Cos’è il Quantum Computing
A cura di Alberto Acuto, Foresight & Technology Strategy Specialist
Per lungo tempo, i campi della fisica quantistica e dell’informatica hanno proceduto su binari paralleli. È noto che i moderni microprocessori, alla base dei computer, sono basati sulle leggi della meccanica quantistica: tuttavia, queste leggi sono applicate per sfruttare le proprietà macroscopiche dei semiconduttori, utilizzati nei transistor che implementano le porte logiche (NAND, NOR) alla base dei dispositivi di calcolo digitale. A partire dagli anni ’80 del secolo scorso, alcuni fisici proposero l’impiego di alcune proprietà quantistiche della materia per immagazzinare ed elaborare informazioni. Nacquero così il concetto di “qubit” – l’analogo quantistico del bit binario – e nuove porte logiche atte a manipolare l’informazione in esso contenuta. A differenza del bit, che memorizza un’unità binaria di informazione (“0” o “1”) poi processata secondo le regole della logica classica (booleana), il qubit contiene in sé tutti gli elementi del calcolo quantistico. Questi sono direttamente basati sulle proprietà fisiche della materia che tipicamente diventano rilevanti su scala microscopica. Su tale scala, le particelle cessano di avere uno stato determinato come per gli oggetti macroscopici (ad esempio “0” o “1”) e mostrano proprietà controintuitive quali la sovrapposizione di stati (contemporaneamente “0”, “1” e tutte le combinazioni dei due), la correlazione quantistica non-locale (“entanglement” fra qubit distinti) e l’interferenza.
È l’applicazione diretta di queste proprietà a fini di calcolo a costituire l’essenza della teoria della computazione quantistica. Questo approccio teorico è stato proposto decenni or sono, e da allora è stato studiato estensivamente e consolidato. Gli algoritmi quantistici sono progettati per sfruttare le proprietà fondamentali della materia al fine di risolvere problemi la cui complessità li rende inaffrontabili dall’informatica classica. Si parla spesso di vantaggio esponenziale: laddove raddoppiare il numero di bit in un calcolatore tradizionale ne raddoppia la capacità di calcolo, l’analoga operazione nel caso dei qubit conduce a un aumento esponenziale della potenza di elaborazione.
In teoria, qualsiasi particella o sistema quantistico dotato di proprietà a due stati (quali la polarizzazione o lo spin) può essere utilizzato come qubit. Nel corso degli anni, il problema dell’informatica quantistica si è dunque esteso dallo studio dei fondamenti teorici alla sfida ingegneristica della costruzione di un calcolatore quantistico. I numerosi approcci alla costruzione di macchine dotate di un numero potenzialmente scalabile di qubit inizializzabili a valori arbitrari, fornite di porte logiche quantistiche universali, e in grado di assicurare una facile lettura dei valori in uscita, si scontrano inevitabilmente con un ulteriore aspetto della realtà quantistica: la decoerenza. Le stesse proprietà quantistiche che assicurano un vantaggio computazionale esponenziale, sono infatti effimere e confinate nell’alveo dei processi microscopici. La sovrapposizione quantistica, ossia il principio per cui un qubit può trovarsi contemporaneamente in uno stato “0” e “1”, ed essere manipolato da una porta logica in un tale stato sovrapposto, è un fenomeno che scompare naturalmente quando il qubit interagisce con l’ambiente circostante. La sfida ingegneristica del quantum computing risiede dunque in massima parte nel “proteggere” i qubit dalle interferenze esterne, almeno per la durata richiesta dal calcolo in questione. Del resto, anche quando il qubit viene infine misurato e il suo valore letto, le sue proprietà quantistiche, che pure hanno consentito il calcolo, vengono distrutte: i valori osservati saranno esclusivamente “0” o “1”, e la “magia quantistica” che ha consentito il calcolo resta confinata nel fragile reame microscopico. Questo è un comportamento usuale della natura: una pallina da tennis è sì costituita da una miriade di particelle quantistiche, ognuna dotata delle proprietà sopra descritte, ma nessuno ha mai visto una pallina da tennis ruotare contemporaneamente in senso orario e antiorario! Un elettrone o un fotone possono farlo, e la sfida dell’ingegneria quantistica consiste proprio nel far emergere queste proprietà e sfruttarle nei nostri sistemi di calcolo macroscopici.
Le difficoltà insite in questa sfida ingegneristica sono titaniche. Gli attuali calcolatori quantistici, denominati NISQ (Near-term Intermediate Scale Quantum) sono dotati di un numero ridotto di qubit, e sono affetti da una rumorosità dovuta proprio a una scarsa resistenza al fenomeno della decoerenza, che li rende tuttora inadatti a un impiego commerciale. Innumerevoli gruppi di ricerca sono impegnati su scala globale a investigare approcci alternativi alla costruzione dei calcolatori quantistici: superconduttori, trappole a ioni, fotonica, atomi neutri sono solo alcuni di essi, e fra i più promettenti. Al contempo, lo sviluppo di tecniche di “Quantum Error Correction” (QEC) rappresenta la sfida ultima per portare un calcolatore quantistico a livello compiutamente commerciale nel corso del decennio.
Non solo ricerca: le applicazioni commerciali del Quantum Computing
Anzitutto, è opportuno puntualizzare che l’informatica quantistica non andrà in alcun modo a soppiantare né tanto meno a sostituire gli attuali calcolatori digitali: quanto ci attende è un’integrazione fra le risorse IT tradizionali, e “solver” quantistici impiegati per compiti specifici. In generale, si prevede che i calcolatori quantistici potranno condurre a vantaggi in grado di rivoluzionare i mercati laddove i problemi in gioco siano caratterizzati da un’elevatissima complessità computazionale. Si legge spesso di come i calcolatori quantistici siano in grado di risolvere in secondi problemi che richiederebbero secoli per una risoluzione sui calcolatori tradizionali. Benché ciò sia in linea di principio corretto, si tratta di casi limite – sebbene proprio alcuni di questi (la fattorizzazione di numeri primi fornita dall’algoritmo di Shor) rappresentino una concreta minaccia alla futura sicurezza informatica.
Più realisticamente, gli algoritmi quantistici permetteranno di rendere affrontabili, nella pratica comune, compiti che attualmente richiederebbero risorse di calcolo esorbitanti – compiti dunque proibitivi in termini di costi di risorse computazionali, consumi energetici, e tempistiche richieste dallo specifico caso d’uso. Ottimizzazione in tempi rapidi di configurazioni su scala combinatoria; migliore addestramento di modelli di intelligenza artificiale con minori consumi energetici; simulazione di scenari complessi, nuovi materiali e farmaci su scale di complessità attualmente inavvicinabili se non dai più potenti (e costosi) supercomputer: questi sono gli scenari più promettenti e attualmente in fase di studio.
I settori di mercato coinvolti sono molteplici: quello finanziario, banking e assicurativo, quello dei trasporti, la logistica, il settore della produzione e distribuzione dell’energia, l’industria manifatturiera, la difesa, il settore chimico e farmaceutico. In tutti questi settori, gli sforzi congiunti fra mondo della domanda e dell’offerta tecnologica si concentrano sull’identificazione dei casi d’uso più adeguati a beneficiare dell’informatica quantistica, sulle tecnologie più adeguate a indirizzarli, sulla previsione di disponibilità delle risorse di calcolo qualora queste non siano ancora disponibili, e sul percorso di adozione di questi strumenti, che andranno anche a rivoluzionare il modo in cui l’informatica è utilizzata a scopi commerciali. Proprio questo percorso dovrebbe essere un punto di attenzione immediato da parte delle aziende.
Quantum Computing: le sfide nell’adozione e perché è importante investire fin da ora
Da quanto detto, l'informatica quantistica non sarà parimenti rilevante in tutti i segmenti di mercato. Tuttavia, per le aziende che operano in settori ad alta intensità di dati, o in cui le simulazioni di scenari complessi e dinamici sono fondamentali, un’ispezione seria di questa tecnologia è senz’altro raccomandata. Un buon primo passo è lanciare un'iniziativa per costruire una comprensione degli algoritmi quantistici e acquisire esperienza utilizzando le piattaforme e gli strumenti esistenti. Ma se il valore trasformativo del calcolo quantistico è lontano almeno cinque o dieci anni, perché dovremmo considerare di investire ora?
In primo luogo, questa è una tecnologia radicale, che presenta sfide importanti in termini di comprensione e progressione. Sia la programmazione quantistica che il suo stack tecnologico hanno poca somiglianza con le loro controparti classiche. I primi utilizzatori che matureranno competenze e visibilità complessiva sul mondo dell’offerta tecnologica, acquisiranno un vantaggio strutturale via via che il calcolo quantistico guadagnerà trazione commerciale.
Inoltre, i progressi verso la piena maturità nel calcolo quantistico non seguiranno verosimilmente una curva regolare e continua. Al contrario, ci si aspetta che le tecnologie quantistiche potranno subire evoluzioni brusche e inattese, pur conservando il medesimo paradigma di programmazione. Le aziende che hanno investito per integrare il calcolo quantistico nel loro flusso di lavoro avranno molte più opportunità di essere in grado di capitalizzare rapidamente, e il divario che creeranno sarà difficile da colmare per le aziende concorrenti. Ciò offrirà un vantaggio sostanziale nei settori in cui i problemi computazionali classicamente intrattabili portano a colli di bottiglia e mancanza di opportunità di business.
Infine, non va dimenticato che, sebbene il quantum computing sia ancora una tecnologia sperimentale e i gruppi di ricerca e sviluppo siano focalizzati sullo sviluppo dell’hardware e degli algoritmi, la tematica andrà debitamente industrializzata nelle aziende che adotteranno la tecnologia. Le risorse di calcolo quantistiche dovranno essere integrate non solo a livello tecnologico, ma anche sotto gli aspetti metodologici, di flusso di lavoro e organizzativi. Conservare le buone pratiche di sviluppo acquisite in altri contesti di innovazione tecnologica, come il cloud computing e il machine learning, ed estenderle al campo del calcolo quantistico, è persino più importante, allo stato attuale, che sperimentare nuove tecniche algoritmiche. Mentre queste ultime attengono allo sviluppo di una consapevolezza delle potenzialità del calcolo quantistico nel proprio business, le prime riguardano lo sviluppo di un percorso interno di adozione tecnologica, che richiede tempo e influenza assetti e processi aziendali la cui modifica è sempre delicata. L’avvento di precedenti rivoluzioni tecnologiche ha spesso preso in contropiede gli utilizzatori: nel caso del cloud computing, le aziende hanno appreso faticosamente come ristrutturare le proprie architetture applicative, e come definire nuovi processi di sviluppo e automazione, sia applicativa che infrastrutturale, che vanno sotto nomi quali DevOps e GitOps; nel caso delle tecniche di intelligenza artificiale, si è appreso solo col tempo l’importanza di una corretta metodologia che integri i contributi di figure professionali eterogenee e multidisciplinari, come gli sviluppatori software e i data scientist: ciò va ora sotto il nome di MLOps, ma il suo processo di adozione nelle aziende è spesso ancora lontano dal raggiungere quella maturità che la tecnologia stessa ha ormai acquisito. Le aziende dovrebbero dunque cogliere l’opportunità di concentrare la propria attenzione sul percorso di adozione, anche se le tecnologie sono ancora immature – o proprio per questo: riteniamo che la migliore opportunità per uno sviluppo rapido e armonico dell’informatica quantistica sia rappresentata dal giungere al momento della piena potenzialità e maturità del settore congiuntamente fra gli attori dell’offerta tecnologica e quelli della domanda.
Il Quantum Computing in NTT DATA e NTT Group
NTT Group esprime globalmente uno spettro di attività e offerta particolarmente ampio, che spazia dalla ricerca pura e applicata – attraverso NTT Research (basata negli Stati Uniti) e NTT R&D (basata in Giappone) – fino allo sviluppo software, all’integrazione di sistemi e alle competenze di dominio – tipicamente coperte da NTT DATA.
Nel quadro del programma strategico IOWN, volto alla definizione di nuovi paradigmi tecnologici per la comunicazione e il processing basati sulla fotonica, NTT sviluppa un approccio tecnologico al quantum computing utilizzando la luce laser. Si tratta delle macchine di Ising coerenti (“Coherent Ising Machines” – CIM), specificamente progettate per risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria inaffrontabili con tecniche classiche. I prototipi ingegnerizzati di tali macchine, denominati LASOLV (“LAser SOLVer”) sono installati nei laboratori NTT R&D di Tokyo, e utilizzati per compiti di ricerca e sviluppo.
Sul versante NTT DATA, le tecnologie emergenti sono sviluppate nella rete di Innovation Center distribuiti a livello globale. In particolare, la tematica del quantum computing è a carico di due dei cinque Innovation Center: Tokyo e Milano. In entrambi viene studiato come associare casi d’uso rilevanti per i nostri clienti con le migliori tecnologie quantistiche e di ispirazione quantistica disponibili oggi e in prospettiva. Gli Innovation Center curano anche lo sviluppo di partnership, vitali nel nascente ecosistema delle tecnologie quantistiche, con controparti interne ed esterne. Queste annoverano centri di ricerca e università di primissimo piano, negli Stati Uniti, Canada, Giappone, Europa e Australia, e una rete di startup “nativamente quantum”, che pur offrendo prodotti e competenze di rilievo, non sono in grado di portare servizi professionali sulla scala già raggiunta dalle aziende interessate all’approfondimento della tematica.