Secondo McKinsey, il mercato del calcolo quantistico potrebbe crescere fino a circa 80 miliardi di dollari entro il 2035 o il 2040. Attualmente siamo a un punto in cui molte tecnologie qubit competono per diventare la base del primo computer quantistico universale e impeccabile, ma ci sono ancora molte sfide da affrontare.
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Diamo un’occhiata alle sue prospettive future, al suo potenziale e all’impatto che avrà su individui e aziende.
Introduzione al calcolo quantistico
Alcuni mesi fa abbiamo condiviso con voi altri articoli sulla possibilità che le aziende si preparino al calcolo quantistico e sui fondamenti del calcolo quantistico.
In breve, il calcolo quantistico sfrutta la potenza della meccanica quantistica per aiutarci a superare i limiti che il mondo informatico odierno sta incontrando. Tuttavia, poiché lo stato quantistico di una particella è un fenomeno naturale, significa che può essere riprodotto in molti modi diversi.
Ha il potenziale per trasformare molti settori, poiché tali computer risolvono i problemi esponenzialmente più velocemente e con un consumo energetico inferiore rispetto ai computer tradizionali.
Di conseguenza, consentirà alle aziende di ottimizzare meglio le proprie strategie di investimento, la crittografia o di scoprire nuovi prodotti. E alcune delle sue applicazioni più diffuse saranno nella crittografia, nell’analisi dei dati, nelle previsioni, nella ricerca di pattern, nella ricerca sui farmaci, ecc.
Una svolta fondamentale nella storia del calcolo quantistico è stata raggiunta con il concetto di “supremazia quantistica”, che si riferisce al punto in cui un computer quantistico supera i più potenti supercomputer classici. Questo risultato mostra come i computer quantistici abbiano la capacità di affrontare problemi complicati dieci volte più velocemente dei computer classici.
In effetti, nel 2019, Google ha raggiunto una svolta in quest’area ottenendo la supremazia quantistica, indicando che l’uso dei computer quantistici per scopi utili è fattibile.
Valutazione della tecnologia qubit
Non è ancora emerso alcun approccio per valutare e confrontare le tecnologie qubit in grado di produrre un computer quantistico perfetto. Tuttavia, abbiamo trovato 6 considerazioni e sfide chiave per la loro valutazione:
Fedeltà alla scala: questo è strettamente correlato al vincolo definitorio del calcolo quantistico, che è quello di aumentare il numero di qubit e la potenza di calcolo per algoritmi complessi mantenendo alti livelli di qualità.
Velocità di calcolo: i singoli qubit possono mantenere il loro stato quantistico (coerenza) solo per un tempo limitato, quindi per compensare, le operazioni di gating dovrebbero verificarsi abbastanza velocemente da rendere possibili calcoli complessi prima che i qubit perdano coerenza.
Reti multi-qubit: più qubit possono essere collegati tra loro, più facilmente possono essere implementati gli algoritmi di calcolo quantistico e più potente sarà il computer risultante.
Controllo sui singoli qubit su larga scala: questo controllo è fondamentale, ma man mano che aumenta il numero di qubit in un sistema di calcolo quantistico, il controllo sui singoli qubit diventa sempre più complesso.
Raffreddamento e controllo ambientale: la scala richiesta delle apparecchiature di raffreddamento in termini di dimensioni e potenza va oltre la fattibilità delle apparecchiature attualmente disponibili. Produzione: alcuni progetti di qubit utilizzano la tecnologia di produzione esistente, mentre altri richiedono nuove tecniche di produzione. Pertanto, tale produzione richiederà la produzione automatizzata e il collaudo dei componenti su larga scala.
Tecnologie qubit principali
Poiché l’industria e la tecnologia sono ancora in una fase di sviluppo relativamente iniziale, McKinsey ha scelto le cinque principali tecnologie qubit:
Reti fotoniche: in queste reti, ogni qubit è codificato in un singolo fotone. Viene preparato uno stato iniziale del cluster e quindi le operazioni di gate vengono eseguite tramite una serie di misurazioni di fotoni. Hanno un grande potenziale per l’entanglement quantistico massiccio, velocità e capacità di funzionare a temperatura ambiente. Al contrario, la principale fonte di errore è la perdita di fotoni durante i calcoli e la loro origine.
