Un milione di risultati in 19 secondi di calcolo quantistico, contro circa 110 anni stimati sul supercomputer Frontier. È il confronto presentato dai ricercatori di BlueQubit dopo un esperimento sul processore IBM Nighthawk r2. La distanza è enorme, ma riguarda un compito preciso, progettato per mettere alla prova queste macchine: non significa che un computer quantistico possa accelerare nella stessa misura qualsiasi programma.
La ricerca, ripresa da ANSA, è disponibile su arXiv come preprint, quindi ancora senza una pubblicazione scientifica sottoposta a revisione tra pari. Il suo elemento più interessante riguarda anche l’accesso: il gruppo ha utilizzato un processore commerciale attraverso il cloud, con gli strumenti normalmente messi a disposizione da IBM.
Che cosa ha fatto il computer quantistico
Il test si chiama Random Circuit Sampling (RCS), cioè campionamento di circuiti casuali. I ricercatori applicano ai qubit, le unità di informazione quantistica, una sequenza di operazioni e poi misurano il risultato, ottenendo stringhe di zero e uno. Ripetono quindi l’esecuzione per raccogliere molti campioni.
La difficoltà per un computer tradizionale sta nel riprodurre le probabilità con cui compaiono quelle stringhe. Generare semplicemente un milione di numeri casuali sarebbe un altro problema, molto più facile: qui bisogna rispettare le correlazioni prodotte dal circuito quantistico.
Nighthawk r2 dispone di 120 qubit programmabili, ma l’esperimento ne ha utilizzati 61. Il risultato principale riguarda un circuito da 36 cicli. È un banco di prova delle capacità di calcolo, non una simulazione che abbia già scoperto un farmaco o migliorato una batteria. La distinzione serve a capire quanto siamo lontani, o vicini, a un vantaggio utile fuori dal laboratorio.
Da dove arrivano i 110 anni
I due tempi hanno natura diversa. I 19 secondi sono il tempo impiegato dal processore quantistico per raccogliere il milione di campioni; i 110 anni derivano da un modello del lavoro necessario per riprodurre il compito su Frontier. Gli autori assumono che il supercomputer operi al 20% della sua potenza teorica di picco.
Il confronto dipende dunque dall’algoritmo di simulazione e dalle ipotesi adottate. Gli stessi ricercatori riconoscono che metodi classici più efficienti potrebbero ridurre il costo stimato. Quel secolo di calcolo va letto come una valutazione tecnica da sottoporre a verifica, non come un limite definitivo dei computer tradizionali.
Anche il cronometro quantistico va contestualizzato: l’intera campagna sperimentale, con le misure di controllo, ha richiesto circa 11 minuti di utilizzo del processore. I 19 secondi descrivono la singola raccolta principale, non tutto il lavoro necessario a preparare e validare la ricerca.
Perché conta il servizio cloud
BlueQubit dichiara di avere usato il normale ambiente Qiskit di IBM, senza calibrazioni specifiche per il benchmark. Ha inoltre pubblicato circuiti, dati e codice. Altri gruppi possono così ripetere la procedura, purché abbiano accesso al processore, oppure cercare una simulazione classica più efficace.
Sul piano hardware, IBM attribuisce buona parte dell’accelerazione di Nighthawk r2 al ripristino più rapido dei qubit. Dopo ogni esecuzione devono tornare in uno stato iniziale noto: ridurre questa attesa permette di ripetere più volte lo stesso circuito nel tempo disponibile.
Secondo IBM, il nuovo sistema riduce anche gli errori di inizializzazione. Sono miglioramenti particolarmente rilevanti per esperimenti come questo, nei quali il risultato emerge da moltissime esecuzioni ripetute. Il numero di qubit, da solo, racconta quindi soltanto una parte delle capacità della macchina.
Il passaggio alle applicazioni resta aperto
Rimane il problema della verifica: quando simulare il circuito completo diventa troppo oneroso, anche controllarne direttamente tutti i risultati è difficile. Il gruppo ha perciò impiegato due metodi indiretti di stima della qualità, ottenendo risultati coerenti tra loro.
È un elemento a sostegno della ricerca, che resta circoscritta a questo benchmark. Per parlare di un vantaggio nelle applicazioni serviranno confronti su problemi concreti, con accuratezza, tempi complessivi e costi confrontabili. La disponibilità dei dati rende intanto possibile il passaggio essenziale: lasciare che altri ricercatori provino a confermare il risultato, oppure a batterlo.
