L’intelligenza artificiale ha registrato uno sviluppo vertiginoso. Rivoluzionando numerosi settori. Eppure, dietro a tale crescita si cela un problema sempre più pressante. Ovvero l’elevato consumo energetico. Richiesto per l’addestramento e il funzionamento dei modelli AI. Nel contesto globale la sostenibilità è diventata una priorità. Dunque, tale problematica sta spingendo la comunità scientifica ad esplorare nuove frontiere. Una delle più affascinanti e promettenti è quella del calcolo quantistico.
Intelligenza artificiale e hardware quantistico
Il quantum computing offre un paradigma nuovo rispetto a quello tradizionale. I computer quantistici si basano su qubit, unità di informazione che, a differenza dei bit classici, possono esistere in una sovrapposizione di stati. Ciò consente loro di eseguire simultaneamente un numero enorme di operazioni. Nell’ambito dell’intelligenza artificiale, tali caratteristiche potrebbero rivelarsi decisive. Soprattutto per gli algoritmi di machine learning che richiedono intensivi calcoli matriciali.
Una delle innovazioni offerte dal calcolo quantistico risiede nell’eliminazione del tradizionale bivio tra memoria e processore. Nei sistemi classici, i dati devono continuamente essere trasferiti tra le due componenti, rallentando l’elaborazione e aumentando i consumi. Nei computer quantistici, invece, i qubit fungono sia da memoria che da processore. Consentendo operazioni più fluide. Ed anche potenzialmente meno dispendiose dal punto di vista energetico.
Recenti studi hanno dimostrato che è già possibile implementare algoritmi AI su hardware quantistico. Ciò anche se con alcune limitazioni. Al momento, la precisione ottenuta è ancora inferiore rispetto agli algoritmi classici. Eppure, tali esperimenti rappresentano un punto di partenza importante. Il machine learning quantistico si sta rivelando un’area di ricerca fertile e ricca di potenzialità. Ciò grazie anche ai circuiti variazionali e alle architetture ibride classico-quantistiche. Con il miglioramento progressivo dell’hardware è plausibile immaginare un futuro in cui l’intelligenza artificiale potrà operare in modo sostenibile. Anche a grande scala. Ciò sfruttando le leggi della meccanica quantistica per spingersi oltre i limiti attuali.
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