Nuovi sviluppi nell’informatica quantistica dalla ricerca del Premio Nobel Giorgio Parisi

Un team di ricerca composto dalla Sapienza, dal Consiglio Nazionale delle Ricerche e dall’Università Complutense di Madrid ha esplorato l’uso del quantum annealing per risolvere problemi di ottimizzazione. I risultati, pubblicati su Nature, indicano che questa tecnica può essere estremamente efficace in determinate condizioni, superando le metodologie tradizionali.

L’informatica quantistica è una disciplina che utilizza i principi della meccanica quantistica per processare informazioni in modo più rapido ed efficiente rispetto ai computer classici.

Il quantum annealing è una delle applicazioni più promettenti di questa tecnologia, in grado di risolvere problemi complessi identificando il minimo energetico di una funzione. I vetri di spin, sistemi disordinati e complessi influenzati da effetti quantistici, giocano un ruolo chiave in questo contesto.

Lo studio delle fasi critiche degli spin glass quantistici, ovvero il cambiamento drammatico del loro comportamento al variare del campo magnetico, è un tema di grande interesse teorico e pratico. Per oltre venti anni, due teorie contrastanti si sono scontrate senza giungere a un consenso. Comprendere queste fasi potrebbe dimostrare se il quantum annealing offre un reale vantaggio nella risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria, come il celebre problema del commesso viaggiatore.

Per rispondere a queste domande, Giorgio Parisi, Massimo Bernaschi del CNR-IAC, e Isidoro González-Adalid e Víctor Martín-Mayor dell’Università Complutense di Madrid hanno sviluppato nuove tecniche di simulazione. I loro risultati, pubblicati su Nature, dimostrano che il quantum annealing può trovare soluzioni efficaci in determinate condizioni.

Il nuovo approccio ha consentito di ottenere dati statistici di alta qualità, permettendo misurazioni precise di caratteristiche del sistema come l’energy gap, la differenza tra lo stato di energia minima e il primo stato eccitato. Questa caratteristica è cruciale per determinare l’utilità del quantum annealing nel risolvere problemi di ottimizzazione.

Per raggiungere questi risultati, sono state impiegate circa sette milioni di ore di calcolo, fornite dall’iniziativa europea per il calcolo ad alte prestazioni euroHPC, presso le strutture computazionali MeluXina in Lussemburgo e Leonardo presso il CINECA in Italia. Tutto il software sviluppato è stato reso disponibile per ulteriori ricerche.

“I risultati ottenuti – spiega Giorgio Parisi – dimostrano che un meccanismo di simmetria protegge il quantum annealing, permettendo un’efficace applicazione di questa tecnica. Sotto opportune condizioni di simmetria, non ci sono ostacoli di principio nel risolvere problemi di ottimizzazione tramite un processo adiabatico-quantistico, basato su modifiche lente e graduali dello stato del sistema”.

Questi risultati, recentemente confermati da ulteriori esperimenti su piattaforme specifiche, aprono la strada a nuove applicazioni e sviluppi nel campo dell’informatica quantistica.

Condividi sui social

Articoli correlati