L’Informatica Quantistica può Avere un Impatto sulle Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale?

L’informatica quantistica, un campo innovativo che sfrutta i principi della meccanica quantistica per elaborare le informazioni, ha un enorme potenziale nel rivoluzionare il mondo della tecnologia e della scienza.

Sfruttando le straordinarie proprietà dei bit quantistici, o qubit, come la sovrapposizione e l’entanglement, i computer quantistici hanno la capacità di superare i limiti dei sistemi informatici tradizionali, offrendo velocità, efficienza e precisione senza precedenti.

Rispetto ai computer classici, che operano in modo lineare, l’informatica quantistica opera a un livello fondamentalmente diverso. Questa differenza sostanziale consente ai computer quantistici di affrontare calcoli e algoritmi complessi in modo esponenzialmente più veloce e con maggiore precisione.

Di conseguenza, l’emergere dell’informatica quantistica apre la strada a progressi trasformativi in vari ambiti, in particolare nel campo dell’intelligenza artificiale (IA).

Che cos’è l’informatica quantistica?

Per comprendere a fondo il concetto di calcolo quantistico possiamo utilizzare una semplice analogia.

Immaginate di avere una grande biblioteca e di cercare un libro specifico. Nell’informatica tradizionale, si cercherebbe il libro esaminando ogni scaffale e ogni libro uno per uno, fino a trovare quello giusto. Questo approccio lineare può essere lungo e inefficiente, soprattutto se il libro che si sta cercando si trova verso la fine della biblioteca.

Utilizzando l’informatica quantistica, invece, si può immaginare che ogni libro della biblioteca rappresenti una possibilità o una soluzione diversa. Invece di effettuare una ricerca lineare, un computer quantistico può esaminare tutti i libri contemporaneamente, grazie al concetto di sovrapposizione, considerare tutti i percorsi possibili simultaneamente e identificare istantaneamente la posizione del libro desiderato.

Per raggiungere questo risultato, l’informatica quantistica utilizza i qubit, che possono rappresentare più stati contemporaneamente, combinando sia 0 che 1.

Questo permette ai computer quantistici di eseguire calcoli paralleli e di analizzare un vasto numero di possibilità in una frazione del tempo che impiegherebbero i computer classici per fare lo stesso.

L’impatto dell’informatica quantistica sull’IA

Come già sottolineato, l’informatica quantistica ha molteplici casi d’uso in tutti i settori produttivi e ha contribuito a risolvere numerosi problemi complessi. Di seguito riportiamo alcuni esempi dei suoi possibili utilizzi.

Gestione del traffico

Prendiamo ad esempio un’ambulanza che sfreccia nel traffico all’ora di punta, trasportando un paziente in gravi condizioni. Dal momento che ogni istante che passa è di estrema importanza, l’autista deve individuare con urgenza i percorsi meno congestionati per garantire un viaggio rapido ed efficiente.

Mentre i computer convenzionali analizzano le condizioni stradali in modo sequenziale, l’informatica quantistica ha la straordinaria capacità di valutare simultaneamente tutti i potenziali percorsi, consentendo di determinare rapidamente quello ottimale.

Assistenza medica

Nel caso del trattamento di un paziente gravemente malato o in condizioni complesse, gli ospedali spesso riuniscono un comitato medico composto da specialisti di diversi settori.

Questi esperti collaborano per valutare le diverse opzioni terapeutiche e trovare la soluzione più efficace. Tuttavia, questo approccio spesso richiedere molto tempo e rallentare il processo decisionale. L’informatica quantistica, invece, ha il potenziale per rivoluzionare questo processo.

Inserendo varie possibilità in un sistema di calcolo quantistico e fornendogli dati storici corrispondenti a condizioni mediche simili, l’informatica quantistica può valutare rapidamente l’efficacia potenziale di ogni approccio e offrire suggerimenti ottimali.

Questo vantaggio quantistico consente agli operatori sanitari di ottenere informazioni preziose in tempi significativamente più brevi.

Apprendimento automatico (machine learning)

L’informatica quantistica può rappresentare il palcoscenico ideale per l’apprendimento automatico (Machine Learning – ML), fornendo più rapidamente i dati giusti.

Il machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (IA) che si occupa di addestrare i modelli algoritmici a imparare dai dati e a migliorare con l’esperienza, proprio come fa il cervello umano.

Tuttavia, in molti casi, l’apprendimento automatico può essere limitato dalla scarsa qualità dei dati e dalla loro bassa disponibilità.

L’informatica quantistica è potenzialmente in grado di calcolare rapidamente enormi volumi di dati e di fornirli all’apprendimento automatico.

Crittografia e sicurezza

La crittografia e la sicurezza sono fondamentali per la protezione dei dati da accessi non autorizzati. L’informatica quantistica può potenzialmente portare la crittografia e la sicurezza a un altro livello, dove l’accesso non autorizzato ai dati diventa molto più difficile da individuare e contrastare.

Tuttavia, ci sono due modi di vedere il ruolo dell’informatica quantistica nella crittografia e nella sicurezza.

• Un primo punto di vista è che l’informatica quantistica può utilizzare i qubit per calcolare tutte le possibili modalità di violazione dei dati e fornire dati appropriati per fortificare le informazioni.
• Tuttavia, il punto di vista opposto ritiene che l’informatica quantistica può anche essere controproducente perché gli hacker possono usarla per calcolare rapidamente i vari modi possibili per violare un server che contiene dati altamente riservati.

Criticità dell’informatica quantistica

Nonostante i numerosi vantaggi che l’informatica quantistica può potenzialmente offrire, ci sono anche alcuni inconvenienti da considerare.

1. Innanzitutto, l’informatica quantistica è parecchio costosa e, per ora, fuori dalla portata delle organizzazioni che non dispongono di budget consistenti e sostenuti.
2. In secondo luogo, l’informatica quantistica è sì più efficace di quella normale, ma è anche estremamente sensibile al rumore o ai dati. Ciò significa che i dati che gli vengono forniti devono essere accurati e in un formato che accetta, altrimenti genererà errori. Dal momento che questi errori sono estremamente complessi e lunghi da correggere, la loro rettifica è stata una delle maggiori sfide dell’informatica quantistica.
3. Infine, ci sono numerose preoccupazioni a livello globale in merito all’uso improprio dell’informatica quantistica. Pur con tutti i suoi limiti, questa tecnologia è in grado di violare le crittografie più difficili. Pensate alle conseguenze catastrofiche di un uso improprio dell’informatica quantistica da parte di hacker con intenzioni dannose. I Paesi stanno cercando di acquisire un vantaggio in termini di tempestività. Di recente, il presidente degli Stati Uniti Joe Biden ha firmato il Quantum Computing Cybersecurity Preparedness Act per consentire all’Office of Management and Budget (OMB) di adottare l’informatica quantistica.

Conclusioni

L’informatica quantistica è una grande opportunità, come dimostrano i suoi vari casi d’uso. Tuttavia, ci sono ancora problemi di costo, di sostenibilità, di accessibilità economica, di disponibilità di dati e di etica.

Di questo elenco, la disponibilità di dati e l’etica sembrano essere le maggiori sfide che la tecnologia deve affrontare, dato che i costi dovrebbero diminuire nel tempo.

Alcuni Paesi sono in vantaggio in termini di sviluppo dell’informatica quantistica, ma non vi è alcuna garanzia o quadro di riferimento che ne impedisca l’uso improprio in altri Stati.