I ricercatori cinesi creano un supercomputer quantistico guidato da circuiti ottici

Un team di ricercatori di vari istituti di ricerca in Cina ha recentemente dimostrato la supremazia quantistica grazie a un computer quantistico fotonicо. Un articolo recentemente pubblicato dalla rivista Science descrive il computer quantistico come “Jiuzhang”.

Come riportato da LiveScience, il computer quantistico, progettato principalmente da ricercatori dell’Università di Scienza e Tecnologia, è sostanzialmente più potente del computer quantistico progettato da Google (GOOGL ) nel 2019. Nel 2019, Google ha affermato di aver progettato il primo computer in grado di raggiungere la “supremazia quantistica”, che si riferisce all’uso di computer quantistici per superare i supercomputer tradizionali attuali. Secondo quanto riportato, Jiuzhang è circa 10 miliardi di volte più veloce del computer quantistico progettato da Google.

Negli ultimi anni, la Cina ha fatto investimenti massicci nel settore del calcolo quantistico, finanziando la ricerca presso il Laboratorio Nazionale per le Scienze dell’Informazione Quantistica per circa 10 miliardi di dollari. Inoltre, la Cina è attualmente uno dei leader mondiali nel settore della rete quantistica. La rete quantistica utilizza la meccanica quantistica per codificare i dati mentre vengono trasmessi su lunghe distanze.

I computer quantistici sfruttano le proprietà uniche delle particelle quantistiche per ottenere prestazioni migliori dei computer tradizionali. I computer classici possono elaborare solo dati che esistono in uno di due stati diversi. I bit in questo sistema binario utilizzano uno e zero per rappresentare i dati e sono intrinsecamente limitati rispetto ai bit quantistici (qubit), che possono esistere in più di due stati contemporaneamente. Questa proprietà consente ai computer quantistici di gestire problemi più complessi e di elaborare compiti molto più velocemente dei migliori supercomputer di oggi.

È stato a lungo teorizzato che i computer quantistici potrebbero battere drasticamente i computer moderni, ma la produzione di un computer quantistico affidabile è una sfida ingegneristica che è ancora in corso. I computer quantistici spesso devono essere posizionati in ambienti controllati che impediscano fluttuazioni di temperatura o altre variabili ambientali che potrebbero influenzare i calcoli di un computer quantistico. I gruppi di ricerca in tutto il mondo hanno sperimentato diversi modi per costruire computer quantistici. Mentre il computer quantistico di Google si basava su materiali superconduttori integrati con chip, Jiuzhang si basa su circuiti ottici.

Per testare Jizhang, il team di ricerca lo ha utilizzato per calcolare l’output di un circuito che utilizza la luce e restituisce un elenco di numeri. Questo processo è noto come Gaussian Boson Sampling. L’obiettivo era rilevare il maggior numero possibile di fotoni. Jiuzhang è esso stesso un circuito ottico e ha rilevato in media 43 fotoni, raggiungendo un record di 76 fotoni.

Secondo l’articolo pubblicato su Science, ci sono voluti circa 200 secondi per generare l’elenco di numeri per ogni prova del computer quantistico. I supercomputer tradizionali avrebbero impiegato circa 2,5 miliardi di anni per generare lo stesso elenco di numeri. Se lo stesso tasso di calcolo si mantiene per altri compiti, i computer quantistici potrebbero essere in grado di eseguire calcoli circa 100 trilioni di volte più velocemente dei supercomputer tradizionali.

È importante notare che Jiuzhang può eseguire solo una gamma ristretta di compiti per cui è stato sviluppato, ovvero quelli che si concentrano sul Gaussian Boson Sampling. Jiuzhang non è un computer quantistico generale. Tuttavia, è un passo verso la creazione di computer quantistici pratici.

Come riportato da TechXplore, il computer Jiuzhang non è l’unico esempio recente di progressi nella tecnologia di calcolo basata sulla luce con potenziali impatti sull’intelligenza artificiale. Un team di ricercatori ha recentemente esaminato i progressi recenti sull’applicazione del calcolo ottico alle tecnologie di calcolo visivo, scoprendo che le piattaforme di calcolo ottico possono potenzialmente integrarsi con le reti neurali profonde.

Il team di ricerca ha esaminato diversi esempi di calcolo ottico insieme all’IA per scoprire che l’inferenza dell’IA basata sulla luce che si muove attraverso dispositivi ottici potrebbe essere utilizzata per creare nuove forme di tecnologie di calcolo visivo. Queste includono reti neurali ottiche che possono elaborare e classificare rapidamente oggetti senza la necessità di un’alimentazione esterna, affidandosi alla luce in entrata per alimentare i calcoli.

I dispositivi AI che operano in sistemi come case intelligenti, sensori remoti e veicoli autonomi potrebbero potenziare la potenza di un computer elettronico regolare utilizzando la luce per analizzare rapidamente gli oggetti e l’ambiente circostante. I sistemi di computer ibridi ottici potrebbero sfruttare sia la flessibilità dei computer tradizionali che la parallelismo e la velocità dei computer ottici.