Il calcolo quantistico affidabile e scalabile: opportunità e sfide per l’innovazione tech

Nel panorama tecnologico in rapida evoluzione, il calcolo quantistico affidabile e scalabile emerge come una delle sfide chiave per startup e innovatori. Se fino a poco tempo fa la concretezza sembrava lontana, ora i modelli di business e le infrastrutture che supporteranno questa tecnologia iniziano a farsi strada.

IBM ha recentemente aggiornato la sua roadmap fissando una data precisa: il 2029. Nei prossimi tre anni i ricercatori contano di realizzare il primo computer quantistico fault tolerant, una tappa che aprirà una nuova fase applicativa oltre la semplice ricerca teorica.

Un cambiamento epocale alle porte

La fault tolerance è la capacità dei qubit di continuare a funzionare nonostante gli errori intrinseci del sistema. Gli odierni computer quantistici sono in grado di compiere circa 5.000 operazioni con un livello di affidabilità accettabile; raggiungere la fault tolerance permetterà di eseguire centinaia di milioni di operazioni, un salto che scompagina l’impostazione attuale.

Alessandro Curioni, direttore dell’IBM Research di Zurigo, spiega che l’impatto pratico sarà enorme: “Gli attuali computer quantistici sono in grado di compiere 5.000 operazioni con un buon livello di affidabilità. Raggiungere la fault tolerance consentirà di eseguirne 100 milioni”.

Una nuova fusione tra IA e quantum

Secondo Curioni, la portata di questo traguardo è amplificata dal connubio con lo sviluppo dell’AI. “Per la prima volta ci troviamo di fronte a uno scenario in cui hanno fatto la loro comparsa due profonde innovazioni tecnologiche contemporaneamente”, spiega. “L’impatto dei nuovi modelli di AI e della disponibilità di computer quantistici apre scenari completamente nuovi”.

Un cambiamento nel modo di affrontare i problemi

Il cambiamento non è solo numerico: un computer quantistico consente di rappresentare infinite possibili probabilità contemporaneamente, superando i limiti della logica binaria tradizionale. Fino a oggi l’approccio consisteva nell’analizzare un problema “fisico”, astrarlo in un’equazione e risolverlo, in modo molto lineare. L’introduzione dell’AI permette di generare grandi modelli e, a partire da essi, modelli specializzati in grado di risolvere problemi che prima erano fuori portata. Questo è uno dei motivi per cui l’AI e il quantum potrebbero rafforzarsi a vicenda.

Il progetto, come spiegano i ricercatori coinvolti, sottolinea l’importanza di una ricerca guidata dai dati e dalla collaborazione tra università, enti pubblici e aziende, finalizzata a costruire infrastrutture e competenze utili per una futura applicazione diffusa.

Verso una nuova era di applicazioni

In senso pratico, l’analisi combinata di IA e quantum potrebbe portare a nuove scoperte in ambiti come la progettazione di materiali, l’ottimizzazione di processi complessi e la simulazione di sistemi fisici impossibili da riprodurre con i computer classici. Parlando con esperti, si riconosce che il potenziale è ampio, ma restano sfide tecnologiche, costi e necessità di standard comuni e di una formazione diffusa che renda accessibili le competenze.

Riflessioni critique e dibattito

Molti esperti ritengono che la realizzazione di sistemi completamente fault-tolerant richiederà investimenti sostanziali in hardware, controllori e error-correcting codes. Al contempo, vi sono voci cautelari che invitano a non sopravvalutare i tempi di adozione, ricordando che l’integrazione con l’AI richiede algoritmi specifici, data governance e robusta gestione della sicurezza. Altri, infine, stimano che l’ecosistema startup possa trarre beneficio da una road map chiara, con progetti pilota e collaborazioni pubblico-privato per testare e validare le applicazioni in contesti realistici.

Conclusione: una traiettoria da tenere d’occhio

Il percorso verso un calcolo quantistico affidabile e scalabile non è solo una questione di hardware: è una sfida di modello, dati, partnership e governance. Per startup e innovatori, significa definire casi d’uso concreti, investire in competenze cross-disciplinari e costruire ambienti di collaborazione che trasformino la teoria in applicazioni pratiche capaci di competere su scala globale.

Fonte wired.it