Dal 17 al 22 settembre, Idea-Re ha partecipato alla IEEE Quantum Week 2023, prestigioso convegno sul Quantum Computing, presentando la ricerca “A novel approach to face early pandemics using QUBO models”, in cui è stato illustrato un algoritmo innovativo per l’ottimizzazione di sistemi di sorveglianza epidemiologica basati sull’analisi delle acque reflue.
Tra le numerose tematiche affrontate durante la conferenza, hanno suscitato grande interesse:
- Fault Tolerance & Hardware Improvement per i computer quantistici della cosiddetta NISQ era
- Quantum Resource Estimation per definire le risorse necessarie per eseguire un calcolo quantistico
- Algoritmi “Quantum Inspired” per l’ottimizzazione combinatoria.
Ecco alcune considerazioni.
Fault Tolerance & Hardware Improvement per i computer quantistici della cosiddetta NISQ era
Ad oggi, l’attenzione del mondo della ricerca sulla computazione quantistica è focalizzata sulla risoluzione del complesso problema della decoerenza; senza un progresso significativo nel campo dell’error correction, è difficile arrivare ad un vantaggio computazionale tangibile. Questo è vero in particolare per gli algoritmi quantistici di ottimizzazione con gate-based models, dove gli obiettivi sono l’universalità e lo speed-up rispetto ad algoritmi classici.
Quantum Resource Estimation per definire le risorse necessarie per eseguire un calcolo quantistico
Pensare ai computer quantistici solo in termini di speed-up nel tempo di calcolo potrebbe risultare miope e una narrazione unidimensionale del problema potrebbe essere limitante. Ci si interroga su ulteriori vantaggi della computazione quantistica, come ad esempio l’efficienza energetica. Una chiara e univoca stima delle risorse computazionali nel mondo quantum è sicuramente un task non banale, però d’altra parte necessario se si vuole abbracciare la complessità del problema.
Algoritmi “Quantum Inspired” per l’ottimizzazione combinatoria
L’avvento di hardware quantistico sempre più sofisticato ha portato a una continua esplorazione di algoritmi quantum e quantum-inspired. Questi, in particolare, potrebbero offrire una prospettiva diversa su una classe di problemi d’uso reale, come quelli di tipo combinatorio. Appare opportuno continuare a esplorare sia algoritmi quantistici che ibridi per l’ottimizzazione combinatoria, dal momento che questi possono offrire una prospettiva e una complessità differente.
Il mondo del Quantum Computing è ancora, per molti aspetti, inesplorato.
Molte sfide vanno ancora affrontate, ma le evoluzioni sono rapide, sia hardware che software.
È in atto la seconda rivoluzione quantistica, con un conseguente dispiego di energie a livello globale, ed è saggio prenderne parte, per affrontare da protagonisti le sfide del futuro.