Post di Bit S.P.A.

Oggi vi parlo di narrazione quantistica, senza vantarmi peraltro. Da un'Ansa apprendo che si prospetta uno straordinario progresso nel campo dell'informatica quantistica. Lo sostiene uno studio che coinvolge anche Giorgio Parisi, Premio Nobel e vicepresidente dell'Accademia dei Lincei. Gente seria, dunque. È stato pubblicato sulla rivista Nature e la ricerca è frutto della collaborazione tra l'Istituto per le Applicazioni del Calcolo del Consiglio Nazionale delle Ricerche, l'Università Complutense di Madrid e l'Università Sapienza di Roma. Che cosa dice lo studio? In sostanza conferma la possibilità di utilizzare il metodo del 'quantum annealing', il quale permetterebbe di risolvere problemi di ottimizzazione con una maggiore efficacia rispetto alle tecniche tradizionali. Mi sono informato e ho scoperto che il 'quantum annealing' è una delle tecniche più promettenti dell'informatica quantistica. Si tratta di un metodo di ottimizzazione in cui i qubit, che sono gli equivalenti quantistici dei bit, vengono disposti in modo da raggiungere uno stato di minima energia assoluta, permettendo così di affrontare problemi molto complessi. Un esempio classico è il problema del commesso viaggiatore, che consiste nel trovare il percorso più breve che passa una sola volta per ogni città prima di tornare al punto di partenza. Per esplorare queste possibilità, il gruppo di ricercatori, composto da Massimo Bernaschi dell'Iac-Cnr, Isidoro González-Adalid Pemartín e Víctor Martín-Mayor dell'Università Complutense, e Giorgio Parisi della Sapienza, ha dedicato circa 7 milioni di ore di calcolo in due delle principali strutture europee: MeluXina in Lussemburgo e Leonardo presso il Cineca in Italia. Se vi garba approfondire, leggete cosa riporta il sito dell'Università Sapienza di Roma. https://lnkd.in/dhRE5FeH

Napoli inaugura il primo computer quantistico italiano! Il 29 maggio segna una data storica per la scienza e la tecnologia italiana. Presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II è stato inaugurato il primo computer quantistico superconduttivo del Paese, un traguardo frutto di anni di ricerca e collaborazione tra università, enti di ricerca e aziende. Il nuovo computer, dotato di un processore a 24 qubit, sfrutta le proprietà della meccanica quantistica per effettuare calcoli ben oltre le capacità dei computer tradizionali. Un vero miracolo della natura e dell’ingegno umano, che aprirà la strada a nuove applicazioni in settori come la medicina, la chimica, i materiali e l’intelligenza artificiale. Finanziato con 4,5 milioni di euro dal ICSC - Centro Nazionale di Ricerca in HPC, Big Data e Quantum Computing (ICSC), il progetto segna solo il primo passo verso una leadership italiana nel calcolo quantistico. Leggi di più sul nostro giornale online: https://lnkd.in/dV8GtgUZ #Tecnologia #CalcoloQuantistico #UniversitàFedericoII #ComputerQuantistico

Come superare i limiti attuali dell'informatica quantistica? Un team internazionale di ricercatori, tra cui il Premio Nobel Giorgio Parisi, ha sviluppato un nuovo approccio per misurare le proprietà di sistemi quantistici complessi. Questo metodo innovativo permette di ottenere dati di alta qualità statistica, aprendo la strada a progressi significativi nell'informatica quantistica e nella comprensione dei sistemi complessi. Il team ha utilizzato tecniche di machine learning e simulazioni quantistiche su reticoli per studiare le transizioni di fase quantistiche in sistemi di spin. #QuantumComputing #MachineLearning #ArtificialIntelligence #ValueInnovation

Importanti sviluppi per l'informatica quantistica Una ricerca ha esaminato l'applicazione della tecnica del quantum annealing alla risoluzione di problemi di ottimizzazione. I risultati confermano la possibilità dell'utilizzo di questo metodo sotto specifiche condizioni con una efficacia potenzialmente superiore a quella ottenuta con tecniche tradizionali L'informatica quantistica è un campo interdisciplinare che sfrutta i principi della meccanica quantistica per elaborare informazioni in maniera più veloce ed efficiente rispetto ai computer classici. Una delle applicazioni più promettenti di questa tecnologia è il quantum annealing, una tecnica di ottimizzazione che utilizza il calcolo quantistico per risolvere problemi complessi trovando il minimo energetico di una funzione. https://lnkd.in/dd_FSQdB

L'informatica quantistica topologica è una disciplina all'avanguardia che sfrutta le proprietà topologiche della materia per creare qubit più stabili e resistenti agli errori. Utilizzando particelle esotiche chiamate anyon e stati topologici, questa tecnologia mira a superare le sfide della computazione quantistica tradizionale. I qubit topologici, protetti dalle perturbazioni locali grazie alle loro proprietà intrinseche, consentono operazioni attraverso lo scambio di anyon, noto come braiding, riducendo significativamente il tasso di errore. Questa robustezza potrebbe rivoluzionare la computazione quantistica, accelerando lo sviluppo di algoritmi crittografici avanzati e simulazioni molecolari. Nonostante le sfide tecniche, la ricerca nell'informatica quantistica topologica sta progredendo rapidamente, con esperimenti e teorie sempre più promettenti, aprendo la strada a una nuova era della computazione quantistica.

Ricerca sull'informazione quantistica presso l'Università di Waterloo: manipolazione sicura dei qubit: La ricerca sull’informazione quantistica presso l’Università di Waterloo sta dando forma alle tecnologie future attraverso la manipolazione sicura dei qubit. Scopri le innovazioni e le applicazioni nell'informatica quantistica...

Oggi parliamo di un tema di grande attualità: l'algoretica, in particolare in relazione agli sviluppi previsti per il 2025. È rilevante notare come alla fine del 2024, i ricercatori Hopfield e Hinton abbiano vinto il Premio Nobel per la fisica grazie alle loro scoperte fondamentali nel campo dell'intelligenza artificiale (IA) e delle reti neurali artificiali. Questo riconoscimento, conferito nell'ambito della fisica, sottolinea l'importanza e la crescente rilevanza scientifica dell'IA anche al di fuori dei tradizionali campi di studio. Con la concessione del Nobel, è evidente che l'intelligenza artificiale è ormai una realtà consolidata non solo nel mondo della tecnologia, ma anche in quello scientifico.

Una pubblicazione di quattro ricercatori dell'Università degli Studi di Pavia è stata selezionata dalla rivista «Nature» per la raccolta retrospettiva dedicata al tema vincitore del Nobel per la Fisica 2024. Ogni anno, in occasione dell'annuncio dei premi Nobel, la rivista «Nature» organizza raccolte retrospettive tra le riviste del proprio gruppo editoriale per evidenziare articoli di particolare rilevanza per i temi dei premi appena assegnati. In occasione del premio Nobel per la Fisica 2024, una pubblicazione di quattro ricercatori dell’Università di Pavia è stata selezionata per far parte di tale prestigiosa raccolta. Il Nobel per la Fisica è stato attribuito nel 2024 a John J. Hopfield e a Geoffrey E. Hinton per aver applicato gli strumenti della Fisica per sviluppare tecniche di intelligenza artificiale e di machine learning.  L’articolo selezionato https://lnkd.in/dyx2bgH4 , “An artificial neuron implemented on an actual quantum processor”, è stato pubblicato sulla rivista «npj Quantum Information» da Francesco Tacchino, oggi research scientist presso i laboratori IBM Research a Zurigo, Chiara Macchiavello e Dario Gerace del Dipartimento di Fisica e da Daniele Bajoni del Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell’Informazione dell’Università degli Studi di Pavia.  I computer quantistici, considerati a lungo come una tecnologia del futuro, stanno diventando una realtà sempre più concreta. Questo ha portato le maggiori aziende informatiche a livello globale a investire capitali importanti in ricerca e sviluppo, con lo scopo di realizzare veri e propri processori basati su nanotecnologie quantistiche. I primi prototipi, costruiti con decine o, in alcuni casi, centinaia di bit quantistici (o qubits) sono già operativi da qualche anno. Questo nuovo paradigma di computazione potrebbe offrire vantaggi esponenziali rispetto ai microprocessori classici in diversi ambiti di grande importanza pratica, incluse la chimica computazionale, le scienze dei materiali e la crittografia. Tra le possibili applicazioni che potrebbero notevolmente beneficiare delle possibilità offerte dai futuri computer quantistici vi sono proprio l’intelligenza artificiale e le reti neurali. Nel loro lavoro i ricercatori pavesi dimostrarono per la prima volta che l’elemento fondamentale di una rete neurale, un neurone artificiale, può essere implementato con successo su uno dei processori quantistici messi a disposizione da IBM tramite la sua piattaforma di cloud quantum computing, suggerendo che il processore quantistico possa effettivamente offrire un vantaggio sul corrispondente algoritmo classico, in particolare in termini di memoria di elaborazione. Questo campo di ricerca di grande attualità vede l'Università di Pavia tra i poli all'avanguardia a livello internazionale.

Sembra semplice trovare il percorso più breve per visitare diverse città una sola volta, ma con l'aumentare delle città, le possibili combinazioni diventano astronomiche. Un computer classico dovrebbe provare ogni percorso uno per uno, impiegando anni per problemi su larga scala. Il quantum annealing, invece, funziona in modo diverso. Immaginiamo di avere una scatola piena di biglie su una superficie ondulata. Scuotendo delicatamente la scatola, le biglie si sistemerebbero naturalmente nei punti più bassi. Il quantum annealing fa qualcosa di simile a livello quantistico, trovando rapidamente le soluzioni ottimali. Questa scoperta non riguarda solo la fisica teorica. Potrebbe rivoluzionare campi come: Logistica: ottimizzazione delle rotte di consegna Finanza: gestione del rischio dei portafogli Farmaceutica: progettazione di nuovi farmaci Intelligenza artificiale: addestramento di reti neurali complesse. La strada è ancora lunga ma il futuro è quantistico. #InformaticaQuantistica #Innovazione #Ricerca #FuturoDellaScienza https://lnkd.in/dSqyfs4A

Nel 2024, il Premio Nobel per la Fisica è stato assegnato a John Hopfield e Geoffrey Hinton per le loro scoperte fondamentali nel campo del machine learning con reti neurali artificiali. Hopfield ha sviluppato una rete che può memorizzare e ricostruire informazioni, mentre Hinton ha creato un metodo per riconoscere automaticamente schemi nei dati, cruciale per lo sviluppo delle reti neurali profonde. Questi contributi hanno gettato le basi per l'esplosione del machine learning, che oggi alimenta l'intelligenza artificiale avanzata. 👉 Come pensi che queste innovazioni cambieranno il nostro futuro digitale?