Programmazione su computer quantistici: cos’è e come funziona?

La programmazione su computer quantistici rappresenta una frontiera emergente dell’informatica, che sfrutta i principi della meccanica quantistica per elaborare informazioni in modi radicalmente diversi rispetto ai computer classici.

Questo nuovo paradigma da un lato offre senza alcun dubbio delle potenzialità straordinarie, ma dall’altro richiede al contempo anche un cambiamento significativo nell’approccio allo sviluppo software.

Fondamenti della computazione quantistica

A differenza dei computer tradizionali (che utilizzano bit come unità fondamentale di informazione dal valore di 0 o 1), i computer quantistici impiegano qubit. Questi, grazie al fenomeno della superposizione, possono rappresentare simultaneamente sia lo stato 0 che lo stato 1: capacità particolare, che permette al sistema di elaborare molteplici possibilità in contemporanea.

Inoltre, l’entanglement consente a qubit distanti di essere correlati in modo tale che lo stato di uno influenzi istantaneamente lo stato dell’altro, a prescindere dalla distanza che li separa. Tali fenomeni garantiscono ai computer quantistici di affrontare problemi complessi con una velocità e un’efficienza inarrivabili per i sistemi classici.​

È dunque evidente che la programmazione quantistica si distingua parecchio rispetto a quella classica:

• nei sistemi tradizionali, infatti, gli algoritmi sono deterministici e seguono una sequenza lineare di istruzioni;
• negli algoritmi quantistici, invece, sono probabilistici e sfruttano operazioni parallele su stati multipli (grazie appunto alla superposizione e all’entanglement). Ciò richiede una nuova mentalità nello sviluppo software, poiché le tradizionali logiche booleane non sono sufficienti per gestire le operazioni sui qubit.

Esempi di linguaggi di programmazione quantistici

Per sviluppare applicazioni quantistiche sono stati creati specifici linguaggi di programmazione:

• Q#: sviluppato da Microsoft, è parte del Quantum Development Kit e permette di scrivere, simulare ed eseguire programmi quantistici. Integrato con Azure Quantum, offre strumenti per stimare le risorse necessarie e testare algoritmi su hardware quantistico reale;
• OpenQASM: utilizzato da IBM, è un linguaggio assembly per la computazione quantistica, che descrive circuiti eseguibili sui processori quantistici di IBM;
• PyQuil: una libreria Python che facilita la scrittura di algoritmi quantistici compatibili con i processori di Rigetti Computing, semplificando l’integrazione tra codice quantistico e classico;
• PennyLane: questa libreria si concentra sull’apprendimento automatico quantistico e fornisce strumenti per fondere algoritmi quantistici con tecniche di machine learning tradizionali.

Oltre ai linguaggi specifici, esistono diversi strumenti e framework che supportano lo sviluppo su computer quantistici:

• Qiskit: un progetto open-source sviluppato da IBM, che permette di creare e manipolare circuiti quantistici, utilizzando Python. Esso offre simulatori e accesso a dispositivi quantistici reali attraverso il cloud;
• Strawberry Fields: una libreria open-source sviluppata da Xanadu Quantum Technologies per progettare, simulare e ottimizzare circuiti ottici a variabili continue, con simulatori basati su diverse rappresentazioni della meccanica quantistica;
• t|ket>: un ambiente di programmazione e compilatore ottimizzante, sviluppato da Cambridge Quantum Computing, che supporta diversi backend hardware e simulazioni.

Le applicazioni della programmazione su computer quantistici

La programmazione su computer quantistici sta già trovando applicazione in diversi ambiti, con il potenziale di rivoluzionare interi settori. Alcuni esempi significativi includono:

• simulazione di sistemi molecolari e chimici: uno degli ambiti più promettenti per l’uso dei computer quantistici è la chimica computazionale. Grazie alla capacità di gestire contemporaneamente enormi quantità di stati quantici, tali sistemi possono simulare con precisione il comportamento di molecole complesse, accelerando la scoperta di nuovi materiali e farmaci;
• ottimizzazione combinatoria: problemi complessi di ottimizzazione, come la gestione delle rotte logistiche o la distribuzione efficiente delle risorse, possono trarre enormi benefici dalla programmazione quantistica. Alcuni algoritmi (tipo quello di Grover) offrono vantaggi notevoli rispetto agli approcci classici;
• finanza quantistica: il settore finanziario può sfruttare il calcolo quantistico per modelli predittivi più accurati e per simulazioni di rischio estremamente avanzate;
• intelligenza artificiale e machine learning: l’apprendimento automatico quantistico (Quantum Machine Learning) è un’area emergente, che potrebbe portare a forti miglioramenti nella capacità di elaborare e analizzare grandi quantità di dati;
• cybersecurity e crittografia post-quantistica: la crittografia tradizionale basata su RSA e altri algoritmi classici potrebbe essere vulnerabile ai computer quantistici, che hanno la capacità di decifrare rapidamente le chiavi crittografiche attualmente utilizzate.

Algoritmi quantistici principali e limiti attuali

Per sfruttare il potenziale della computazione quantistica, sono stati sviluppati diversi algoritmi specializzati. Alcuni dei più importanti includono:

• Algoritmo di Shor (fattorizzazione di numeri interi): l’algoritmo di Shor permette di fattorizzare numeri interi in modo esponenzialmente più veloce rispetto agli algoritmi classici. Questo è rilevante soprattutto per la crittografia, poiché molti sistemi di sicurezza informatica si basano sulla difficoltà della fattorizzazione;
• Algoritmo di Grover (ricerca non ordinata): l’algoritmo di Grover permette di cercare un elemento in un database non ordinato in tempo quadratico rispetto a un algoritmo classico;
• Variational Quantum Eigensolver (VQE): VQE è un algoritmo ibrido classico-quantistico, che aiuta a trovare gli autovalori minimi di sistemi complessi, utile per la simulazione di materiali e molecole;
• Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA): QAOA è un algoritmo progettato per risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria con un approccio ibrido quantistico-classico.

Sebbene i computer quantistici offrano enormi potenzialità (come ampiamente dimostrato in questo stesso articolo), ci sono ancora diverse sfide da affrontare prima di una loro adozione su larga scala. Le principali sono:

1. errori e rumore quantistico: i sistemi attuali soffrono di errori causati dalla decoerenza e dal rumore di sistema, che riducono l’affidabilità dei calcoli;
2. difficoltà di scalabilità: i computer quantistici con molti qubit stabili sono ancora in fase di sviluppo;
3. costi elevati: le infrastrutture quantistiche sono costose da sviluppare e mantenere, il che ne limita la diffusione;
4. algoritmi limitati: molti algoritmi quantistici sono ancora in fase sperimentale e non hanno trovato un’applicazione industriale su larga scala.

In conclusione, si può certamente sostenere che la programmazione su computer quantistici rappresenta una vera e propria rivoluzione nell’informatica, con il potenziale di risolvere problemi che i calcolatori classici non possono affrontare in tempi ragionevoli.

Sebbene ci siano ancora molte sfide tecnologiche da superare, la rapida evoluzione dell’hardware e degli algoritmi rende concreto il sogno di una computazione quantistica accessibile a tutti. Saper programmare su questi sistemi rappresenterà dunque una competenza sempre più richiesta nel futuro dell’informatica e dell’ingegneria computazionale.