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Computer quantistici, trovato un modello che supera Google

Elaborato un compilatore di porte logiche basato sul deep learning. Grazie all’intelligenza artificiale permette di programmare un algoritmo per qualsiasi computer quantistici dopo un solo “addestramento”.

Sviluppato grazie all’intelligenza artificiale, un compilatore quantistico per programmare un algoritmo su qualsiasi computer quantistico basato su porte logiche

Lo studio dell‘Istituto di fotonica e nanotecnologie del Cnr, in collaborazione con Università Statale di Milano e Politecnico di Milano,è pubblicato sulla rivista Nature “Communication Physics”. Un team di ricercatori italiani, coordinato da Enrico Prati dell’Istituto di fotonica e nanotecnologie del Cnr di Milano, ha sviluppato, un compilatore quantistico per programmare un algoritmo su qualsiasi computer quantistico basato su porte logiche.

Il risultato, ottenuto dalla collaborazione con Matteo Paris dell’Università Statale di Milano e con Marcello Restelli del Politecnico di Milano, è stato pubblicato sulla rivista di Nature “Communications Physics”.

“Analogamente ai computer convenzionali, anche nei computer quantistici è necessario impiegare porte logiche quantistiche”. spiega Enrico Prati.

“Tuttavia esistono molte versioni diverse di hardware che forniscono differenti operazioni realizzabili, come un piccolo mazzo di carte da gioco da cui scegliere”. Gli hardware dei computer quantistici sono complessi e offrono solo alcune porte logiche fondamentali. Ma esiste sempre un modo per costruire una porta logica quantistica a partire da quelle effettivamente implementabili su uno specifico hardware? “Esiste una teoria che assicura di sì ma non dice come procedere”, prosegue il ricercatore del Cnr-Ifn”.

“È un po’ come cercare un modo per partire da Roma Fiumicino e arrivare in tutte le città del mondo”

È un po’ come cercare un modo per partire da Roma Fiumicino e arrivare in tutte le città del mondo, potendo fare solo tragitti di esattamente 15.000 km lungo due precise direzioni, lungo meridiani o paralleli, e avendo a disposizione tutto il carburante che si vuole. Per arrivare a Roma Ciampino bisognerà fare moltissime volte il giro del mondo prima di atterrare e la sfida è stata risolvere il problema”.

La sfida, è passata a Lorenzo Moro, all’epoca laureando in Fisica dell’Università degli Studi di Milano e oggi dottorando del Politecnico di Milano. “Abbiamo chiesto all’intelligenza artificiale di trovare l’ordine per giocare le 5-6 carte a disposizione, scegliendo una per una quelle giuste”, spiega Moro.

“Dopo una fase di addestramento, l’intelligenza artificiale impara a costruire la sequenza per ogni porta logica, impiegando pochi millisecondi”. La ricerca poi ha ricevuto il brevetto.

“I computer quantistici promettono di risolvere problemi di calcolo molto più rapidamente”

Il nostro modello supera infatti un brevetto simile di Google che utilizza l’intelligenza artificiale dopo l’addestramento ma per una sola porta logica, poi è richiesto un nuovo addestramento. Noi abbiamo invece individuato come costruire tutte le porte logiche quantistiche con un addestramento unico, con il cosiddetto deep learning”, conclude Prati.

“I computer quantistici promettono di risolvere problemi di calcolo molto più rapidamente e i compilatori quantistici sono un elemento fondamentale per un loro controllo efficiente”.

About Daniele Mereu

Studente magistrale in Relazioni Internazionali (Studi Euro-Mediterranei) presso l'Università di Cagliari. Laureato in Scienze Politiche e diplomato in Relazioni Internazionali per il Marketing.

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