Le tecnologie quantistiche sono indubbiamente uno dei campi di maggiore interesse strategico al mondo. Ne sono testimoni gli enormi investimenti da parte degli Stati Uniti, della Cina e della comunità Europea, oltre al coinvolgimento di grandi realtà industriali come IBM e Google. Esistono numerosi problemi aperti legati alle tecnologie quantistiche, sia da un punto di vista fondamentale che applicativo. Nonostante un numero crescente di ricercatori e una comunità sempre più attiva, queste ricerche non hanno ancora raggiunto il grado di maturazione per avere un impatto concreto nella società o per cambiare in maniera radicale i paradigmi della scienza fisica moderna.

IBM al CES 2019 con il primo computer quantistico commerciale

I computer quantistici sono così importanti perché i calcolatori tradizionali non sono più in grado di elaborare l’enorme mole di dati di cui si può disporre oggi. Al classico bit si è sostituito il quantum bit, applicando le leggi della meccanica quantistica all’analisi delle informazioni. Sono nati così degli approcci data-driven attraverso cui si possono analizzare enormi quantità di dati e risolvere, seguendo una prospettiva scientifica, problemi di interesse sociale legati all’economia o all’ottimizzazione dei sistemi complessi.

 

Il Centro di Ricerca Enrico Fermi, nel prossimo piano triennale, s’impegnerà in una collaborazione con l’Università La Sapienza volta alla creazione e all’utilizzo di nuovi calcolatori ibridi classici/tradizionali. Del resto, l’illustre fisico da cui prende il nome il Centro di Ricerca fu uno dei pionieri per quanto riguarda la realizzazione e l’utilizzo di macchine calcolatrici. Oggi il CREF si pone la stessa sfida: perseguire lo sviluppo di macchine computazionali ibride che utilizzino sistemi quantistici fotonici per l’accelerazione della computazione, ma che forniscano il risultato del calcolo in una forma classica robusta, che non sia soggetta a decoerenza e, quindi, sia immediatamente interfacciabile con calcolatori tradizionali. Tutto questo avverrà arricchendo le fasi di sperimentazione ed analisi con l’intelligenza artificiale, pronta ad orientare ricercatori e decisori nella direzione più promettente.

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