Nir Minerbi, CEO e co-fondatore di Classiq – Serie di interviste

Nir Minerbi è un co-fondatore e l’amministratore delegato di Classiq. Ha una grande esperienza nella gestione di progetti tecnologici innovativi e multinazionali, dalla fase di ideazione alla fase di implementazione. Nir è un alunno del Talpiot e ha un master in fisica, nonché in ingegneria elettrica e elettronica (M.Sc.).

Classiq Technologies, l’azienda leader nel settore del software quantistico, fornisce una piattaforma di sviluppo quantistico di alto livello (IDE, compilatore e OS) che automatizza la programmazione quantistica, consentendo alle imprese e ai ricercatori di costruire applicazioni quantistiche sofisticate senza richiedere una profonda conoscenza della fisica quantistica o della programmazione a basso livello. La piattaforma Classiq sfrutta una tecnologia di compilazione di circuiti quantistici algoritmica proprietaria per sintetizzare rapidamente circuiti quantistici con milioni di porte, abilitando programmi quantistici sofisticati che possono essere eseguiti su qualsiasi computer quantistico e ridurre i costi computazionali.

Hai co-fondato Classiq nel 2019 e, prima di allora, hai lavorato presso KayHut, un’azienda di sicurezza informatica in rapida crescita nota per le sue soluzioni di sicurezza innovative. Come hanno preparato queste prime esperienze di carriera a guidare un’azienda di software quantistico?

In KayHut, abbiamo affrontato costantemente sfide tecniche profonde che avevano un impatto sul mondo reale. Quell’esperienza ha plasmato il mio modo di pensare alla scalabilità delle tecnologie complesse. Ho visto come l’innovazione si fermi quando strumenti potenti sono bloccati dietro interfacce a basso livello. Nel calcolo quantistico, esiste la stessa sfida oggi. Abbiamo costruito Classiq per colmare quella lacuna, per aiutare le organizzazioni a sbloccare il potenziale quantistico senza dover diventare esperti nella progettazione di circuiti quantistici.

Cosa ti ha motivato a fondare Classiq e quale lacuna nell’ecosistema del calcolo quantistico hai cercato di risolvere all’epoca?

Quando abbiamo iniziato Classiq, era chiaro che, mentre l’hardware stava avanzando, gli strumenti software non avevano tenuto il passo. La maggior parte della programmazione quantistica avveniva a livello di porta, il che rendeva estremamente difficile costruire qualcosa di complesso. Volevamo cambiare questo. Il nostro obiettivo era rendere lo sviluppo quantistico scalabile e pronto per il futuro introducendo la modellazione di alto livello, l’automazione e l’astrazione nello stack software.

Gli avanzamenti dell’hardware spesso dominano i titoli nel calcolo quantistico, ma Classiq enfatizza lo strato di astrazione del software. Perché credi che il software sia la chiave per sbloccare le applicazioni quantistiche pratiche?

Il software è lo strato che definisce come le persone interagiscono con i computer quantistici. Se rimane a basso livello, solo una manciata di esperti può costruire applicazioni significative. Quello che stiamo facendo in Classiq è aumentare quell’astrazione. Gli sviluppatori descrivono cosa vogliono calcolare e la nostra piattaforma determina come implementarlo in modo ottimale su qualsiasi hardware supportato. Quel passaggio è critico se vogliamo che il quantistico si scalabilizzi oltre il laboratorio.

Come la piattaforma Classiq cambia il modo in cui gli sviluppatori e le imprese affrontano la progettazione degli algoritmi quantistici rispetto ai metodi tradizionali?

Tradizionalmente, gli sviluppatori quantistici dovevano scrivere manualmente i circuiti quantistici porta per porta. Dovevano essere sia fisici che informatici. È lento, difficile da mantenere e non portabile su diversi hardware. Con Classiq, si modella il problema a un livello più alto utilizzando il nostro linguaggio Qmod. Quindi il nostro motore di sintesi compila un circuito ottimizzato che soddisfi le tue limitazioni, come minimizzare i qubit o ridurre il tempo di esecuzione, senza la necessità di riscritture manuali. È un enorme guadagno di produttività e rende facile la scalabilità e il benchmarking.

Il Quantum AI sta diventando un punto di discussione importante. Quali sono le applicazioni più realistiche a breve termine in cui il software quantistico potrebbe accelerare i progressi dell’AI?

Siamo più ottimisti su specifiche subroutine nell’AI che coinvolgono algebra lineare pesante o campionamento, come l’inversione di matrice o metodi del kernel. Queste non sono modelli di AI quantistici completi, ma potrebbero diventare componenti importanti in pipeline ibride quantistico-classiche. È lì che il quantistico può iniziare a mostrare un impatto a breve termine.

Oltre all’AI, quali settori credi saranno i primi ad adottare approcci quantistici nei prossimi cinque anni?

Stiamo già vedendo un forte interesse da settori come finanza, farmaceutica, manifattura e logistica, settori in cui le sfide di ottimizzazione e simulazione sono particolarmente complesse. Ad esempio, l’ottimizzazione del portafoglio, la modellazione delle molecole e la pianificazione della catena di approvvigionamento sono tutte aree in cui il quantistico può aiutare a trovare risposte migliori più velocemente. Questi sono anche settori che capiscono il valore di ottenere un vantaggio iniziale.

Classiq ha recentemente raccolto oltre 110 milioni di dollari, con SoftBank che si unisce come investitore strategico. Cosa consente questo finanziamento di fare che non era possibile prima?

Questo round ci dà la capacità di scalare il nostro team, investire più a fondo nella R&D e accelerare i nostri movimenti di mercato. Ci consente anche di espandere le nostre integrazioni con i principali fornitori di hardware e piattaforme cloud. In ultima analisi, significa che possiamo aiutare più clienti a costruire applicazioni quantistiche reali più velocemente e farlo con la fiducia che stanno costruendo su una piattaforma a prova di futuro.

Molte persone pensano ancora che il calcolo quantistico sia “tecnologia del futuro”. Cosa diresti ai critici che credono che le applicazioni significative siano ancora a decine di anni di distanza?

Il calcolo quantistico è già esplorato da aziende serie per problemi seri. L’idea che sia a decine di anni di distanza perde di vista ciò che sta accadendo nella pratica. Siamo già alla piena utilità su larga scala? No. Ma stiamo già costruendo componenti e flussi di lavoro utili che scaleranno man mano che l’hardware matura. Non è un salto di fede, è una questione di preparazione e tempistica.

Se dovessimo riprendere questa conversazione nel 2028, cosa pensi che avrà sorpreso l’industria di più sul ruolo del software quantistico?

Credo che le persone saranno sorprese da come il software sia diventato chiave per i progressi quantistici. Quando si guarda indietro, si vedrà che la modellazione di alto livello, l’astrazione e l’automazione sono stati i punti di svolta. Le più grandi scoperte non saranno solo pietre miliari dell’hardware, verranno dagli sviluppatori che costruiscono applicazioni che non sarebbero state possibili senza strumenti migliori.

Hai descritto la missione di Classiq come l’abilitazione degli sviluppatori a creare algoritmi che cambiano il mondo. Cosa significa quella frase per te personalmente?

Per me, si tratta di accessibilità e impatto. Vogliamo che gli sviluppatori possano concentrarsi sul risolvere problemi reali, non sulla traduzione delle loro idee in logica di porta a basso livello. È così che otteniamo più persone coinvolte, più idee testate e, in ultima analisi, più scoperte consegnate.

Guardando a lungo termine, qual è la tua visione ultima per come il software quantistico cambierà il mondo?

La visione a lungo termine è che il software quantistico diventi così fondamentale come i compilatori e i sistemi operativi lo sono per il calcolo classico. Dovrebbe abilitare l’innovazione, non rallentarla. Se facciamo il nostro lavoro correttamente, la programmazione quantistica sarà naturale, produttiva e gratificante e abiliterà progressi nella scienza, nella sicurezza e nella sostenibilità che erano precedentemente fuori portata.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono seguire Classiq su LinkedIn, X o YouTube, visitare la comunità Slack, repository GitHub o visitare www.classiq.io per saperne di più.