Intelligenza artificiale, cosa succederà quando diventerà quantistica?

Che fine ha fatto il computer quantistico? È vivo e lotta assieme a noi, verrebbe da rispondere. Perché se è vero che l’intelligenza artificiale generativa ha in qualche modo occupato tutti gli spazi dei notiziari di tecnologia (e non), la corsa al qubit non ha subito battute d’arresto. Ed è un bene. È di pochi giorni fa infatti la notizia dell’investimento da 100 milioni di dollari nell’arco di dieci anni di Ibm per realizzare, in partnership con le università di Tokyo e di Chicago, un supercomputer quantum-centrico da 100mila qubit. Con questa macchina, dichiarano gli uomini di Big Blue, si vorrebbero affrontare alcuni dei problemi più urgenti del mondo, che anche i supercomputer più avanzati di oggi potrebbero non essere in grado di risolvere.

Solo alcuni mesi fa, alla fine di febbraio, Google sulla rivista Nature ha spiegato di avere trovato un modo per correggere gli errori del computer quantistico. Il risultato è definito dagli stessi ingegneri di Mountain View una «pietra miliare scientifica» perché la correzione degli errori nell’informatica quantistica, a differenza di quanto avviene nei computer tradizionali, è un passaggio di estrema importanza per poter mettere a punto una macchina quantistica effettivamente utilizzabile. Anche in Italia qualcosa si è mosso. L’Università degli Studi di Napoli Federico II ha avviato una collaborazione con l’americana Seeqc per lavorare al primo full-stack quantum computer.

Ma l’aspetto più interessante è il lavoro sulla matematica. Nelle università si continua a studiare come gli algoritmi quantistici possono essere eseguiti su questi nuovi hardware. Quella che viene definita l’Intelligenza Artificiale Quantistica è di fatto la nuova frontiera. Quella più lontana ma più promettente. Gli esperti, quelli veri che lavorano in questi campi, sono tutti piuttosto convinti che la convergenza tra quantum computing e intelligenza artificiale potrebbe portare a scoperte senza precedenti. L’apprendimento automatico quantistico, una fusione di calcolo quantistico e intelligenza artificiale, potrebbe potenzialmente accelerare il processo di apprendimento dei sistemi di intelligenza artificiale.

Le ricadute, come spiegano i ricercatori del Cnr, vanno dalla salute all’aerospazio, all’ottimizzazione dei processi industriali. In particolare, alcuni risultati positivi arrivano nella risoluzione di sfide complesse legate all’ottimizzazione come per esempio la pianificazione degli itinerari, la gestione dei fornitori e la gestione del portafoglio finanziario. In questi ambiti la capacità unica del quantum computing è quella di trovare rapidamente la soluzione ottimale analizzando enormi quantità di dati eterogenei. Il potenziale è enorme. Forse addirittura più grande dell’Ai generativa.