Informatica quantistica: ecco come gli scienziati interpretano i disturbi

Nel campo dell’informatica quantistica, uno degli ostacoli principali alla realizzazione di dispositivi affidabili resta il rumore. Un fenomeno silenzioso capace di compromettere la delicatezza degli stati quantistici. Piccoli fattori ambientali, come variazioni di temperatura, vibrazioni o fluttuazioni elettriche, possono alterare il comportamento dei qubit, rendendo difficile mantenere la coerenza necessaria per il calcolo quantistico. La sfida si accentua con l’aumento del numero di qubit, perché il rumore non rimane isolato ma tende a propagarsi. In tale contesto, un team del Johns Hopkins Applied Physics Laboratory insieme a ricercatori della Johns Hopkins University ha sviluppato un approccio innovativo. Quest’ultimo permette di comprendere e classificare i disturbi nei processori quantistici. Gregory Quiroz, dell’APL, e William Watkins, dottorando in fisica, hanno scelto di adottare un metodo matematico poco usato in tale ambito: l’analisi tramite simmetria.

Nuovo intervento per rendere i dispositivi di informatica quantistica più affidabili

I vantaggi di un modello si riflettono direttamente sulla robustezza dei sistemi. Ed anche sulla capacità degli algoritmi di compensare le imperfezioni intrinseche dei dispositivi attuali. La ricerca rappresenta un passo importante verso una mappatura più chiara del rumore quantistico e della sua propagazione all’interno dei processori. Nel dettaglio, Watkins ha applicato una tecnica chiamata “root space decomposition”. Quest’ultima consente di scomporre sistemi complessi in elementi ordinati e leggibili. Tale approccio trasforma il comportamento dei qubit in una sorta di scala, in cui gli stati quantici possono essere visualizzati come “gradini”.

In suddetto schema, il rumore può avere due effetti distinti: provocare salti tra livelli diversi o deformare gli stati senza modificarne il gradino di appartenenza. Sapere quale tipo di disturbo agisce su un sistema permette di selezionare strategie di mitigazione specifiche. Migliorando sia la progettazione dell’hardware sia quella degli algoritmi. Anche se non si risolve ancora il problema della tolleranza agli errori, tale approccio fornisce un quadro metodologico utile per orientare l’intero settore quantistico.