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Redazione RHC : 25 Giugno 2023 16:01
I computer quantistici potrebbero presto affrontare problemi che ostacolano i potenti supercomputer di oggi, anche se pieni di errori.
Calcolo e precisione vanno di pari passo. Ma una nuova collaborazione tra IBM e UC Berkeley ha dimostrato che la perfezione non è necessariamente richiesta per risolvere problemi impegnativi, dalla comprensione del comportamento dei materiali magnetici alla modellazione del comportamento delle reti neurali o della diffusione delle informazioni sui social network.
I team hanno confrontato il chip Eagle da 127 qubit di IBM con i supercomputer del Lawrence Berkeley National Lab e della Purdue University per compiti sempre più complessi. Con calcoli più semplici, Eagle ha confrontato ogni volta i risultati dei supercomputer, suggerendo che anche con il rumore, il computer quantistico potrebbe generare risposte accurate.
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Ma dove ha brillato è stata la sua capacità di tollerare la scala, restituendo risultati che sono, in teoria, molto più accurati di quanto sia possibile oggi con chip per computer in silicio all’avanguardia.
Al centro c’è una tecnica di post-elaborazione che riduce il rumore. Simile a guardare un dipinto di grandi dimensioni, il metodo ignora ogni pennellata. Piuttosto, si concentra su piccole porzioni del dipinto e cattura l’essenza generale dell’opera d’arte.
Lo studio, pubblicato su Nature, non insegue il vantaggio quantistico, la teoria secondo cui i computer quantistici possono risolvere i problemi più velocemente dei computer convenzionali. Piuttosto, mostra che i computer quantistici di oggi, anche se imperfetti, possono entrare a far parte della ricerca scientifica, e forse delle nostre vite, prima del previsto. In altre parole, siamo ora entrati nel regno dell’utilità quantistica.
“Il punto cruciale del lavoro è che ora possiamo utilizzare tutti i 127 qubit di Eagle per eseguire un circuito piuttosto ampio e profondo, e i numeri risultano corretti”, ha affermato il dott. Kristan Temme, membro principale dello staff di ricerca e responsabile per la teoria della Gruppo Quantum Algorithms presso IBM Quantum.
Il tallone d’Achille dei computer quantistici sono gli errori. Analogamente ai classici chip per computer basati su silicio, quelli in esecuzione nel telefono o nel laptop, i computer quantistici utilizzano pacchetti di dati chiamati bit come metodo di calcolo di base. La differenza è che nei computer classici i bit rappresentano 1 o 0. Ma grazie alle stranezze quantistiche, l’equivalente quantistico dei bit, i qubit, esiste in uno stato di flusso, con la possibilità di atterrare in entrambe le posizioni.
Questa stranezza, insieme ad altri attributi, consente ai computer quantistici di eseguire contemporaneamente più calcoli complessi rendendoli, in teoria, molto più efficienti degli odierni chip di silicio. “Per dimostrare che questi processori possono superare le loro controparti classiche è difficile”, ha affermato Drs. Göran Wendin e Jonas Bylander della Chalmers University of Technology in Svezia, che non sono stati coinvolti nello studio.
I qubit sono cose delicate, così come i modi in cui interagiscono tra loro. Anche piccoli cambiamenti nel loro stato o nell’ambiente possono mandare fuori strada un calcolo. “Sviluppare il pieno potenziale dei computer quantistici richiede dispositivi in grado di correggere i propri errori”, hanno affermato Wendin e Bylander.
Il finale della fiaba è un computer quantistico tollerante ai guasti che avrà migliaia di qubit di alta qualità simili a quelli “perfetti” usati oggi nei modelli simulati, tutti controllati da un sistema di autocorrezione.
Quella fantasia potrebbe essere lontana decenni. Ma nel frattempo, gli scienziati hanno optato per una soluzione provvisoria: la mitigazione degli errori. L’idea è semplice: se non possiamo eliminare il rumore, perché non accettarlo? Qui, l’idea è misurare e tollerare gli errori mentre si trovano metodi che compensino i singhiozzi quantistici utilizzando il software di post-elaborazione.
È un problema difficile. Un metodo precedente, soprannominato “calcolo quantistico rumoroso su scala intermedia”, può tenere traccia degli errori man mano che si accumulano e correggerli prima che corrompano l’attività computazionale. Ma l’idea ha funzionato solo per i computer quantistici che eseguono pochi qubit.
IBM Quantum aveva un’altra idea. Nel 2017 hanno pubblicato una teoria: se riusciamo a comprendere la fonte del rumore nel sistema di calcolo quantistico, allora possiamo eliminarne gli effetti.
L’idea generale è un po’ poco ortodossa. Invece di limitare il rumore, il team ha deliberatamente migliorato il rumore in un computer quantistico utilizzando una tecnica simile che controlla i qubit. Ciò rende possibile misurare i risultati di più esperimenti iniettati con diversi livelli di rumore e sviluppare modi per contrastarne gli effetti negativi.
In questo studio, il team ha generato un modello di come si comporta il rumore nel sistema. Con questo “atlante del rumore”, potrebbero manipolare, amplificare ed eliminare meglio i segnali indesiderati in modo prevedibile. Utilizzando un software di post-elaborazione chiamato Zero Noise Extrapolation (ZNE), hanno estrapolato l‘”atlante del rumore” misurato in un sistema senza rumore, come la cancellazione digitale dei ronzii di sottofondo da una colonna sonora registrata.
Come prova di concetto, il team si è rivolto a un classico modello matematico utilizzato per catturare sistemi complessi in fisica, neuroscienze e dinamiche sociali. Chiamato modello Ising 2D, è stato originariamente sviluppato quasi un secolo fa per studiare i materiali magnetici. Gli oggetti magnetici sono un po’ come i qubit. Immagina una bussola. Hanno una propensione a puntare a nord, ma possono atterrare in qualsiasi posizione a seconda di dove ti trovi, determinando il loro stato finale.
Il modello di Ising imita un reticolo di bussole, in cui la rotazione di ciascuna influenza quella del suo vicino. Ogni giro ha due stati: su o giù. Sebbene originariamente utilizzato per descrivere le proprietà magnetiche, il modello di Ising è ora ampiamente utilizzato per simulare il comportamento di sistemi complessi, come le reti neurali biologiche e le dinamiche sociali. Aiuta anche a ripulire il rumore nell’analisi delle immagini e rafforza la visione artificiale.
Il modello è perfetto per sfidare i computer quantistici a causa della sua scala. Con l’aumentare del numero di “bussole”, la complessità del sistema aumenta in modo esponenziale e supera rapidamente le capacità dei supercomputer odierni. Questo lo rende un test perfetto per confrontare mano a mano computer quantistici e classici.
Un test si è inizialmente concentrato su un piccolo gruppo di rotazioni ben all’interno delle capacità dei supercomputer. Per i test successivi, il team ha aumentato la complessità dei calcoli, impiegando infine tutti i 127 qubit di Eagle e oltre 60 passaggi diversi. All’inizio, i supercomputer, armati di trucchi per calcolare risposte esatte, hanno tenuto il passo con il computer quantistico, producendo risultati sorprendentemente simili.
“Il livello di accordo tra i calcoli quantistici e classici su problemi così grandi è stato piuttosto sorprendente per me personalmente”, ha affermato l’autore dello studio Dr. Andrew Eddins di IBM Quantum.
Con l’aumentare della complessità, tuttavia, i metodi di approssimazione classici iniziarono a vacillare. Il punto di rottura si è verificato quando il team ha usato 68 qubit per modellare il problema. Da lì, Eagle è stato in grado di scalare fino a tutti i suoi 127 qubit, generando risposte oltre le capacità dei supercomputer.
È impossibile certificare che i risultati siano completamente accurati. Tuttavia, poiché le prestazioni di Eagle corrispondevano ai risultati dei supercomputer, fino al punto in cui questi ultimi non potevano più reggere, le prove precedenti suggeriscono che le nuove risposte sono probabilmente corrette.
Sebbene dimostri che il software di post-elaborazione, ZNE, può mitigare gli errori in un sistema a 127 qubit, non è ancora chiaro se la soluzione possa essere scalata. Con il set di chip Condor da 1.121 qubit di IBM in uscita quest’anno e “processori su scala di utilità” con un massimo di 4.158 qubit in cantiere, la strategia di mitigazione degli errori potrebbe richiedere ulteriori test.
Nel complesso, la forza del metodo sta nella sua scala, non nella sua velocità. L’accelerazione quantistica è stata da due a tre volte più veloce rispetto ai computer classici. La strategia utilizza anche un approccio pragmatico a breve termine perseguendo strategie che riducono al minimo gli errori, anziché correggerli del tutto, come soluzione provvisoria per iniziare a utilizzare queste strane ma potenti macchine.
Queste tecniche “guideranno lo sviluppo della tecnologia dei dispositivi, dei sistemi di controllo e del software fornendo applicazioni che potrebbero offrire utili vantaggi quantistici oltre la ricerca sul calcolo quantistico e aprire la strada a un calcolo quantistico veramente tollerante ai guasti”, hanno affermato Wendin e Bylander. Sebbene siano ancora agli inizi, “preannunciano ulteriori opportunità per i processori quantistici di emulare sistemi fisici che sono ben oltre la portata dei computer convenzionali”.
Fonte: https://singularityhub.com/2023/06/20/an-ibm-quantum-computer-beat-a-supercomputer-in-a-benchmark-test/
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