile sul lungo termine, nei prossimi 10-30 anni e permetterà di sfruttare le potenzialità del Quantum Computing per realizzare simulazioni che accelerano la risoluzione di problemi complessi, come la creazione di nuove molecole, materiali e il miglioramento delle simulazioni Monte Carlo (un tipo particolare di simulazione che permette di utilizzare dei modelli matematici per determinare le probabilità di determinati risultati).
Nei prossimi paragrafi, esploreremo le diverse applicazioni del Quantum Computing in alcuni settori chiave come quello finanziario, logistico, energetico e chimico, che in un prossimo futuro potranno trasformare il loro business grazie a questa tecnologia.
Il Quantum Computing applicato alla finanza, dalla gestione dei dati alle analisi complesse
Nel settore finanziario, il Quantum Computing offre soluzioni innovative per problemi di ottimizzazione dei portafogli, analisi dei rischi e previsione dei mercati. Algoritmi quantistici avanzati possono rivoluzionare il modo in cui vengono gestiti i dati finanziari, consentendo decisioni più rapide e accurate e riducendo il rischio di errori costosi. Ecco alcuni esempi di possibili applicazioni.
La determinazione del prezzo delle opzioni
Le opzioni costituiscono un componente significativo del panorama dei prodotti e dei servizi finanziari all'interno del settore finanziario. La sfida principale associata alle opzioni risiede nella determinazione del loro valore, principalmente a causa della loro dipendenza da diversi asset sottostanti. L'approccio convenzionale per il calcolo del loro valore coinvolge algoritmi Monte Carlo, che si basano su processi casuali e possono richiedere molto tempo. Per affrontare questa sfida solitamente si sviluppa una soluzione per calcolare rapidamente e deterministicamente i valori delle opzioni. L'utilizzo di algoritmi quantum-inspired e quantistici rappresenta un significativo balzo in avanti nel campo dei calcoli finanziari delle opzioni, offrendo una combinazione di elaborazione più rapida e maggiore precisione su una vasta gamma di opzioni finanziarie, riducendo notevolmente i tempi di calcolo.
L’ottimizzazione del portafoglio
L'ottimizzazione del portafoglio è un compito impegnativo che richiede di trovare la combinazione più favorevole di asset per creare il portafoglio ideale per i clienti di una determinata banca. L'utilizzo di un approccio quantistico consente di ottenere risultati più rapidi potendo accedere ad una selezione di asset notevolmente ampliata e portafogli eccezionali rispetto alle attuali metodologie classiche. Gli algoritmi quantistici avanzati consentono di ottimizzare i portafogli per aumentare la redditività, contemporaneamente a mitigare i rischi, accelerare il tempo per ottenere i risultati e facilitare un'analisi di mercato completa e futura nell'ambito finanziario.
Il rilevamento delle frodi
Il rilevamento delle frodi nelle banche consiste nell'identificare e prevenire attività non autorizzate, come il furto d'identità o le frodi con carte di credito. La sfida sta nel distinguere le transazioni legittime da quelle fraudolente in tempo reale, poiché i truffatori evolvono costantemente le loro tattiche per eludere le misure di rilevamento. I sistemi di rilevamento delle frodi efficaci sfruttano tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale per adattarsi continuamente e migliorare la capacità di riconoscere e prevenire attività fraudolente. Il machine learning quantistico può migliorare il rilevamento delle frodi sfruttando le capacità di elaborazione parallela dei computer quantistici. Ciò consente un'analisi più approfondita di grandi quantità di dati, un miglior riconoscimento di modelli per schemi di frode complessi e prestazioni migliorate dei modelli di machine learning classici.
Il Quantum Computing per l’ottimizzazione di logistica e trasporti
Nel settore della logistica e dei trasporti, il Quantum Computing può ottimizzare le rotte di trasporto, riducendo i tempi di consegna e i costi operativi. Gli algoritmi quantistici possono risolvere problemi di pianificazione della distribuzione in modo più efficiente, migliorando la gestione della supply chain e l'esperienza complessiva del cliente. Alcuni esempi di applicazioni del Quantum Computing in questo settore sono i seguenti.
La consegna di merci
Trovare la configurazione ottimale delle rotte per una flotta di veicoli che devono partire da un determinato punto di origine (o deposito) e raggiungere un insieme prestabilito di destinazioni è fondamentale per la consegna delle merci. Generalmente, questo problema è computazionalmente difficile (NP-hard) e richiede una grande quantità di risorse in termini di tempo, energia, costi ed emissioni di CO2. Gli approcci quantistici possono fornire miglioramenti significativi per questo compito, chiamato Problema del Percorso del Veicolo (VRP), in termini di qualità e accelerazione della soluzione ottimale. Gli algoritmi quantistici, infatti, possono fornire soluzioni in grado di soddisfare i vincoli imposti dal problema, garantendo percorsi più brevi e, di conseguenza, anche minori emissioni di CO2 e riducendo il tempo necessario per trovare la soluzione migliore rispetto ai risolutori classici. Ciò comporta anche una riduzione dei costi ottenuta grazie al minor tempo necessario per trovare la soluzione (kWh) e ai percorsi più brevi (costi del carburante).
L’ottimizzazione real-time del traffico
Uno dei problemi chiave per le città moderne è la modifica delle infrastrutture di trasporto permanenti, che generalmente sono costose e lente da modificare. L'avvento dei sistemi di gestione del traffico intelligente offre possibili miglioramenti ai sistemi di trasporto esistenti con un minimo costo aggiuntivo. Alcuni requisiti per tali sistemi includono la gestione dei flussi di mobilità in tempo reale o quasi reale, attraverso l’utilizzo di componenti software flessibili e modulari. Costruire un tale sistema di gestione del traffico, che sfrutti grandi quantità di dati in tempo reale, rappresenta una sfida significativa con le tecnologie che oggi abbiamo a disposizione, rendendo necessario l'uso di tecnologie emergenti per superare questi ostacoli. Uno dei candidati più promettenti per un tale compito è il calcolo quantistico che, grazie alla sua capacità di risolvere problemi di ottimizzazione complessi in modo tempestivo, può garantire i benefici in termini di tempo, energia, costi ed emissioni illustrati nel caso d’uso precedente.
Il disegno della rete di trasporti
I nuovi modi di mobilità, efficienza, costo e convenienza dovrebbero soddisfare le esigenze e le necessità di mobilità esistenti. Infatti, l'importanza economica della mobilità delle persone crea la necessità di sviluppare tecniche e strategie che forniscono soluzioni competitive, risolvendo i problemi dei trasporti pubblici con una velocità ragionevole. Pertanto, un'analisi sistematica per definire le frequenze dei veicoli, le rotte e le fermate è necessaria per ottenere migliori strumenti di progettazione della rete di trasporto. L'avvento del calcolo quantistico ha offerto l'opportunità di risolvere questi problemi più rapidamente, ad esempio utilizzando le macchine quantistiche dette “Quantum Annealers”. È importante notare che questa tipologia di soluzione ha implicazioni per le reti in contesti diversi, inclusi comunicazioni, traffico, operazioni industriali, elettricità, acqua, catene di approvvigionamento più ampie ed epidemiologia.
Come il Quantum Computing può trasformare il settore energetico
Il Quantum Computing offre potenziali applicazioni rivoluzionarie nel settore energetico, contribuendo alla progettazione di reti e sistemi energetici più efficienti e sostenibili. Grazie alla capacità di ottimizzare complessi modelli di previsione della domanda e dell'offerta energetica, i computer quantistici possono aiutare a massimizzare l'efficienza delle risorse e a integrare fonti di energia rinnovabili in modo più efficace nella rete elettrica. Inoltre, la simulazione quantistica può accelerare lo sviluppo di nuove tecnologie energetiche avanzate, consentendo una transizione più rapida verso un futuro energetico più pulito e sostenibile, come mostrano i casi d’uso riportati di seguito.
L’ottimizzazione della rete di distribuzione
La distribuzione dell'energia è un processo complesso che coinvolge la trasmissione di energia dalla fonte di produzione agli utenti finali, come le abitazioni e le industrie. La distribuzione dell'energia è progettata per soddisfare la domanda energetica delle diverse aree e degli utenti finali in base al tempo, alle stagioni e alle esigenze. Il sistema di monitoraggio è flessibile e adattabile per garantire che l'energia sia disponibile quando e dove serve. Una soluzione di calcolo quantistico può aiutare nell’ottimizzazione della distribuzione dell'elettricità attraverso la rete di trasmissione, massimizzando l'efficienza complessiva, minimizzando le perdite e garantendo che ciascuna stazione riceva o invii la quantità desiderata di energia.
L’ottimizzazione della produzione di energia
Il problema dell'ottimizzazione della produzione di energia è una sfida complessa che coinvolge la gestione efficiente delle risorse e delle infrastrutture per soddisfare in modo affidabile, economico e sostenibile la domanda di energia anche in risposta ad un picco nella domanda. Il calcolo quantistico potrebbe offrire nuove prospettive e soluzioni più efficaci per ottimizzare la produzione di energia, consentendo alle aziende e ai ricercatori di affrontare sfide complesse con maggiore precisione, efficienza e velocità.
L’ottimizzazione delle squadre di lavoro
Immaginiamo una situazione in cui un ingegnere sul campo è responsabile di visitare diverse località per ispezionare vari asset ed eseguire una serie di compiti di manutenzione. Questo scenario abbraccia sfide relative sia al Problema del Commesso Viaggiatore (TSP), noto anche come TSP, che alla Pianificazione dei Compiti nei Laboratori (JSS). Il TSP presenta l'arduo compito di determinare i percorsi più efficienti per il viaggio dell'ingegnere tra le varie località. D'altra parte, il problema JSS si concentra sull'ottimizzazione della sequenza di compiti su macchine, tenendo conto di vari fattori come l'ordine dei compiti, la disponibilità delle macchine e la durata delle attività. L'utilizzo del calcolo quantistico consente di migliorare le prestazioni del sistema di risoluzione, riducendo al contempo il consumo energetico complessivo.
Chimica computazionale: il Quantum Computing aiuta a sviluppare nuovi materiali e processi
Nell’ambito della chimica computazionale il Quantum Computing consente la simulazione accurata e dettagliata di reazioni chimiche complesse, una capacità fondamentale per lo sviluppo di nuovi materiali, catalizzatori e processi chimici più efficienti e sostenibili. Grazie alla potenza computazionale dei computer quantistici, infatti, i ricercatori possono esplorare in modo più approfondito il comportamento dei sistemi molecolari e prevedere le proprietà di nuovi composti con una precisione senza precedenti. Ciò apre la strada a innovazioni significative in settori come la farmaceutica, la produzione di materiali avanzati e la chimica verde. Ecco i principali campi in cui l’applicazione del Quantum Computing risulta rivoluzionaria in ambito chimico.
La simulazione molecolare avanzata
La simulazione molecolare avanzata riguarda lo studio delle interazioni tra atomi e molecole, fondamentale per comprendere il comportamento chimico dei materiali. Questo processo richiede un'enorme potenza computazionale e può essere estremamente complesso a causa della natura quantistica dei legami chimici e delle interazioni intermolecolari. Il Quantum Computing può simulare in modo efficiente e accurato i sistemi molecolari complessi sfruttando algoritmi specifici, come l'algoritmo di simulazione di dinamica quantistica. Utilizzando qubit quantistici, può rappresentare simultaneamente diversi stati molecolari, consentendo una valutazione più dettagliata delle interazioni chimiche e delle proprietà molecolari.
La progettazione di materiali innovativi
La progettazione di materiali innovativi richiede la ricerca di nuove combinazioni atomiche per ottenere proprietà materiali specifiche, come la conducibilità elettrica, la resistenza meccanica o la capacità di assorbire la luce. Questo processo può essere lungo e costoso usando metodi tradizionali, poiché richiede la sperimentazione di una vasta gamma di composizioni chimiche e strutture atomiche. Il Quantum Computing può esplorare rapidamente una vasta gamma di combinazioni atomiche sfruttando algoritmi di ottimizzazione quantistica. Questi algoritmi consentono di identificare le strutture atomiche ottimali per soddisfare specifiche proprietà desiderate dei materiali, riducendo notevolmente il tempo e le risorse necessarie per la progettazione di nuovi materiali.
L’ottimizzazione delle reazioni chimiche
Ottimizzare le reazioni chimiche significa trovare le condizioni di temperatura, pressione e concentrazione ottimali per massimizzare la resa di un determinato prodotto chimico desiderato o minimizzare la formazione di sottoprodotti indesiderati. Questo può essere un problema complesso con molte variabili da considerare, quindi è spesso necessario un approccio sperimentale iterativo per trovare la soluzione ottimale. Il Quantum Computing può risolvere il problema dell'ottimizzazione delle reazioni chimiche, perché permette di esplorare efficacemente lo spazio delle soluzioni possibili utilizzando algoritmi quantistici di ricerca globale. Questi algoritmi possono trovare rapidamente le condizioni ottimali per una reazione chimica specifica, riducendo il tempo e le risorse necessarie per lo sviluppo di nuovi processi chimici.
Perché investire nelle potenzialità del Quantum Computing già oggi
Il Quantum Computing rappresenta, pertanto, una svolta significativa nell'evoluzione della tecnologia, con impatti trasformativi in una vasta gamma di settori di mercato. Come abbiamo visto, dalla sanità alla finanza, dalla sicurezza informatica alla logistica, questa tecnologia offre soluzioni innovative per affrontare sfide complesse e aprire nuove opportunità di crescita e sviluppo. Con il continuo progresso e l'adozione del Quantum Computing, ci aspettiamo di vedere un'accelerazione nell'innovazione in molteplici settori, con conseguenti benefici tangibili per le imprese e la società nel suo complesso.
L'opportunità di investire nel campo del Quantum Computing ora si presenta, quindi, come una mossa strategica fondamentale per le imprese, capace di garantire un vantaggio competitivo nel panorama tecnologico del futuro. Gli attuali sviluppi indicano che i primi ad adottare questa tecnologia e a sviluppare competenze specializzate, così come a creare un solido portafoglio di proprietà intellettuale nel settore, potrebbero beneficiare enormemente una volta che il Quantum Computing inizierà a permeare in modo più diffuso il mercato. La rapidità con cui si prevedono progressi significativi in questo campo sottolinea l'importanza di agire prontamente e in modo strategico: coloro che saranno in grado di comprendere e sfruttare appieno le potenzialità di questa tecnologia avranno la possibilità di rendere il proprio business a prova di futuro.