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Un team di scienziati dell'Università di Scienza e Tecnologia della Cina e dell'Università cinese di Hong Kong ha annunciato una svolta potenzialmente epocale nel campo delle previsioni meteorologiche. Hanno dimostrato che le piattaforme quantistiche possono superare i classici supercomputer dotati di intelligenza artificiale in compiti di previsione del tempo. Questa scoperta potrebbe minare gli ingenti investimenti effettuati nelle piattaforme classiche di previsione meteorologica, poiché i ricercatori cinesi promettono di creare piattaforme quantistiche per la previsione dei fenomeni meteorologici a costi drasticamente inferiori.
Negli Stati Uniti, sia strutture pubbliche che private hanno già investito e prevedono di investire centinaia di milioni di dollari in piattaforme IA classiche per le previsioni del tempo. Tuttavia, secondo i ricercatori cinesi, con solo l'1% di tali somme sarebbe possibile creare una piattaforma quantistica semplice e compatta, in grado di eguagliare o superare in precisione le previsioni di un supercomputer classico con intelligenza artificiale. I risultati di questa ricerca sono stati pubblicati alla fine di marzo sulla rivista Physical Review Letters, evidenziando la fattibilità di tale approccio.
Dal punto di vista tecnico, lo studio si basa sull'organizzazione del cosiddetto calcolo quantistico di reservoir (QRC) su una piattaforma di risonanza magnetica nucleare (NMR). I dati sono stati codificati sugli spin nucleari interagenti (4 di carbonio e 5 di protoni) di una molecola di acido crotonico marcata con l'isotopo carbonio-14. Gli scienziati descrivono l'esperimento come una tazza di caffè in cui gli ingredienti vengono mescolati con un cucchiaino e lasciati raggiungere uno stato di equilibrio.
In sostanza, si tratta più di una simulazione che di un calcolo vero e proprio. Non può essere universale, ma per la risoluzione di compiti specifici può essere considerata come un algoritmo di calcolo. In questo caso, la piattaforma quantistica ha analizzato serie temporali, un compito tipicamente svolto dagli algoritmi di previsione meteorologica e non solo. Il metodo del reservoir, tra l'altro, è in grado di utilizzare per l'analisi anche il rumore nel sistema e funziona a temperatura ambiente.
L'approccio proposto dai ricercatori cinesi riduce significativamente i requisiti hardware e il consumo energetico rispetto alle reti neurali classiche, rendendo la tecnologia accessibile per la risoluzione di problemi reali già con le apparecchiature attuali. Nel caso dei supercomputer classici con IA, per risolvere lo stesso compito con una precisione significativamente inferiore, sarebbe necessario un sistema con 10.000 nodi. Pertanto, gli scienziati concludono che questo è il primo caso dimostrato in cui un sistema quantistico ha superato quelli classici nella risoluzione di compiti di valore applicativo.
Questa scoperta potrebbe avere implicazioni di vasta portata, non solo per le previsioni meteorologiche, ma anche per altri settori che si basano sull'analisi di dati complessi e sulla modellazione di sistemi dinamici. Se le piattaforme quantistiche si dimostreranno effettivamente più efficienti ed economiche dei supercomputer classici, potremmo assistere a una vera e propria rivoluzione nel modo in cui affrontiamo queste sfide.
Inoltre, è importante sottolineare che questa ricerca è stata condotta in Cina, il che solleva interrogativi sulla leadership tecnologica nel campo dell'informatica quantistica. Mentre gli Stati Uniti e altri paesi occidentali continuano a investire massicciamente in supercomputer classici, la Cina sembra aver intrapreso una strada diversa, puntando sulle potenzialità dell'informatica quantistica. Sarà interessante osservare come si evolverà questa competizione tecnologica nei prossimi anni.
