Il calcolo quantistico è stato acclamato come una tecnologia in grado di superare il calcolo classico sia in termini di velocità che di utilizzo della memoria, aprendo potenzialmente la strada alla realizzazione di previsioni di fenomeni fisici precedentemente non possibili.

Molti vedono l’avvento dell’informatica quantistica come un cambiamento di paradigma rispetto all’informatica classica, o convenzionale. I computer convenzionali elaborano le informazioni sotto forma di bit digitali (0 e 1), mentre i computer quantistici utilizzano bit quantistici (qubit) per archiviare informazioni quantistiche in valori compresi tra 0 e 1.

In determinate condizioni, questa capacità di elaborare e archiviare informazioni in qubit può essere utilizzata per progettare algoritmi quantistici che superano drasticamente le loro controparti classiche. In particolare, la capacità dei quanti di memorizzare informazioni in valori compresi tra 0 e 1 rende difficile per i computer classici emulare perfettamente quelli quantistici.

Tuttavia, i computer quantistici sono pignoli e hanno la tendenza a perdere informazioni. Inoltre, anche se si può evitare la perdita di informazioni, è difficile tradurle in informazioni classiche, necessarie per ottenere un calcolo utile.

I computer classici non soffrono di nessuno di questi due problemi. Inoltre, algoritmi classici sapientemente ideati possono sfruttare ulteriormente la doppia sfida della perdita di informazioni e della traduzione per imitare un computer quantistico con molte meno risorse di quanto si pensasse in precedenza, come recentemente riportato in un articolo di ricerca sulla rivista PRX Quantum .

I risultati degli scienziati mostrano che il calcolo classico può essere riconfigurato per eseguire calcoli più rapidi e accurati rispetto ai computer quantistici all'avanguardia.

Questa svolta è stata ottenuta con un algoritmo che mantiene solo una parte delle informazioni archiviate nello stato quantistico, e quanto basta per poter calcolare con precisione il risultato finale.

"Questo lavoro mostra che ci sono molti percorsi potenziali per migliorare i calcoli, che comprendono sia l'approccio classico che quello quantistico", spiega Dries Sels, assistente professore presso il Dipartimento di Fisica della New York University e uno degli autori dell'articolo. "Inoltre, il nostro lavoro evidenzia quanto sia difficile ottenere un vantaggio quantistico con un computer quantistico soggetto a errori."

Nella ricerca di modi per ottimizzare il calcolo classico, Sels e i suoi colleghi della Simons Foundation si sono concentrati su un tipo di rete tensore che rappresenta fedelmente le interazioni tra i qubit. Questi tipi di reti sono notoriamente difficili da gestire, ma i recenti progressi nel campo ora consentono di ottimizzare queste reti con strumenti presi in prestito dall'inferenza statistica.

Gli autori paragonano il lavoro dell'algoritmo alla compressione di un'immagine in un file JPEG, che consente di archiviare immagini di grandi dimensioni utilizzando meno spazio eliminando informazioni con una perdita appena percettibile della qualità dell'immagine.

"Scegliere diverse strutture per la rete tensore corrisponde a scegliere diverse forme di compressione, come diversi formati per la propria immagine", afferma Joseph Tindall del Flatiron Institute, che ha guidato il progetto. "Stiamo sviluppando con successo strumenti per lavorare con un'ampia gamma di reti di tensori diverse. Questo lavoro lo riflette e siamo fiduciosi che presto alzeremo ulteriormente il livello dell'informatica quantistica."

Ulteriori informazioni: Joseph Tindall et al, Simulazione efficiente della rete tensore dell'esperimento Eagle Kicked Ising di IBM, PRX Quantum (2024). DOI:10.1103/PRXQuantum.5.010308

Informazioni sul giornale: PRX quantistico

Fornito dalla New York University