L'albero della storia è sempre verde

L'albero della storia è sempre verde

"Teniamo ben ferma la comprensione del fatto che, di regola, le classi dominanti vincono sempre perché sempre in possesso della comprensione della totalità concettuale della riproduzione sociale, e le classi dominate perdono sempre per la loro stupidità strategica, dovuta all’impossibilità materiale di accedere a questa comprensione intellettuale. Nella storia universale comparata non vi sono assolutamente eccezioni. La prima e l’unica eccezione è il 1917 russo. Per questo, sul piano storico-mondiale, Lenin è molto più grande di Marx. Marx è soltanto il coronamento del grande pensiero idealistico ed umanistico tedesco, ed il fondatore del metodo della comprensione della storia attraverso i modi di produzione. Ma Lenin è molto di più. Lenin è il primo esempio storico in assoluto in cui le classi dominate, sia pure purtroppo soltanto per pochi decenni, hanno potuto vincere contro le classi dominanti. Bisogna dunque studiare con attenzione sia le ragioni della vittoria che le ragioni della sconfitta. Ma esse stanno in un solo complesso di problemi, la natura del partito comunista ed il suo rovesciamento posteriore classistico, individualistico e soprattutto anti- comunitario" Costanzo Preve da "Il modo di produzione comunitario. Il problema del comunismo rimesso sui piedi"

lunedì 14 dicembre 2020

La meccanica quantistica apre nuove prospettive, visioni. Siamo ancora nella fase di capire il linguaggio in cui questa è scritta

Amazon Web Services sta studiando un computer quantistico in miniatura

La divisione cloud del gigante di Seattle ha elaborato una nuova architettura per il calcolo quantistico. Simone Severini, Director of Quantum Computing di AWS, spiega il potenziale di questa invenzione


ANDREA NEPO
RIPUBBLICATO IL13 Dicembre 2020

«Quando ancora studiavo filosofia a Firenze mi piaceva molto l’idea che nell’ambito della computazione e dell’informatica tutto dipendesse dalla fisica. Se cambia il sistema fisico di riferimento, cambia ciò che è possibile calcolare. Per questo i computer quantistici sono importanti, perché sfruttando il mondo fisico nella maniera più radicale e profonda a noi nota, cioè attraverso la meccanica quantistica, ci permettono di esplorare i confini ultimi della computazione». A Simone Severini, direttore della divisione Quantum Computing di Amazon Web Services e professore di Fisica dell’Informazione all’University College di Londra, bastano cinque minuti per lasciare trapelare le basi filosofiche della sua brillante carriera. 

Dopo una laurea in Logica e Filosofia della Scienza, si trasferisce a Bristol per un dottorato in Quantum Information and Computation con Richard Josza, luminare del settore e già studente di Roger Penrose. Nel 2007 parte alla volta del Canada, per un post-doc all’Institute for Quantum Computing dell’Università di Waterloo. Da allora ha insegnato per due anni in Cina, lavorato come consulente per numerosi progetti nel campo della computazione quantistica e dato il nome all’Entropia di Braunstein-Ghosh-Severini, un tipo di entropia di Von Neumann che in questa sede riportiamo solo per illustrare il curriculum del nostro intervistato senza avventurarci in alcun tipo di rischiosa semplificazione divulgativa. 

Alla fine del 2018 assume il ruolo di Director of Quantum Computing per Amazon Web Services (AWS), che ancora oggi ricopre. Sotto la sua supervisione la divisione cloud dell’azienda di Seattle annuncia i primi prodotti commerciali nell’ambito del computing quantistico e importanti passi avanti nell’ambito della ricerca scientifica di settore. L’ultimo risale a pochi giorni fa, con l’annuncio di un’architettura inedita - descritta al momento solo in teoria - per un computer quantistico basato su qubit di nuova tipologia, che potrebbero abilitare la realizzazione di computer quantistici a tolleranza di errore più piccoli, più facili da gestire e più stabili di quelli attuali, basati su superconduttori.

Severini, come spiegherebbe in maniera comprensibile il potenziale di questa nuova teoria?

«Come parte della nostra attività stiamo sviluppando un nuovo tipo di qubit, cioè l’unità di informazione in un computer quantistico, che ha una natura ibrida ed è tipo elettro-acustico. Nel nostro articolo uscito in pre-print nei giorni scorsi analizziamo in teoria una macchina basata su questo tipo di qubit e un nuovo schema specifico per il calcolo della tolleranza dell’errore. Rispetto agli attuali qubit “elettrici” usati nei computer quantistici già esistenti, i nostri qubit riescono a mantenere il proprio stato energetico più a lungo. Il risultato, secondo la nostra teoria, sono computer quantistici migliori e più stabili».

Nell’articolo citato si parla anche di miniaturizzazione, ma cosa si intende nel concreto?

«È importante specificare che anche se i componenti fondamentali delle unità di calcolo quantistico sono microscopici, questo non significa affatto che i computer lo siano a loro volta. Anzi, sono belli grossi. La nostra teoria mostra come questo approccio ibrido nella realizzazione possa portare a un qubit basato su microchip che potrebbe avere un fattore di forma significativamente più piccolo rispetto allo stato dell’arte. Nel concreto questi computer ci aiuteranno a fare meglio ciò che i computer quantistici fanno già oggi».

Ovvero?

«I quantum computer al momento sono fondamentalmente uno strumento di ricerca per capire meglio i computer quantistici stessi e per aiutarci a costruire i quantum computer del futuro. In questo campo, io dico sempre, bisogna avere molta pazienza. L’aspetto più profondo è la possibilità di spingere oltre la conoscenza della fisica quantistica. Così come il telescopio ci aveva permesso di vedere molto più lontano, così il computer quantistico ci permette di capire e manipolare i sistemi quantistici come mai prima d’ora. Proprio perché si basa sulle leggi della meccanica quantistica, cioè che il computer quantistico riesce a fare meglio è la simulazione di fenomeni e stati quantistici, come aveva già intuito perfettamente Richard Feynman. Prendiamo ad esempio la molecola della caffeina, che può esistere in 10 elevato alla 48 stati quantistici diversi. Ecco per rappresentare perfettamente tutti i possibili stati della caffeina, un computer tradizionale avrebbe bisogno di 10 alla 48 bit, cioè circa il numero di atomi presenti sulla Terra. Un computer quantistico, per sua natura, sarebbe invece in grado di fare una fotografia della caffeina impiegando magari solo una cinquantina di qubit. In breve: per capire e rappresentare i sistemi quantistici, come gli stati di una molecola, il computer quantistico è la macchina giusta».

In altre parole c’è una tipologia di problemi che i computer quantistici possono rappresentare e risolvere molto meglio dei computer tradizionali. Si cita spesso ad esempio il folding delle proteine, per capirne la struttura tridimensionale. Ci sono già dei risultati? 

«Siamo ancora in una fase precedente. Galileo diceva che il libro della natura è scritto nella lingua della matematica. Ecco anche il libro della computazione è scritto nella stessa lingua. Quello che stiamo ancora studiando oggi è quel linguaggio. Dobbiamo capire se possiamo risolvere certe tipologie di problemi con i computer quantistici. E per farlo ci serve la ricetta giusta, cioè gli algoritmi. Siamo in uno stadio ancora iniziale, e va fatto molto lavoro sia sull’hardware, ma anche e soprattutto sulla scoperta di applicazioni e comandi che su quell’hardware possano girare. Una buona parte della ricerca in questo settore oggi utilizza i computer quantistici proprio a questo scopo. Il folding delle proteine è sicuramente un problema importante, ma difficilissimo. Appartiene a una classe di problemi non a caso definita NP-Hard. Sappiamo che un computer quantistico potrebbe certamente dare un vantaggio, ma di per sé questo tipo di problemi molto difficili rimarranno tali anche quando saremo in grado di rappresentarli e affrontarli con computer quantistici abbastanza potenti».

Di computer quantistici si parla a volte anche in tono catastrofista: il rischio, sostengono alcuni, è che sconvolgano algoritmi e sistemi su cui oggi basiamo ad esempio la sicurezza delle transazioni bancarie. È davvero così?

«A domanda specifica del tipo “quando avremo un computer quantistico capace di decrittare una chiave RSA da 2048-bit?”, l’unica risposta possibile è che non lo sappiamo e non lo possiamo ancora prevedere. Sappiamo però che ci serviranno computer con almeno 20 milioni di qubit. A prescindere da questo, il campo della crittografia post-quantistica, cioè la crittografia basata su algoritmi quantistici e dunque a prova di quantum computer, è importantissimo già oggi. Perché se tra trent’anni avremo un computer a 20 milioni di qubit, a quel punto qualcuno potrebbe comunque decrittare informazioni vecchie di trent’anni, archiviate nel tempo, e accedere comunque a informazioni utili. AWS ad esempio implementa già protocolli ibridi - tradizionali e post-quantum - per alcune applicazioni. Il nostro servizio di gestione delle chiavi crittografiche (AWS Key Management Service) permette già di usare algoritmi post-quantum».

Finora abbiamo parlato di scienza e ricerca, ma la sua menzione di Amazon ci ricorda che fa parte di un’organizzazione con interessi nell’applicazione commerciale e industriale dei computer quantistici. A che punto siamo in quest’ambito? 

«Qui ad AWS abbiamo già attivato diversi servizi di computing quantistico, sfruttando le migliori soluzioni presenti già oggi sul mercato. Abbiamo una divisione più di consulenza, l’Amazon Quantum Solutions Lab, che può aiutare aziende e grandi organizzazioni a esplorare l’importanza del computing quantistico nel loro settore specifico, come ad esempio lo sviluppo di intelligenze artificiali, l’ottimizzazione dei processi, lo studio di nuovi materiali. Poi abbiamo Amazon Braket, presentato a fine 2019 e disponibile nelle regioni AWS americane da quest’estate. Braket consente, come per altre istanze di AWS, di accedere a computer quantistici direttamente nel cloud, con un’integrazione “seamless” fra piattaforma di computing tradizionale e quantum computer di varia natura. Per chi si occupa di ricerca Amazon Braket è una soluzione molto utile, perché facilita molto l’accesso alle macchine. Noi mettiamo in funzioni le macchine vere e proprie: abbiamo computer a trappole di ioni, oppure a superconduttori realizzati dalla Rigetti, ma anche macchine per la simulazione di D-Wave basate sul quantum annealing; ricercatori, scienziati, studenti, possono usare la nostra piattaforma Web per accedere alle macchine senza muoversi dal loro laboratorio, o da casa, e possono testare i loro algoritmi, il loro codice».

I computer quantistici sono un’invenzione che promette di rivoluzionare il mondo. Non trova che sia rischioso che questo tipo di ricerca sia appannaggio di multinazionali come Amazon, Google o IBM, che potrebbero avere la tentazione di tenere per sé le scoperte più importanti?

«In questo settore vige inevitabilmente un grande spirito di collaborazione. È una fase ancora pionieristica, molto bella anche da un punto di vista puramente estetico della disciplina. In questo momento è importante impostare le giuste aspettative, per capire davvero cosa i computer quantistici potranno fare domani. Difficilmente ci saranno vincitori specifici. Noi che facciamo scienza, come si suol dire, stiamo “on the shoulders of giant”, sulle spalle dei giganti. Il campo dell’informatica quantistica ha bisogno ancora di molto lavoro da parte di ricercatori e scienziati. Per stimolare le nuove scoperte e accelerare l’innovazione serve dialogo e confronto, con un approccio che sia il più aperto possibile».

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