Il computer quantistico è già obsoleto di fronte a questa tecnologia dirompente che lo sta superando in campo scientifico

L’intelligenza artificiale potrebbe superare il calcolo quantistico?

Mentre le aziende tecnologiche investono del miliardi di computer quantisticisperando di rivoluzionare campi diversi come la finanza, la scoperta di farmaci e la logistica, rapidi progressi nell’intelligenza artificiale (AI) in fisica e chimica le simulazioni portano alcuni a chiedersi se avremo davvero bisogno dei computer quantistici.

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L’ascesa competitiva dell’IA

Mentre il campo dell’informatica quantistica è alle prese con la realtà dell’hardware quantistico volubile, l’intelligenza artificiale sta facendo progressi significativi, sfidando la supremazia dei computer quantistici, soprattutto nei settori della fisica fondamentale, della chimica e delle scienze dei materiali. La capacità e la complessità dei sistemi quantistici che l’intelligenza artificiale può simulare sta avanzando rapidamente, il che potrebbe spostare il presunto campo di gioco per i computer quantistici.

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Potenza e limiti dei computer quantistici

I computer quantistici promettono di eseguire determinati calcoli molto più velocemente dei computer classici, una promessa che richiederebbe però processori quantistici molto più grandi di quelli oggi disponibili. Gli algoritmi quantistici, come l'algoritmo di Shor, potrebbero risolvere i problemi in modo esponenzialmente più veloce degli algoritmi classici, ma solo se i problemi coinvolti consentono il pieno sfruttamento degli effetti quantistici.

Le barriere dell’informatica quantistica

Un recente studio scritto da Matthias Troyer, responsabile dell’informatica quantistica presso Microsoft, ha scoperto che i vantaggi teorici dei computer quantistici diminuiscono se si tiene conto della relativa lentezza dell’hardware quantistico rispetto ai moderni chip dei computer. Inoltre, la difficoltà di integrare grandi quantità di dati classici in un computer quantistico rappresenta un grosso ostacolo.

Vantaggi dell'intelligenza artificiale nella simulazione di sistemi debolmente correlati

L’intelligenza artificiale ha dimostrato di poter simulare sistemi quantistici debolmente correlati con alta efficienza utilizzando strumenti classici come la teoria del funzionale della densità (DFT). Questi sistemi sono più semplici da modellare perché le interazioni tra le particelle sono minime, rendendo i computer quantistici meno necessari per questo tipo di problemi.

Contributi dell'intelligenza artificiale alla chimica e alle scienze dei materiali

I recenti progressi nell’uso dell’intelligenza artificiale per generare dati su sostanze chimiche, biomolecole e materiali, che vengono poi utilizzati per addestrare le reti neurali, stanno rivoluzionando la capacità di prevedere le proprietà delle strutture chimiche. Questi modelli di intelligenza artificiale, che apprendono modelli nei dati, sono molto meno costosi da eseguire rispetto ai calcoli DFT convenzionali.

Prospettive future

La ricerca futura potrebbe consentire all’intelligenza artificiale di simulare anche i più grandi sistemi debolmente correlati, rendendo i computer quantistici potenzialmente obsoleti per queste applicazioni prima ancora che diventino ampiamente disponibili. Allo stesso tempo, anche i sistemi altamente correlati, che rimangono una sfida per DFT, stanno iniziando a essere accessibili grazie ai progressi nell’intelligenza artificiale, in particolare utilizzando le reti neurali per modellare gli stati eccitati dei sistemi quantistici.

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Questo articolo esplora come i recenti progressi nel campo dell’intelligenza artificiale potrebbero minacciare di rendere obsoleto il calcolo quantistico in molti campi, in particolare quelli in cui gli effetti quantistici sono dominanti. Mentre i computer quantistici sono ancora alle prese con notevoli limitazioni tecniche, l’intelligenza artificiale sta rapidamente avanzando nella simulazione di sistemi complessi, sollevando la questione se i computer quantistici siano davvero necessari nel futuro della ricerca e dell’industria.

Fonte: MIT

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