Il quantum computing è ancora all’inizio delle sue potenzialità di sviluppo. Tuttavia, le tendenze attuali e gli esempi di trasformazione già dimostrano che i computer quantistici stanno diventando sempre più potenti. Christian Reinwald, Head of Product Management and Marketing di reichelt elektronik, condivide la sua prospettiva sui progressi nel settore hardware, lo sviluppo delle applicazioni, gli algoritmi quantistici e la standardizzazione. Inoltre, rivela i suoi insight su diverse aree di tendenza come il machine learning e l’intelligenza artificiale (ML e AI), il rilevamento quantistico e molto altro.
Trend attuali nel quantum computing
I computer quantistici aspirano a risolvere in modo efficiente problemi considerati in precedenza irrisolvibili. Ma in che modo? È possibile rispondere a questa domanda esaminando i vari vantaggi offerti dai processori quantistici rispetto a quelli tradizionali: i computer quantistici utilizzano le leggi della meccanica quantistica e operano con i qubit, mentre i computer classici con i bit.
Il vantaggio dei qubit è che possono non solo assumere i valori 0 o 1, ma anche consentire qualsiasi combinazione dei due attraverso la sovrapposizione di stati quantistici. Questo rende i computer quantistici molto più potenti e offre la possibilità di portare a termine in tempo reale compiti che i supercomputer attuali non riuscirebbero a completare.
Progressi nel settore hardware
Il quantum computing sta diventando un campo sempre più interessante per le sue numerose possibili applicazioni.
Istituti e strutture di ricerca di grandi dimensioni a livello europeo, ad esempio, si dedicano allo sviluppo di varie tecnologie quantistiche: nuove architetture e tecnologie, come i qubit superconduttori, sono attualmente oggetto di ricerca.
In questa tecnologia, i bit quantistici devono essere realizzati mediante correnti che scorrono senza resistenza in circuiti superconduttori. Il vantaggio di queste correnti è che sono relativamente resistenti alle interferenze esterne e possono quindi mantenere le proprietà quantistiche per un periodo più lungo.
Sviluppo di applicazioni
Nonostante le aspettative e la ricerca sui computer quantistici, questi non sono ancora entrati nell’uso quotidiano. Tuttavia, esiste già un numero crescente di applicazioni adatte all’uso dei computer quantistici nel settore industriale, soprattutto nel campo della scienza dei materiali e dell’ottimizzazione.
In questo caso, i cosiddetti algoritmi quantistici vengono utilizzati per aiutare nella risoluzione di compiti di ottimizzazione complessi.
Ad esempio, sono impiegati da alcune aziende per sviluppare applicazioni utilizzabili nel settore dell’energia e nella logistica, in particolare nelle supply chain adattive.
Algoritmi quantistici
Per la realizzazione di tali applicazioni, vengono utilizzati algoritmi speciali per calcolare la garanzia di qualità sistematica. Per il modo in cui i qubit rispondono a questi algoritmi, è possibile processare simultaneamente molte più variabili rispetto a un supercomputer.
Pertanto, lo sviluppo di algoritmi specificamente ottimizzati per i computer quantistici ricopre un’area fondamentale della ricerca nel settore del quantum computing. Per alcune applicazioni, questi algoritmi possono essere significativamente più veloci ed efficienti.
Standardizzazione
Oltre allo sviluppo di algoritmi, la comunità scientifica del quantum computing si sta adoperando per sviluppare standard di programmazione, condivisione di algoritmi e benchmarking dei computer quantistici per migliorare l’interoperabilità e la comparabilità.
Queste tendenze dimostrano come il quantum computing rappresenti un’area di ricerca significativa che potrebbe trasformare molte applicazioni. Per l’industria, ciò si traduce in un potenziale di trasformazione concreto.
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Potenziale trasformativo del quantum computing
Machine learning e intelligenza artificiale (AI)
Come spiegato in precedenza, i computer quantistici possono processare e restituire una quantità molto elevata di percorsi in parallelo, rendendo possibile l’analisi dei dati in modo più veloce. Il potenziale delle tecnologie quantistiche si esprimerà soprattutto nei campi del machine learning e dell’intelligenza artificiale, trasformando profondamente le possibili applicazioni pratiche.
Infatti, mentre molte operazioni basate sull’intelligenza artificiale richiedono ancora una notevole quantità di tempo nonostante l’avanzamento della potenza di calcolo dei sistemi informatici classici, i computer quantistici sono in grado di riconoscere modelli e correlazioni più rapidamente ed efficientemente.
L’analisi e l’interpretazione delle immagini con le reti neurali quantistiche sono particolarmente interessanti e sono già state sperimentate. L’industria, in particolare, può utilizzare queste tecnologie per migliorare la garanzia di qualità e l’ottimizzazione della produzione, ad esempio, o per aumentare l’efficienza della logistica e della supply chain. Ciò consentirebbe anche di ottimizzare l’utilizzo delle risorse.
Sensori quantistici
Tuttavia, le tecnologie quantistiche non solo stanno andando oltre i limiti del possibile nell’analisi e nell’elaborazione dei dati, ma anche nel campo delle applicazioni dei sensori.
I sensori quantistici sono generalmente in grado di misurare tutte le variabili fisiche come tempo, pressione, temperatura, correnti elettriche e accelerazione con un livello di precisione non raggiungibile dai sensori che utilizzano altre tecnologie più tradizionali.
Con questa vasta gamma di opzioni, i sensori quantistici detengono un elevato potenziale per il rivoluzionamento dell’industria. Quanto più le aziende potranno beneficiare dei sensori quantistici, tanto prima altre tecnologie quantistiche saranno in grado di affermarsi.
Le applicazioni attualmente oggetto di ricerca includono, ad esempio, nel settore dell’elettronica, la visualizzazione dei singoli bit nei supporti di memorizzazione elettronici.
Nella diagnostica medica, ad esempio, l’obiettivo è quello di utilizzare la tecnologia dei sensori quantistici per avere una visione dei minuscoli campi magnetici del cuore e del cervello.
Anche nel settore automobilistico, i grandi produttori lavorano da tempo alla produzione di sensori quantistici per il controllo dei veicoli autonomi o alla costruzione di potenti batterie per le auto elettriche. Per quanto riguardo quest’ultima applicazione, potrebbe essere estesa anche ad altri settori e non solo a quello automobilistico.
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Ottimizzazione dei flussi di traffico
Il quantum computing è particolarmente adatto anche all’ottimizzazione dei flussi di traffico stradale. Un computer quantistico può eseguire calcoli complessi e quindi restituire più rapidamente ed efficientemente i migliori percorsi per veicoli e aerei in tempo reale.
L’industria può sfruttare questa tecnologia per ottimizzare le supply chain, ad esempio, o per ridurre la congestione del traffico nelle città. Le aziende che si occupano della consegna di colli potrebbero così pianificare i loro percorsi in modo più ottimale.
Non solo l’industria, ma anche i privati beneficerebbero dell’ottimizzazione dei flussi di traffico stradale e ferroviario.
Simulazione di reazioni chimiche
Un’altra possibile applicazione del quantum computing è la simulazione di reazioni chimiche. Un computer quantistico può simulare le interazioni tra atomi e molecole, accelerando così lo sviluppo di nuovi materiali e farmaci.
Ad esempio, l’industria può utilizzare la chimica quantistica o la ricerca sui materiali per ottimizzare la realizzazione di materiali per l’industria automobilistica o aerospaziale.
In futuro, il quantum computing potrebbe essere in grado di riprodurre nuove molecole e materiali con le loro proprietà, tra cui nuovi solventi per il riciclo dell’anidride carbonica.
Il quantum computing di pari passo con il computing tradizionale
Questi esempi dimostrano come le attuali tendenze nel quantum computing offrano molte possibili applicazioni nel settore industriale e che la tecnologia ha un potenziale trasformativo che può influire sul modo in cui le aziende operano e si differenziano dalla concorrenza. I computer quantistici sembrano quindi in grado di risolvere l’irrisolvibile.
Ma si può parlare di portatori di soluzioni universali del futuro?
L’obiettivo a lungo termine di sviluppare un computer quantistico universale che risolva problemi computazionali ostici in modo esponenzialmente più rapido di un computer classico sembra essere ancora lontano.
Tuttavia, un’architettura adeguata per il calcolo di sfide pratiche può essere realizzata migliorando radicalmente sia l’hardware che il software. È anche realistico che i computer quantistici non sostituiranno per il momento i computer tradizionali, ma li integreranno nelle applicazioni per aiutare i settori che necessitano di supporto oltre le tecnologie più tradizionali.
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