Il Cnr di Milano, vale a dire il Consiglio Nazionale delle Ricerche, ha annunciato di aver sviluppato un compilatore quantistico per programmare algoritmi che funziona meglio di Google. Si tratta, nel dettaglio, di un compilatore di porte logiche basato sul deep learning, che grazie all’intelligenza artificiale permette di programmare un algoritmo per qualsiasi computer quantistico dopo un solo addestramento. 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.
Il Cnr di Milano batte anche Google
Alla base di tutto un team di ricercatori italiani, coordinato da Enrico Prati dell’Istituto di fotonica e nanotecnologie del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ifn) di Milano: «Analogamente ai computer convenzionali, in cui i bit sono sottoposti ai calcoli attraverso dalle porte logiche, anche nei computer quantistici è necessario impiegare porte logiche quantistiche, che però vanno programmate da una sorta di sistema operativo che conosce quali sono le operazioni realizzabili», 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
Gli hardware dei computer quantistici sono complessi e offrono solo alcune porte logiche fondamentali, mentre un algoritmo potrebbe richiedere operazioni basate su porte logiche che non si trovano tra quelle disponibili. 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, 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».
In campo, assieme al Cnr di Milano, anche Statale e Politecnico
La sfida è stata affidata 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, anche con sequenze lunghe centinaia di giocate, scegliendo una per una quelle giuste per formare l’intera sequenza», spiega Moro. «Dopo una fase di addestramento, che va da qualche ora a un paio di giorni, l’intelligenza artificiale impara a costruire la sequenza per ogni porta logica quantistica partendo dalle operazioni disponibili, ma impiegando pochi millisecondi».
