Che l’informatica quantistica rappresenti una frontiera innovativa nel panorama della tecnologia moderna non è cosa nuova. Anche se ancora oggi si riscontrano moltissimi problemi, soprattutto per quanto riguarda l’ottimizzazione di alcuni processi. Proprio su questo fronte si è basata l’ultima ricerca condotta da un team internazionale che comprende tra i suoi membri il Premio Nobel Giorgio Parisi. Dallo studio è emerso infatti un particolare metodo che sembra davvero efficace nel risolvere proprio questi complessi problemi di ottimizzazione: il quantum annealing.
Cos’è il Quantum Annealing
Riporta il sito specialistico Le Scienze, il quantum annealing è un procedimento in cui vengono impiegati i qubit, ovvero gli equivalenti quantistici dei bit classici, per trovare lo stato di minima energia di un sistema, in modo da affrontare eventuali problemi di ottimizzazione con una velocità e una precisione ineguagliabili rispetto alle tecniche tradizionali.
E contribuire così alla risoluzione di intricati problemi quantistici, come il “problema del commesso viaggiatore“, ovvero come determinare il percorso più breve per visitare una serie di città una sola volta per tornare poi al punto di partenza.
Per quanto possa sembrare un problema da poco, in realtà proprio questo dilemma va a guardare la fase critica di uno spin glass quantistico. Ovvero un prototipo di sistema disordinato complesso con una dinamica fortemente influenzata da effetti quantistici. In poche parole, un sistema in cui ancora non è chiaro quando il suo comportamento cambia in modo drammatico al variare del campo magnetico.
Se si riuscisse a comprendere nel dettaglio questa fase, si potrebbe non solo risolvere un dilemma di grande interesse teorico, ma anche trovare una valida applicazione del quantum annealing nella risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria, come il citato problema del commesso.
I risultati raggiunti nell’energy gap
Per questa ricerca il team, composto da Massimo Bernaschi del CNR, Isidoro González-Adalid Pemartín e Víctor Martín-Mayor dell’Università Complutense di Madrid, e dal premio Nobel Giorgio Parisi della Sapienza di Roma, ha dedicato circa 7 milioni di ore di calcolo in due dei maggiori centri di supercalcolo europei. Ovvero il MeluXina in Lussemburgo e il Leonardo presso il CINECA in Italia.
L’utilizzo massiccio delle risorse di calcolo fornite dall’iniziativa europea EuroHPC ha permesso di ottenere dati di alta qualità statistica, determinanti per misurare con grande precisione caratteristiche del sistema quali il energy gap, cioè la differenza tra lo stato con energia minima ed il primo stato eccitato. Proprio questa caratteristica determina l’utilità del quantum annealing nel trovare soluzioni ai citati problemi di ottimizzazione.
I risultati, pubblicati su Nature, sono stati recentemente descritti da Parisi all’ANSA:
“I risultati ottenuti provano che un meccanismo di simmetria protegge il quantum annealing, permettendo un’efficace applicazione di questa particolare tecnica […]”.
Questo significa che, sotto specifiche condizioni di simmetria, il processo di quantum annealing può effettivamente trovare soluzioni ottimali senza incontrare ostacoli insormontabili. I risultati ottenuti, recentemente confermati da ulteriori esperimenti eseguiti da un altro gruppo di lavoro su una piattaforma specifica, aprono così la strada a nuove applicazioni e a ulteriori sviluppi nel campo dell’informatica quantistica.
