Uno studio dell’Università di Pavia sulle reti neuronali e i computer quantistici è in questi giorni balzato all’attenzione internazionale. Nonostante il lavoro sia ancora allo stato di preprint e postato sulla piattaforma pubblica arxiv.org, è diventato protagonista di un articolo da parte del prestigioso MIT Technology Review. La ricerca nasce da una proficua collaborazione, tutta interna all’Ateneo, fra Daniele Bajoni, docente presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell’Informazione, con Dario Gerace e Chiara Macchiavello, docenti presso il Dipartimento di Fisica, e sviluppata grazie al prezioso lavoro del Dr. Francesco Tacchino nell’ambito della sua tesi di dottorato di ricerca in Fisica.
I computer quantistici sono stati considerati per lungo tempo come una tecnologia del futuro, ma stanno diventando una realtà sempre più concreta proprio in questi anni. Alcune tra le maggiori industrie informatiche, come IBM, Google, Intel, e Microsoft, stanno investendo capitali importanti in ricerca e sviluppo, con lo scopo di realizzare veri e propri processori basati su nanotecnologie quantistiche, e i primi prototipi a poche decine di bit quantistici (o qubits) sono già operativi. L’aspettativa risiede nel vantaggio esponenziale che questo nuovo paradigma di computazione offre rispetto ai microprocessori classici, in particolare per alcune specifiche applicazioni.
Tra le possibili applicazioni che potrebbero notevolmente beneficiare delle possibilità offerte dai futuri computer quantistici vi sono proprio l’intelligenza artificiale e le reti neurali. In questo lavoro, si dimostra per la prima volta che l’elemento fondamentale di una rete neurale, un neurone artificiale, può essere efficientemente implementato su uno dei processori quantistici messi a disposizione da IBM tramite la sua piattaforma di cloud quantum computing. La ricerca dimostra che il processore quantistico offre effettivamente un vantaggio esponenziale sul corrispondente algoritmo classico.
