{"id":178526,"date":"2025-10-22T16:26:09","date_gmt":"2025-10-22T16:26:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/178526\/"},"modified":"2025-10-22T16:26:09","modified_gmt":"2025-10-22T16:26:09","slug":"quantum-echoes-lalgoritmo-quantistico-di-google-ci-permettera-di-parlare-la-lingua-della-natura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/178526\/","title":{"rendered":"Quantum Echoes, l\u2019algoritmo quantistico di Google: \u00abCi permetter\u00e0 di parlare la lingua della natura\u00bb"},"content":{"rendered":"

Il software per il chip quantistico Willow potrebbe aiutare a scoprire nuovi farmaci. Michel Devoret, premio Nobel per la fisica nel 2025, \u00e8 nel team di ricercatori dell’azienda di Mountain View<\/p>\n

Google ha annunciato di aver raggiunto un nuovo traguardo nella ricerca quantistica<\/b> con Quantum Echoes<\/b>. Si tratta di un algoritmo <\/b>alle cui base c’\u00e8 una ricerca di iniziata quarant’anni fa e a cui partecipa tuttora il recentissimo Premio Nobel Michel Devoret<\/a> e dal suo team. Un momento di passaggio per l’azienda di\u00a0Mountain View<\/a>, che gi\u00e0 dal 2013 si \u00e8 impegnata nella ricerca su qubit (le unit\u00e0 fondamentali di informazione nei computer quantistici) e superconduttori.\u00a0<\/p>\n

Quantum Echoes<\/b> \u00e8 l’applicazione\u00a0software<\/b> che segue l\u2019annuncio di dicembre 2024, quando \u00e8 stata svelata invece quella hardware, cio\u00e8 il chip quantistico Willow<\/a>. L\u2019algoritmo, secondo quanto riferisce Google, sarebbe il primo quantistico con un vantaggio che si definisce, appunto, quantistico verificabile sull\u2019hardware. Ci\u00f2 significa che, come sostiene l’azienda, \u00abpu\u00f2 essere ripetuto da un altro computer quantistico\u00bb. L’annuncio \u00e8 accompagnato da due pubblicazioni (che devono ancora uscire). La prima su Nature, nel cui studio viene illustrato il funzionamento dell\u2019algoritmo, e che apre la strada \u00aballa prima applicazione nel mondo reale\u00bb. Il secondo su Arxiv (e quindi, \u00e8 importante precisarlo, ancora non \u00e8 stato sottoposto al processo accademico di peer review<\/b>)\u00a0dove verrebbe dimostrata invece la capacit\u00e0 dell\u2019applicazione di stimare distanze interatomiche<\/b>.\u00a0
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Il traguardo e le applicazioni future<\/p>\n

Pi\u00f9 nel dettaglio, con questo risultato, i computer quantistici potrebbero risolvere problemi nel mondo reale<\/b>. Quantum Echoes potrebbe rendere i calcoli (su Willow) 13mila volte pi\u00f9 veloci rispetto<\/b>\u00a0\u00abal miglior algoritmo classico\u00bb, appannaggio dei \u00absupercomputer pi\u00f9 veloci al mondo\u00bb. Esistono due modi per poter confermare il risultato ottenuto da Willow con l\u2019algoritmo. Il primo attraverso la verifica con un altro sistema quantistico, il secondo\u00a0<\/b>tramite la natura stessa<\/b>, ma le cui operazioni richiederebbero tre mesi.\u00a0<\/p>\n

Le applicazioni nel mondo reale sono potenzialmente promettenti, come per esempio la\u00a0scoperta di farmaci o la progettazione di nuove batterie<\/b>, fino ad arrivare all\u2019energia da fusione nucleare. Ad oggi, uno dei calcoli che Willow pu\u00f2 portare a termine grazie a Quantum Echoes\u00a0sembra essere la misura della struttura molecolare di una molecola del mondo reale<\/b>. Pi\u00f9 nello specifico, l\u2019applicazione dell\u2019algoritmo dovrebbe essere in grado di \u00abspiegare\u00bb le interazioni tra gli atomi di una molecola del mondo reale attraverso la risonanza magnetica nucleare (Nmr), una sorta di \u201crighello\u201d molecolare che pu\u00f2 misurare distanze pi\u00f9 grandi con maggior precisione.\u00a0<\/p>\n

Nella fattispecie, sono stati citati esperimenti su piccole molecole (polyline e dimetil-bifenile) per stimare un angolo strutturale difficile tra anelli fenilici, convalidati con metodi convenzionali in circa tre mesi<\/b>. Risulta un fattore determinante, perch\u00e9 una molecola \u00e8 un insieme di atomi. Quando viene sequenziata una proteina, spiega il team, si ottiene una sequenza genica, ma attualmente non si sa in che modo si piega la proteina nello spazio<\/b>. Il machine learning di AlphaFold <\/a>ha portato a progressi, ma \u00e8 stato osservato che nel mondo reale questo cambia; in una membrana o in una cellula la sua forma cambia. Una variabile cruciale da conoscere, perch\u00e9 permetterebbe di comprendere come un farmaco si lega al suo recettore<\/p>\n

La scoperta di nuovi farmaci<\/p>\n

Ed \u00e8 proprio questo ambito in cui possono essere scoperti nuovi farmaci, attraverso ad esempio la determinazione di potenziali medicinali in grado di legarsi ai loro bersagli. Ma anche la possibilit\u00e0 di caratterizzare la struttura molecolare di nuovi materiali<\/b> quali polimeri, catalizzatori e componenti delle batterie, nelle scienze dei materiali. La sostanziale differenza \u00e8 che i computer tradizionali non sono in grado di spiegare cosa accade a livello molecolare<\/b>, ma solo farne una stima.\u00a0<\/p>\n

Il vantaggio quantistico di Google<\/p>\n

Il team ha affermato che ha speso dieci anni di attivit\u00e0 di red teaming<\/b>, cio\u00e8 l’atto di testare la solidit\u00e0, l\u2019affidabilit\u00e0 o la sicurezza di un sistema cercando di metterlo alla prova in modo critico e realistico, come farebbe un avversario o un revisore esterno. Per questo si parla di vantaggio quantistico, poich\u00e9 \u00abesegue un calcolo che su hardware classico richiederebbe un tempo immensamente pi\u00f9 lungo\u00bb.<\/p>\n

Come funziona Quantum Echoes<\/p>\n

Il Nobel Michel Devoret ha affermato, in sede di presentazione del software, che Willow \u00e8 come un processore di nuova generazione capace di mantenere l\u2019informazione quantistica pi\u00f9 a lungo<\/b> della durata di vita dei singoli qubit. E definisce anche l’algoritmo come \u00abpietra miliare\u00bb<\/b>, un passo decisivo verso il calcolo quantistico su larga scala.<\/p>\n

A spiegare nel dettaglio il funzionamento di Quantum Echoes \u00e8 Tom O\u2019Brien<\/b>, ricercatore e responsabile dell\u2019algoritmo. Questo, come riferisce, opera su una matrice di 105 qubit<\/b> di Willow. Significa che la sequenza di operazioni porterebbe a un\u2019eco interferenziale, ovvero un effetto farfalla, da cui ricavare i parametri.\u00a0<\/p>\n

Pi\u00f9 che il come, per\u00f2, \u00e8 interessante quanto. Nel 2019, quando Google sosteneva di aver raggiunto la cosiddetta supremazia quantistica<\/b>\u00a0(attraverso un calcolo di campionamento da distribuzione quantistica \u2014 nessun computer classico avrebbe potuto eseguirlo), ci si aspettava che solo lo 0,1% dei calcoli fossero corretti.\u00a0Questo perch\u00e9 la particolare natura dei sistemi quantistici pu\u00f2 essere soggetta a errori<\/b>. Tuttavia dopo 6 anni, ora ci si attenderebbe che i calcoli sbagliati siano appena lo 0,1%.\u00a0<\/p>\n

O\u2019Brien ha evidenziato come il principale ostacolo sia proprio il cosiddetto \u00abrumore\u00bb (cio\u00e8 il disturbo esterno che altera il corretto comportamento dei qubit), e che la soluzione sarebbe la correzione d\u2019errore quantistica<\/b>. Proprio questo elemento \u00e8 necessario per mantenere l\u2019informazione quantistica oltre la durata dei qubit<\/b>. Questo \u00e8 considerato dal team un prerequisito<\/b> per algoritmi utili. Tuttavia ha anche affermato di aver \u00abribaltato i numeri, e questo mostra i progressi fatti sia negli algoritmi sia nel chip Willow. La verificabilit\u00e0 \u00e8 un passo enorme verso applicazioni reali\u00bb.\u00a0<\/p>\n

Ma per capire meglio cosa fanno chip e algoritmo, anzich\u00e9 utilizzare paroloni scientifici, il team utilizza parole molto pi\u00f9 comprensibili e che danno il senso di tutto: \u00abLo stesso computer ci aiuta a studiare la natura\u00bb<\/b> perch\u00e9 \u00absi comporta come una molecola regolabile\u00bb ed \u00e8 quindi \u00abcapace di accedere a dettagli\u00bb che altrimenti \u00absarebbero difficili da ottenere direttamente in laboratorio\u00bb.<\/p>\n

Cosa c’entra l’AI e l’importanza dei database<\/p>\n

Cosa c\u2019entra l\u2019intelligenza artificiale in tutto questo<\/b>? La relazione \u00e8 a doppio senso: i\u00a0computer quantistici aiutano l\u2019AI e viceversa<\/b>. L\u2019AI serve per migliorare il design dei chip e del software quantistico. Tuttavia ci si aspetta un cambio di paradigma. Questo perch\u00e9 il mondo \u00e8 quantistico per natura e in tal senso i computer quantistici in futuro potrebbero generare dati unici e preziosi per addestrare l\u2019intelligenza artificiale.\u00a0<\/p>\n

Harmut Neven,\u00a0fondatore e direttore del laboratorio di Calcolo Quantistico di Google<\/b>, il Google Quantum AI Lab,<\/b>\u00a0durante la presentazione della novit\u00e0 ha sottolineato quale potrebbe essere un traguardo e una delle prime utilit\u00e0 pratiche del Quantum per l\u2019AI. Ovvero la creazione di database di alta qualit\u00e0<\/b>. \u00abI database buoni sono rari\u00bb, ha detto. Per esempio, quello usato per prevedere i ripiegamenti delle proteine \u00ab\u00e8 il risultato di 50 anni di lavoro e decine di dottorati\u00bb. Con Quantum Echoeos i dataset in futuro potrebbero essere generati pi\u00f9 velocemente l\u00e0 dove i dati scarseggiano. Ad esempio, spiega Neven, per le proteine di membrana. \u00abGran parte della fisiologia avviene proprio nelle membrane, quindi avere buoni dati l\u00ec sarebbe una rivoluzione\u00bb.<\/p>\n

Il Nobel<\/p>\n

Devoret <\/b>parla invece di caso fortuito per descrivere il fatto che in contemporanea sia avvenuta l\u2019assegnazione del Nobel, \u00abche coincide con il centenario della meccanica quantistica\u00bb e con la presentazione di Quantum Echoes<\/b>, ma bisogna sottolineare come entrambi i traguardi (l\u2019assegnazione per la scoperta dell\u2019effetto tunnel a livello macroscopico) e un esperimento circa le variabili macroscopiche come correnti e tensioni in un circuito elettrico, potessero comportarsi in modo quantistico. E tutto ha avuto inizio negli anni \u201880, a Berkeley, quando Michel Devoret partecip\u00f2 all\u2019esperimento.<\/p>\n

Perch\u00e9 non oggi<\/p>\n

A chi chiede come mai non \u00e8 possibile utilizzare oggi l\u2019algoritmo, la risposta \u00e8 sta nel\u00a0limite dell\u2019hardware<\/b>. Questo porterebbe attualmente a\u00a0un errore ogni mille operazioni<\/b>, ma di operazioni ne servono un miliardo. E attualmente servirebbe la correzione d\u2019errore quantistica pi\u00f9 efficace (altro traguardo che Willow avrebbe raggiunto nel 2016) per passare da qubit fisici a qubit logici pi\u00f9 stabili. Nello specifico, spiega O\u2019Brien, servirebbe quindi \u00abridurre gli errori di tre ordini di grandezza\u00bb. Il prossimo lustro sar\u00e0 dunque chiave, perch\u00e9 gli scienziati puntano a \u00abimplementare stabilmente\u00bb la correzione d\u2019errore. Ma ci si aspetta che anche la fedelt\u00e0 dei dispositivi possa essere migliorata prima della correzione completa. La correzione completa sar\u00e0 possibile con sistemi a milioni di qubit, ma attualmente Willow si ferma \u201csolo\u201d a 105.<\/p>\n

Gli errori sono dovuti al fatto che il calcolo si basa sui qubit, che rispondono alle leggi della fisica quantistica. Ci\u00f2 vuol dire che il dato si trova in una sovrapposizione di stati dove il bit (in questo caso qubit) pu\u00f2 essere al tempo stesso sia 0 sia 1. Per effettuare calcoli precisi non devono esserci disturbi, cio\u00e8 quello che viene definito rumore o interferenze. Qui entra in gioco la correzione d\u2019errore quantistica<\/b>\u00a0di cui abbiamo parlato.\u00a0
Adesso le sfide della ricerca riguardano nuovi farmaci o materiali, i cui problemi risiedono a livello molecolare<\/b>, ovvero che coinvolgono nuclei ed elettroni. Ed \u00e8 questo lo spazio in cui il calcolo quantistico spazia e dove i computer classici non sono altrettanto efficienti. Quelli tradizionali possono infatti dare approssimazioni, mentre i computer quantistici, con tutte le difficolt\u00e0 a cui possono andare incontro, potrebbero per\u00f2 calcolare quello che avviene realmente. O, per usare parole di Neven: \u00abCi permettono di parlare la lingua della natura e gestire la sua complessit\u00e0\u00bb.<\/p>\n

Il prossimo step<\/p>\n

E se nella puntata precedente si fissava la sfida in cui si poneva la domanda in cui poter utilizzare le capacit\u00e0 di Willow, la risposta di Google \u00e8 stata Quantum Echoes<\/b>. Il prossimo step? Forse un po\u2019 pi\u00f9 in l\u00e0 nel tempo. Il team di Google si dice \u00abottimista\u00bb sul fatto che \u00abentro cinque anni\u00bb si potranno vedere \u00abapplicazioni nel mondo reale possibili solo sui computer quantistici\u00bb. Tuttavia il team si aspetta che, attraverso il miglioramento della gestione degli errori sulla via di un computer quantistico completo<\/b>, ci\u00f2 possa portare all\u2019invenzione di molte altre applicazioni utili nel mondo reale.
Ma la prossima tappa hardware \u00e8 il qubit logico a lunga durata<\/b>. Un passo importante perch\u00e9, come afferma Hartmut Neven, fondatore e responsabile di Google Quantum AI, i computer quantistici \u00abpossono risolvere problemi che i supercomputer classici e l\u2019AI su hardware classico non possono affrontare\u00bb. E a chi chiede se c\u2019\u00e8 bisogno dunque di una supervisione come sull\u2019AI, la risposta suona rassicurante: \u00abIl quantum offre moltissime opportunit\u00e0 positive\u00bb, come la simulazione di una fusione nucleare \u00abdove un secondo di dati reali costa pi\u00f9 di un trilione di dollari\u00bb; ma anche \u00abprogettare batterie pi\u00f9 leggere o celle solari pi\u00f9 efficienti, accelerare la scoperta di nuovi farmaci\u00bb. Esisterebbero dunque \u00abampi margini per applicazioni a favore dell\u2019uomo\u00bb.<\/p>\n

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21 ottobre 2025 ( modifica il 22 ottobre 2025 | 16:54)<\/p>\n

\n \u00a9 RIPRODUZIONE RISERVATA\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Il software per il chip quantistico Willow potrebbe aiutare a scoprire nuovi farmaci. 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