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

Nir Minerbi è co-fondatore e CEO di Classiq. Ha una grande esperienza nel guidare progetti tecnologici innovativi e multinazionali, dall’idea alla distribuzione. Nir è un alunno di Talpiot e ha un master in fisica, nonché in ingegneria elettrica ed elettronica (M.Sc.).

Classiq Technologies, l’azienda leader nel 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 esperienza quantistica o una codifica 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 si espandono senza sforzo, eseguibili su qualsiasi computer quantistico e riducendo i costi computazionali.

Avete co-fondato Classiq nel 2019 e prima di allora avete lavorato a KayHut, un’azienda di sicurezza in rapida crescita nota per soluzioni di sicurezza innovative. Come hanno preparato queste esperienze di inizio carriera a guidare un’azienda di software quantistico?

A KayHut, abbiamo costantemente affrontato 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 ferma 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 vi ha motivato a iniziare Classiq e quale lacuna nell’ecosistema del calcolo quantistico stavate cercando di risolvere all’epoca?

Quando abbiamo iniziato Classiq, era chiaro che mentre il hardware stava avanzando, gli strumenti software non avevano tenuto il passo. La maggior parte della programmazione quantistica stava avvenendo 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.

I progressi hardware spesso dominano i titoli nel calcolo quantistico, ma Classiq enfatizza il livello di astrazione del software. Perché credete che il software sia la chiave per sbloccare applicazioni quantistiche pratiche?

Il software è il livello 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 a Classiq è alzare 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 espanda oltre il laboratorio.

Come la piattaforma di Classiq cambia il modo in cui gli sviluppatori e le imprese si avvicinano alla 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 scienziati informatici. È lento, difficile da mantenere e non portabile tra 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 soddisfa le tue restrizioni, 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 i 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 credete saranno i primi ad adottare approcci quantistici nei prossimi cinque anni?

Stiamo già vedendo un forte interesse da settori come la finanza, la farmaceutica, la produzione e la 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 e più veloci. 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 espandere il nostro team, investire più a fondo nella R&S 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 prima e farlo con la sicurezza che stanno costruendo su una piattaforma a prova di futuro.

Molte persone pensano ancora al calcolo quantistico come a una “tecnologia del futuro”. Cosa direste ai critici che credono che le applicazioni significative siano ancora a decenni di distanza?

Il calcolo quantistico sta già essere esplorato da aziende serie per problemi seri. L’idea che sia a decenni 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 si espanderanno man mano che il hardware maturerà. Non è un salto di fede, è una questione di preparazione e tempistica.

Se dovessimo riprendere questa conversazione nel 2028, cosa pensate sorprenderà di più l’industria riguardo al ruolo del software quantistico?

Credo che la gente sarà sorpresa di 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 hardware, verranno dagli sviluppatori che costruiscono applicazioni che non sarebbero state possibili senza strumenti migliori.

Avete descritto la missione di Classiq come l’abilitazione degli sviluppatori a creare algoritmi in grado di cambiare il mondo. Cosa significa per voi personalmente questa frase?

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 coinvolgiamo più persone, testiamo più idee e consegnamo alla fine più scoperte.

Guardando a lungo termine, qual è la vostra visione ultima di 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 dovrebbe sentirsi naturale, produttiva e gratificante, e dovrebbe consentire 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, visitate la comunità Slack, repository GitHub o visitate www.classiq.io per saperne di più.