Il quantum computing sta entrando in una fase in cui la competizione non riguarda più soltanto la costruzione di processori con più qubit, ma anche la capacità di trasformare le macchine in strumenti utili per la ricerca scientifica. In questo passaggio, il software assume un ruolo sempre più centrale: deve tradurre problemi di chimica, materiali e scienze della vita in calcoli compatibili con l’hardware disponibile, ridurre l’impatto degli errori e integrare l’elaborazione quantistica con quella classica.
Un esempio di imprenditorialità in questo contesto è Algorithmiq, società nata in Finlandia e oggi con quartier generale a Milano. La sua attività si concentra soprattutto sulla simulazione molecolare e sulle tecniche di mitigazione degli errori, con l’obiettivo di capire dove i computer quantistici possano iniziare a produrre risultati scientificamente rilevanti prima dell’arrivo di sistemi pienamente fault-tolerant. Le collaborazioni con IBM, Cleveland Clinic e altri centri di ricerca ne fanno un caso interessante per osservare come si sta costruendo il livello software dell’ecosistema quantistico.
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Cosa fa Algorithmiq
Algorithmiq sviluppa software per il calcolo quantistico con un obiettivo concreto: ottenere informazioni affidabili su molecole e materiali da processori ancora soggetti a errori. La società, nata in Finlandia e oggi con quartier generale a Milano, combina algoritmi quantistici e calcolo tradizionale.
Nel 2026 questa strategia ha prodotto due risultati distinti: un premio di Wellcome Leap per un progetto farmaceutico e un annuncio di vantaggio quantistico con IBM, ossia risultati più affidabili dei metodi classici considerati su un modello di materiali. Il premio riconosce un percorso sperimentale verso applicazioni utili; il modello fisico è sottoposto al confronto aperto con gli algoritmi classici.
Dalla Finlandia a Milano: persone e capitali
Fondata nel 2020, come ricorda United Ventures, Algorithmiq è guidata dalla cofondatrice Sabrina Maniscalco. Completano il gruppo dei fondatori Guillermo García-Pérez, responsabile scientifico, Matteo Rossi, responsabile tecnologico, e Boris Sokolov, lead researcher, secondo la pagina del team.
L’11 maggio 2026 l’azienda ha annunciato il trasferimento della sede globale a Milano, mantenendo attività significative in Finlandia, e un round da 18 milioni di euro, guidato da United Ventures e CDP con Inventure. Il totale dei finanziamenti dichiarati è così salito a 36 milioni di euro. L’operazione sostiene l’espansione commerciale e lo sviluppo del software destinato ai partner dell’hardware quantistico.
Aurora e TEM: che cosa offre Algorithmiq
Il nucleo applicativo è Aurora, la piattaforma di chimica quantistica per simulazioni molecolari. L’obiettivo è calcolare proprietà delle molecole rilevanti per farmaci e materiali. La Digital Quantum Interface collega processori quantistici e sistemi classici ad alte prestazioni; strumenti dedicati preparano i circuiti, ottimizzano le operazioni e organizzano le misure. Il calcolo quantistico entra così in un processo che comprende anche software di chimica e supercalcolo.
Questa integrazione affronta un ostacolo concreto: il rumore dei processori, cioè i disturbi che alterano operazioni e misure. Il metodo Tensor-network Error Mitigation, o TEM, interviene sui dati raccolti. Usa un modello del rumore e strutture matematiche chiamate reti tensoriali per ricavare stime più accurate delle proprietà cercate, attraverso un’elaborazione eseguita sui computer classici. La mitigazione agisce quindi sull’interpretazione dei risultati; la correzione degli errori protegge invece l’informazione durante il calcolo.
TEM è offerto nel Qiskit Functions Catalog di IBM. La documentazione tecnica indica che il servizio è in anteprima per i piani Premium, Flex e On-Prem. Segnala anche un limite operativo: se il rumore cambia dopo essere stato caratterizzato, il modello può perdere accuratezza. La qualità delle stime dipende dunque sia dagli algoritmi sia dalla conoscenza del comportamento della macchina.
La ricerca sui farmaci e il premio Q4Bio
Per valutare l’utilità di questi strumenti servono problemi chimici concreti. Con IBM e Cleveland Clinic, Algorithmiq ha studiato molecole fotosensibilizzanti impiegate nella ricerca sulla terapia fotodinamica, nella quale la luce attiva il farmaco. Calcolare gli stati eccitati, cioè le configurazioni energetiche raggiunte dopo l’assorbimento di energia, aiuta a descrivere i processi coinvolti nell’attivazione.
Nel progetto Quantum for Bio (Q4Bio), IBM riferisce esperimenti sugli stati fondamentali ed eccitati delle molecole impiegando fino a 100 qubit, le unità di informazione dei computer quantistici. Il flusso combina selezione delle parti del problema da simulare, preparazione degli stati, misure ed elaborazione dei dati. È la dimostrazione di una procedura completa su hardware reale, collegata a una domanda della ricerca farmaceutica.
Il 16 aprile 2026 Wellcome Leap ha assegnato al gruppo il premio da 2 milioni di dollari per la realizzazione sperimentale e la possibilità di estenderla verso il vantaggio quantistico. Il programma riservava un diverso premio, da 5 milioni, alla superiorità dimostrata rispetto ai migliori metodi classici. Il riconoscimento ottenuto documenta una simulazione sperimentale con un percorso credibile verso il vantaggio computazionale.
Il risultato con IBM sulla simulazione dei materiali
La ricerca sul vantaggio quantistico riguarda anche problemi diversi dalle molecole farmaceutiche. Il 30 luglio 2026 IBM e Algorithmiq lo hanno annunciato per la simulazione di materia eterogenea, studiando come l’informazione si propaga fra regioni con proprietà differenti. Negli esperimenti a 56 qubit, descritti da IBM Research, i metodi classici considerati hanno prodotto previsioni discordanti nei regimi più difficili.
Il lavoro affronta anche il problema della verifica dei risultati quando manca un riferimento classico affidabile. Nel preprint Observable Estimation in the Absence of Classical Verification, i ricercatori descrivono controlli ottenuti variando il rumore e le condizioni sperimentali. La coerenza delle risposte rafforza la fiducia nelle stime quantistiche; il confronto resta aperto a nuovi algoritmi classici. Il risultato riguarda questo modello fisico, con un perimetro distinto dal progetto sui farmaci.
Software disponibile e sviluppo futuro
Per alimentare il confronto, nel luglio 2026 Algorithmiq ha pubblicato monoprop, un motore open source per simulare e ottimizzare circuiti quantistici sui computer classici. Il software contribuisce ai flussi di chimica e offre alla comunità strumenti con cui mettere alla prova le dichiarazioni di vantaggio quantistico.
La collaborazione con Microsoft, annunciata nel dicembre 2025, guarda agli algoritmi di chimica per sistemi tolleranti agli errori, capaci di sostenere calcoli più lunghi attraverso la correzione degli errori. Ne deriva un criterio per valutarne il potenziale commerciale: la possibilità di rendere ripetibili queste procedure e di dimostrarne l’utilità rispetto al calcolo classico, sul problema che un laboratorio deve risolvere.
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