I computer quantistici e il loro continuo sviluppo stanno aprendo infinite inimmaginabili prospettive. Queste macchine super tecnologiche oggi promettono di risolvere problemi ritenuti insormontabili per i calcolatori convenzionali. Eppure, nonostante le immense possibilità offerte, le loro capacità di calcolo sono ancora limitate, soprattutto in alcuni settori.
Sembra, però, la matematica può diventare la chiave per un ulteriore salto di qualità per i computer quantistici. A dirlo è un recente esperimento pubblicato sulla rivista Advances. A lavorarci è stato un gruppo di ricerca formato, tra gli altri, da Pietro Faccioli dell’Università di Milano-Bicocca, due studiosi della Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di Trieste, Cristian Micheletti e Francesco Slongo e Philip Hauke dell’Università di Trento.
Matematica e computer quantistici verso un nuovo sviluppo
Il gruppo di ricerca italiano ha basato il proprio esperimento su un metodo matematico per riuscire a sfruttare pianamente alcune caratteristiche di determinati computer quantistici chiamati nel settore “quantum annealer”. Questo particolare metodo, definito Qubo, ovvero l’acronimo di “Quadratic Unconstraint Binary Optimization”, è stato sviluppato al fine di simulare in un modo nuovo miscele dense di polimeri. Questi polimeri sono molecole molto pesanti, importanti per i nuovi materiali e per la biologia.
Lo stesso approccio è stato utilizzato anche sui computer tradizionali è si è dimostrato decisamente efficace. Inoltre, coinvolge anche molteplici applicazioni che riguardano gli stessi sistemi molecolari.
Secondo i ricercatori coinvolti nell’esperimento, i computer quantistici anche se promettono di aumentare in modo considerevole le performance di calcolo presentano ancora molti limiti proprio perché si parla di una tecnologia in divenire. A tal proposito Slongo, dottorando della Sissa e primo autore dello studio, afferma che la matematica potrebbe intervenire attraverso una nuova strategia di simulazione applicabile anche ai computer quantistici o anche su quelli tradizionali come già accennato.
Micheletti, a tal proposito, spiega come una tecnica di simulazione definita Monte Carlo, rappresenta da ormai decenni il metodo di riferimento per l’analisi di sistemi complessi. Tra questi rientrano polimeri sintetici e quelli biologici, come ad esempio il DNA. L’efficienza di queste simulazioni però diminuisce rapidamente a mano a mano che la densità e la taglia del sistema aumentano. Proprio per questo motivo è fondamentale riuscire a studiare sistemi realistici, come ad esempio l’organizzazione dei cromosomi all’interno del nucleo della cellula. Ma questo processo richiede un grandissimo dispendio di risorse di calcolo. L’esperimento condotto sull’unione tra matematica e computer quantistici potrebbe dunque rappresentare un vero punto di svolta. Questo dettaglio è fondamentale per un contesto tanto in espansione quanto complesso da gestire.
