Quantum Annealing: Calcolo Quantistico Pratico
Il quantum annealing è una promettente tecnologia quantistica per le aziende con problemi di ottimizzazione urgenti che i computer tradizionali non possono risolvere rapidamente. Può essere utilizzato per risolvere problemi di ottimizzazione in modo più efficace rispetto ai computer tradizionali. Tuttavia, è ancora utilizzato principalmente in ambito accademico e sono necessarie ulteriori attività di R&S per costruire annealer quantistici commerciali.
Esistono diversi approcci per costruire hardware di calcolo quantistico, come i computer quantistici universali a modello gate e gli annealer quantistici. Il calcolo quantistico universale a modello gate, anche chiamato calcolo quantistico general-purpose, è il tipo di computer quantistico più potente e flessibile, ma è difficile da costruire e mantenere la stabilità dei qubit.
Gli annealer quantistici sono il tipo di computer quantistico meno flessibile in termini di applicazione, ma è più semplice costruire un processore di annealing quantistico e qubit stabili.
Cos'è il quantum annealing?
Il quantum annealing (che include anche la computazione quantistica adiabatica) è un metodo di calcolo quantistico utilizzato per trovare soluzioni ottimali a problemi con un gran numero di soluzioni, sfruttando proprietà specifiche della fisica quantistica, come il tunneling quantistico, l'entanglement e la sovrapposizione.
Un processo adiabatico è un termine comunemente usato in termodinamica. Ad esempio, per temprare il ferro, la temperatura può essere aumentata, incrementando la velocità molecolare e formando legami più forti. Il processo di stabilizzazione di questi legami raffreddandoli lentamente è chiamato "annealing" in metallurgia. Il quantum annealing funziona in modo simile, dove la temperatura è sostituita dall'energia e lo stato di energia più basso, il minimo globale, viene trovato tramite annealing.
Come si confronta con altri approcci QC?
Esistono tre metodi fondamentali di calcolo quantistico: Modello Quantistico Analogico, Modello a Gate Quantistico Universale e Quantum Annealing. Sebbene questi approcci sembrino essere completamente separati, gli insiemi di intersezione non sono vuoti. Questi tre modelli offrono prospettive diverse sulle applicazioni pratiche del calcolo quantistico.
Il modello a gate quantistico universale si basa sulla creazione di strutture quantistiche utilizzando qubit stabili e sulla risoluzione dei problemi odierni con circuiti quantistici. Tuttavia, i qubit sono difficili da stabilizzare. Questo problema cresce all'aumentare del numero di qubit. Di conseguenza, i computer a modello gate quantistico universale sono confinati nei laboratori e non hanno ancora applicazioni pratiche.
D'altra parte, il quantum annealing fornisce un approccio che si concentra sulla risoluzione di problemi NP-hard ed è meno influenzato dal rumore rispetto al calcolo quantistico a modello gate. Questa caratteristica consente un maggiore utilizzo di qubit e, quindi, più parametri per problemi specifici.
Come funziona il quantum annealing?
Negli annealer quantistici, ogni stato corrisponde a un livello di energia. Questi stati vengono simulati in breve tempo sfruttando le proprietà di sovrapposizione ed entanglement dei qubit, e si ottiene il risultato di energia più bassa. Lo stato di energia più bassa fornisce la soluzione ottimale o più probabile.
Ad esempio, consideriamo il problema del commesso viaggiatore. Immaginate un commesso che deve fermarsi in 50 città diverse e tornare al punto di partenza con la distanza minima. Matematicamente, ci sono 50 fattoriale soluzioni diverse a questo problema. Poiché stiamo cercando la distanza più breve, dobbiamo trovare la situazione di minima energia, in altre parole, il minimo globale.
Trovare il percorso più breve calcolando tutte le possibilità è un metodo costoso in termini di tempo ed energia; per molti problemi complessi, è quasi impossibile.
Utilizzando il quantum annealing, questo problema viene formulato utilizzando il metodo coupling-qubit. Grazie ai diversi campi magnetici applicati ai qubit, la distanza tra ogni città viene aggiunta al progetto come parametro energetico.
Con la proprietà di entanglement, ogni qubit può influenzare lo stato dell'altro e ogni soluzione crea un nuovo stato. Un annealer quantistico calcola lo stato di energia più bassa tra questi stati, che equivale alla soluzione ottimale.
Un altro punto importante qui è la caratteristica del tunneling quantistico. Con questa caratteristica, la transizione tra gli stati è istantanea. Ciò significa che la transizione tra i livelli di energia non richiede che gli elettroni scalino la barriera; semplicemente l'attraversano.
Perché è importante ora?
Il quantum annealing supera i metodi computazionali classici per risolvere alcuni problemi di ottimizzazione, che sono importanti in numerosi settori come la sanità e la finanza. Inoltre, è probabile che il quantum annealing diventi disponibile commercialmente prima di altre tecnologie quantistiche.
Il volume dei dati è in aumento, e il quantum annealing offre metodi eccezionali per risolvere problemi di ottimizzazione che crescono in complessità con una maggiore disponibilità di dati. Promette di essere lo strumento giusto per un rapido sviluppo nella scienza, nella matematica e nell'ingegneria.
Sebbene il quantum annealing non sia ampiamente applicabile come i computer quantistici, è promettente nel breve termine. Questo perché è intrinsecamente più resistente al rumore rispetto al modello a gate quantistico e agli approcci quantistici analogici. Attualmente, i fornitori offrono soluzioni commerciali di quantum annealing, mentre una soluzione di calcolo quantistico universale è ancora nelle prime fasi di ricerca.
Quali sono le sue potenziali applicazioni/casi d'uso?
Il quantum annealing è generalmente utilizzato per risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria, come machine learning, ottimizzazione del portafoglio e ottimizzazione dei percorsi. Questo perché i problemi di ottimizzazione mirano a trovare il minimo di una funzione e il quantum annealing può essere utilizzato per calcolare il minimo di una funzione con molte variabili.
Considerando i potenziali utilizzi, possiamo elencare i principali argomenti come segue.
- Machine Learning
- Ottimizzazione
- Modellazione finanziaria
- Sicurezza
- Sanità
- Scienza dei Materiali e Chimica
Quali sono le sue alternative?
Il quantum annealing può essere confrontato con alcuni metodi correlati, come il digital annealing e il calcolo quantistico a modello gate.
Calcolo classico
Per problemi con complessità limitata, il calcolo classico può essere utilizzato per trovare soluzioni ottimali o quasi ottimali usando euristiche.
Digital annealing
Il metodo di digital annealing di Fujitsu emula il quantum annealing utilizzando un'architettura di computer digitale. Questo metodo, che non è esattamente quantum annealing, è una simulazione di quantum annealing che utilizza circuiti C-mos.
Digital Annealer è un chip specializzato progettato per calcolare stati possibili in parallelo utilizzando matrici di pesi e vettori di bias. Per risolvere un problema di ottimizzazione combinatoria, "Ogni blocco di bit utilizza connessioni uno-a-uno su 1.023 pesi memorizzati in memoria", afferma Tamura, fellow di Fujitsu.
Questo metodo non promette la velocità che offrono gli annealer quantistici, ma fornisce la stabilità che i qubit non possono fornire oggi.
Toshiba SQBM+ (Simulated Bifurcation Machine) è un solver quantistico-ispirato disponibile tramite Azure Quantum che affronta problemi di ottimizzazione combinatoria senza richiedere hardware quantistico.1 Nell'aprile 2026, Toshiba ha annunciato un algoritmo di terza generazione che utilizza una tecnica "Edge of Chaos" che supera significativamente i benchmark precedenti, e il sistema è stato integrato in hardware edge per sistemi autonomi in tempo reale come dimostrato a febbraio 2026.2 A differenza del Digital Annealer di Fujitsu, SQBM+ è stato implementato per la navigazione in tempo reale nella robotica autonoma.
Aggiungi come fonte preferitaQuali sono le aziende più vicine a portarlo sul mercato?
A marzo 2025, D-Wave ha pubblicato un articolo su Science intitolato "Beyond-Classical Computation in Quantum Simulation", dimostrando la prima supremazia computazionale quantistica al mondo su un problema utile e reale.
- Il prototipo Advantage2 di D-Wave ha eseguito una simulazione di materiali magnetici in minuti che richiederebbe al supercomputer Frontier (Oak Ridge National Lab) quasi un milione di anni.
- L'approccio classico richiederebbe più del consumo annuale mondiale di elettricità.
- Ciò ha convalidato il quantum annealing come offerta di vantaggi fondamentali rispetto ai metodi classici.3
Le Coherent Ising Machines (CIM) rappresentano un'alternativa fotonica al quantum annealing superconduttore, utilizzando oscillatori parametrici ottici per risolvere problemi di ottimizzazione di Ising.4 A marzo 2026, NTT Research e gruppi accademici hanno dimostrato una CIM basata sulla simmetria di polarizzazione con prestazioni di tempo di annealing migliorate, offrendo un approccio hardware diverso per carichi di lavoro di ottimizzazione che compete sia con gli annealer quantistici che con i metodi di digital annealing.
Fixstars Amplify è una piattaforma di ottimizzazione basata su cloud che astrae tra gli annealer quantistici D-Wave, l'hardware a modello gate IonQ e i solver classici attraverso un'API unificata, consentendo agli sviluppatori di testare approcci di quantum annealing senza vincolarsi a un singolo fornitore.5 La piattaforma si è espansa per supportare l'hardware a ioni intrappolati IonQ a maggio 2026, fornendo un livello middleware neutrale rispetto al fornitore per carichi di lavoro di ottimizzazione.6
A maggio 2026, i ricercatori del Flatiron Institute hanno dimostrato tecniche di simulazione classica che potrebbero affrontare classi di problemi correlati, sfidando l'affermazione di supremazia di D-Wave.7 D-Wave ha contestato la sfida, sostenendo che i metodi classici non replicano i suoi casi di benchmark specifici e mantiene che il suo risultato di supremazia quantistica sia valido.8 Il dibattito scientifico riguardo al vantaggio computazionale duraturo rimane attivo.
A gennaio 2026, D-Wave, Anduril Industries e Davidson Technologies hanno annunciato una collaborazione per applicare il calcolo quantistico ad annealing ai sistemi di difesa aerea e missilistica degli Stati Uniti, rappresentando il primo dispiegamento operativo annunciato pubblicamente del quantum annealing in un contesto di difesa.9 Inoltre, D-Wave ha annunciato un contratto da €10 milioni alla fine del 2025 per un sistema Advantage2 a supporto della Q-Alliance italiana, con l'accordo che include l'acquisizione del 50% della capacità del sistema per cinque anni e workshop tenuti nelle università italiane a partire da giugno 2026 per accelerare l'adozione regionale.
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}Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.
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