Lo stato del Quantum Computing e i suoi primi casi d’uso

L’informatica quantistica non è ancora una tecnologia mainstream, ma come ho scoperto alla London Tech Week della scorsa settimana, ci sono alcuni casi d’uso promettenti. Ho partecipato a un panel al Quantum Computing Summit esplorando come tre aziende globali, in tre diversi settori, stiano utilizzando il quantum computing.

I relatori erano Einar Magnusson, Head of AI Capabilities presso HSBC (settore finanziario); Peyman Moh, Direttore dell’Innovazione Digitale presso GSK (azienda farmaceutica precedentemente nota come GlaxoSmithKline); e Jarrett Smalley, ricercatore presso Rolls-Royce (non solo un produttore di automobili in questi giorni, ma un produttore di motori per aerei e altri sistemi di alimentazione).

Cos’è l’informatica quantistica?

Per prima cosa, chiariamo rapidamente cos’è l’informatica quantistica e come funziona. IBM, uno dei leader in questo settore, la definisce “una tecnologia in rapida evoluzione che sfrutta le leggi della meccanica quantistica per risolvere problemi troppo complessi per i computer classici”. IBM spiega inoltre che un computer quantistico “utilizza qubit (CUE-bit) per eseguire algoritmi quantistici multidimensionali”. Un qubit (bit quantistico) è la controparte di un bit nell’informatica classica.

Per quanto riguarda l’hardware, per funzionare richiede temperature estremamente basse: le macchine quantistiche di IBM sono “più o meno le dimensioni di un’auto” a causa di queste esigenze. Quindi chiaramente, dati i requisiti hardware, l’informatica quantistica è molto lontana dall’essere un prodotto di consumo, o addirittura aziendale. È più simile ai supercomputer degli anni ’50, quando solo un numero selezionato di organizzazioni disponeva della tecnologia o poteva permettersi di acquistarla.

Le tre società del panel del vertice QC hanno tutte stretto partnership con varie società tecnologiche o istituti di ricerca per accedere alle macchine quantistiche. Ad esempio, HSBC ha annunciato a marzo di aver aderito al programma IBM Quantum Accelerator, “dandole accesso al piano premium di IBM per i sistemi di calcolo quantistico”.

Primi casi d’uso

In un articolo pubblicato lo stesso giorno del panel, il moderatore Berenice Baker ha evidenziato tre casi d’uso principali per il calcolo quantistico: ottimizzazione complessa, simulazione complessa e apprendimento automatico quantistico. Ha iniziato il panel chiedendo alle aziende in quali attività quantistiche si sono impegnate finora?

“Stiamo facendo cose per preparare il quantum, per così dire, e lì [are] tre passaggi chiave per raggiungere questo obiettivo”, ha affermato Magnusson di HSBC. In primo luogo, formare partnership e collaborazioni; quindi sviluppare casi d’uso; e in terzo luogo, investire nel talento. Per quanto riguarda i primi casi d’uso nel settore finanziario, ha affermato che viene applicato a “prezzi derivati ​​o opzioni, [and] ottimizzazione del portafoglio e altri problemi di ottimizzazione combinatoria. Ha anche menzionato il rilevamento delle frodi e la sicurezza informatica come aree di sperimentazione.

Smalley di Rolls-Royce ha affermato che la sua azienda utilizza principalmente il calcolo quantistico per attività di ottimizzazione a questo punto, ma spera di utilizzarlo alla fine per la simulazione. La maggior parte di ciò che fa Rolls-Royce è l’ingegneria per motori di automobili e aerei, insieme allo sviluppo di sistemi di alimentazione. Quindi l’ottimizzazione dell’ingegneria in quei prodotti è un aspetto chiave della sua attività.

Motore a reazione Rolls-Royce

Il calcolo quantistico può aiutare con l’ottimizzazione e la simulazione per i motori a reazione Rolls-Royce. Immagine: Shutterstock.

Moh di GSK ha affermato che le aziende dell’industria farmaceutica “hanno una catena di approvvigionamento molto lunga”, quindi sta cercando di applicare il calcolo quantistico per ottimizzarlo. Ha anche detto che ci sono applicazioni nella ricerca e sviluppo. “Il grande passo avanti qui sarebbe arrivare alla simulazione delle molecole”, ha affermato, sottintendendo che ciò migliorerebbe la capacità di sviluppo di farmaci di GSK. Come ha affermato Chad Edwards, product lead presso Cambridge Quantum Computing (CQC), in un rapporto McKinsey del 2020, “il calcolo quantistico potrebbe trasformare il modo in cui pensiamo alla simulazione di solidi, molecole, atomi, nuclei e particelle subatomiche”.

Vantaggio Quantistico

Tutti e tre i relatori del vertice QC erano nelle divisioni di ricerca delle rispettive società, il che indica quanto siamo all’inizio del settore dell’informatica quantistica. Questa tecnologia non è ancora realizzabile su scala industriale, quindi il meglio che le aziende commerciali possono fare è condurre vari esperimenti sui casi d’uso.

Una frase che è emersa spesso durante la sessione era “vantaggio quantistico”, che, nel settore, significa il punto in cui l’informatica quantistica può risolvere un compito di calcolo pratico e significativo meglio di un computer “classico”. Ad esempio, la simulazione di molecole complesse nello sviluppo di farmaci.

Si ritiene che 1.000 qubit siano il livello necessario per ottenere il vantaggio quantistico. Lo scorso novembre, IBM ha rilasciato un processore quantistico a 127 qubit, ma la sua tabella di marcia punta a più di 1.000 qubit entro la fine del 2023. Vale anche la pena sottolineare che i modelli ibridi quantistici-classici sono l’obiettivo finale. In un aggiornamento del 2022 della tabella di marcia, Jay Gambetta, IBM Fellow e VP di Quantum Computing, ha affermato che “l’informatica quantistica non sostituirà mai l’informatica classica; il potere non è contenuto solo nel quantistico, ma nella combinazione di quantistico e classico.

quantistica IBM

L’aggiornamento 2022 di IBM alla sua roadmap per il calcolo quantistico.

Baker ha chiesto ai relatori se il raggiungimento del vantaggio quantistico “cambierebbe i casi d’uso o migliorerebbe i casi d’uso su cui stai lavorando ora?”

Nessuno dei relatori ha avuto una risposta convincente a questo. Magnusson di HSBC ha risposto che anche se il vantaggio quantistico viene raggiunto entro due anni, la domanda sarà se aziende come la sua possono accedere a quelle macchine su larga scala. “Presumo che il ‘vantaggio’ verrà prima con questi dispositivi sperimentali”, ha detto, “e poi entreranno in modalità a piena velocità per realizzarli su larga scala”.

Come sperimentare con il calcolo quantistico

Anche se il vantaggio quantistico non è ancora una realtà sul lato hardware, ci sono alcune buone piattaforme e framework software open source disponibili con cui le persone possono sperimentare. I relatori hanno menzionato Qiskit (“un SDK open source per lavorare con i computer quantistici”), IBM Quantum Lab (che ha piani sia gratuiti che premium), TensorFlow Quantum di Google (una libreria di apprendimento automatico quantistico) e PennyLane di una società chiamata Xanadu (descritta come “una libreria Python multipiattaforma per la programmazione differenziabile di computer quantistici”). Amazon Braket è un altro in un elenco crescente di opzioni per i principianti quantistici.

Nel complesso, il panel ha mostrato che le tre società rappresentate stanno attivamente provando l’informatica quantistica, soprattutto per le attività di ottimizzazione, ma anche la simulazione è nella loro tabella di marcia. Tuttavia, un altro aspetto è che l’informatica quantistica nel 2022 è altamente sperimentale e costosa da avviare. Come ha avvertito Magnusson di HSBC, “dovresti sempre iniziare a utilizzare una simulazione classica del problema, prima di iniziare a spingere [to] un costoso computer quantistico.

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