Quando il silicio non basta più, l’incontro tra Intelligenza Artificiale e Calcolo Quantistico

 Per oltre settant’anni l’evoluzione dell’informatica è stata guidata dal progresso incrementale del silicio e dalla miniaturizzazione dei transistor. Oggi, tuttavia, ci troviamo di fronte a un possibile cambio di paradigma: l’incontro tra intelligenza artificiale (AI) e calcolo quantistico.

Non si tratta di un semplice aumento di potenza di calcolo, ma di una trasformazione concettuale del modo in cui le macchine apprendono, simulano e decidono.

Il computer classico elabora informazioni usando bit che assumono valore 0 o 1. Il computer quantistico utilizza invece qubit, capaci di esistere in sovrapposizione di stati e di essere correlati tramite entanglement.

Questo consente di esplorare spazi di soluzione enormi in modo intrinsecamente parallelo, rendendo affrontabili problemi oggi intrattabili.

In questo contesto, l’AI non è più soltanto un software che gira su hardware più veloce, ma diventa un partner cognitivo di un nuovo tipo di macchina.

Algoritmi di quantum machine learning potranno:

• addestrarsi su dataset ad altissima dimensionalità,
• individuare pattern nascosti non accessibili ai modelli classici,
• ridurre drasticamente i tempi di training per alcune classi di problemi.

• climatologia e modelli atmosferici globali
• genomica e proteomica
• dinamica dei mercati finanziari complessi

• nuovi materiali,
• reazioni chimiche complesse,
• superconduttori e sistemi biologici.

• scoperta accelerata di farmaci,
• materiali con proprietà “su misura”,
• nuove fonti energetiche

In un mio libro illustrerò presto questa futura opportunità tecnologica.