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Supercalcolo e quantum computing: il futuro della ricerca computazionale è ibrido

La comunità scientifica sa che l’utilizzo degli approcci quantistici porterebbe a una grande rivoluzione per l’umanità. Tuttavia, dal punto di vista tecnologico, i dispositivi in grado di eseguire i necessari algoritmi non sono ancora disponibili. Ecco perché la soluzione è negli algoritmi ibridi. Vediamo cosa sono

16 Dic 2021
Riccardo Mengoni

Specialista Quantum Computing Cineca

Daniele Ottaviani

Coordinatore Quantum Computing Lab Cineca

David Vannozzi

Direttore generale, Cineca

Qual è il limite che impedisce la realizzazione di computer quantistici in grado di risolvere alcuni dei più cruciali problemi scientifici dei nostri giorni? La risposta è insita nelle caratteristiche del mondo quantistico stesso, di per sé molto fragile: se il quantum computer non è opportunamente controllato o isolato, si possono avere errori nella computazione. La soluzione sta negli algoritmi ibridi, sui quali stanno puntando anche i principali centri di calcolo europei.

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Quantum computer, i vantaggi su computazione classica e HPC

Dopo oltre 50 anni in cui la capacità di calcolo ha continuato a crescere raddoppiando circa ogni due anni, grazie a processori sempre più piccoli e potenti, oggi, di fronte a problemi scientifici che richiedono risorse sempre più potenti, la legge di Moore sembra essere prossima alla fine: i componenti dei computer stanno raggiungendo la dimensione del singolo atomo, e di conseguenza stiamo approcciando una reale barriera fisica per il nostro progresso tecnologico.

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Ciò è dovuto a effetti quantistici che entrano in gioco a scala atomica, e che al di sotto di certe dimensioni possono compromettere il funzionamento dei computer tradizionali. Per questo motivo, negli ultimi anni abbiamo assistito ad una crescente urgenza di sviluppare modelli computazionali alternativi, che ci permettessero di abbattere e andare oltre i limiti dei calcolatori classici.

Il Quantum Computer, da questo punto di vista, rappresenta la tecnologia potenzialmente più rivoluzionaria: sfruttando i principi stessi della meccanica quantistica, come la sovrapposizione di stati o l’entanglement, il Quantum Computing (QC) ha le potenzialità per affrontare e risolvere diverse classi di problemi scientifici che non possono essere trattati con i soli computer classici e neanche con i più potenti sistemi di High Performance Computing (HPC), il cosiddetto supercalcolo.

Svariate sono le aree in cui il QC potrebbe battere la computazione classica tradizionale. Una di queste è la ricerca di un elemento in un database non strutturato. Infatti, mentre un algoritmo classico dovrebbe testare ogni singolo elemento del database, un algoritmo quantistico (per la precisione chiamato Grover Search, in onore del suo ideatore) impiegherebbe un numero di operazioni pari alla radice quadrata di quelle compiute dall’algoritmo classico. Ciò è possibile grazie al principio della sovrapposizione quantistica, che permette all’algoritmo di testare tutte le possibili chiavi parallelamente, e poi grazie al processo iterativo denominato di “amplitude amplification”, di dare in output l’elemento cercato. Ovviamente, nel caso degli enormi database a cui ci ha abituato l’era dei Big Data che stiamo vivendo oggi, questo potrebbe davvero essere un grande vantaggio.

Un altro esempio di applicazione del QC riguarda la sicurezza dei protocolli crittografici, o meglio, l’hacking di questi protocolli, importantissimi nella nostra società perché utilizzati ogni giorno in tutto il mondo per proteggere la navigazione Internet, le e-mail e i dati bancari. È stato stimato che il miglior algoritmo classico eseguito del più potente computer HPC al mondo avrebbe bisogno di un tempo dell’ordine dell’età dell’universo per rompere il più diffuso dei protocolli, RSA-2048, mentre un quantum computer sufficientemente potente da poter eseguire l’algoritmo di Shor impiegherebbe pochi secondi o una manciata di minuti, ottenendo così un boost esponenziale rispetto al caso classico.

Infine, un altro interessante utilizzo del QC riguarda le simulazioni del mondo quantistico, per esempio le simulazioni fisiche o quelle di strutture chimiche complesse come le molecole. Essendo simulazioni molto dispendiose dal punto di vista computazionale, i metodi classici attuali non possono far altro che approssimare la reale natura delle interazioni in gioco, al costo di una perdita in accuratezza. Quindi perché non simulare la natura, che in ultima analisi è quantistica, direttamente con un sistema quantistico, ovvero il quantum computer? L’idea, che potrebbe sembrare banale, è in realtà piuttosto geniale (non a caso è stato il premio Nobel Richard Feynman a proporla negli anni ‘80). Grazie a simulazioni realizzate con il quantum computer potremmo comprendere meglio molti processi fisici e chimici complessi, acquisendo conoscenze che di conseguenza ci permetterebbero di trovare nuovi farmaci potenzialmente rivoluzionari per la medicina, o abbattere i costi nella produzione di sostanze chimiche di uso industriale o ancora, produrre batterie più efficienti e green per i nostri smartphone, laptop e automobili.

I limiti del quantum computing

La comunità scientifica sa con certezza che l’utilizzo degli approcci quantistici di cui abbiamo parlato porterebbe a una grande rivoluzione per l’umanità. Tuttavia, dal punto di vista tecnologico, i dispositivi quantistici in grado di eseguire questi algoritmi non sono ancora disponibili. La soluzione a questo limite è nota da tempo, ed è quella proposta dai protocolli di Quantum Error Correction (QEC), che tuttavia comportano un notevole aumento delle risorse quantistiche necessarie alla computazione e quindi, probabilmente, avremo bisogno di centinaia di migliaia di unità logiche quantistiche di base (i qubit) per ottenere la QEC. A ulteriore complicazione del processo, le nostre conoscenze del progresso tecnologico ci dicono che quantum computer in grado di correggere i loro stessi errori non saranno realtà per almeno altri 10 anni. Dunque, cosa possiamo fare con i dispositivi di dimensioni ridotte e soggetti a rumore ed errori che abbiamo a disposizione oggi?

La tecnologia NISQ

La tecnologia di computazione quantistica attuale, spesso denominata NISQ (ovvero, Noisy Intermediate-Scale Quantum), in realtà ci ha già dato prova della sua potenza. Infatti, nel 2019 i ricercatori del Google Quantum AI Lab hanno comparato le performance dei computer quantistici rispetto ai supercomputer classici, e hanno dimostrato che con solo 53 qubit, il loro quantum computer Sycamore è stato in grado di eseguire uno specifico algoritmo, denominato Random Quantum Circuit (RQC), in 200 secondi. Un tempo molto inferiore rispetto ai 2.5 giorni stimati dagli scienziati di IBM per eseguire lo stesso calcolo con un supercomputer.

Inoltre, i ricercatori della NASA, insieme ai ricercatori di Google, hanno usato un programma chiamato qFlex, ritenuto l’emulatore classico di un sistema quantistico più efficiente, per implementare l’algoritmo RQC su uno dei più potenti supercomputer al mondo, Summit. L’implementazione qFlex ha richiesto 21 MWh su Summit, mentre il problema risolto dal device NISQ ha usato solo 0,42 kWh. Per mettere queste cifre in prospettiva, il supercomputer ha consumato circa quanto sette famiglie consumano in un anno, mentre il computer quantistico quanto una lampadina da 100 watt accesa per cinque ore.

Questo è un primo grande segnale tangibile del fatto che i quantum computer non solo hanno la capacità fare calcoli molto più velocemente, ma anche quella di consumare solo una piccola frazione dell’energia necessaria ai supercomputer moderni più performanti.

Sebbene l’algoritmo RQC non abbia applicazioni pratiche immediate e molto evidenti, la comunità scientifica ritiene che le tecnologie NISQ potrebbero “superare” i tradizionali computer classici e supercomputer per applicazioni specifiche. Con il termine superare qui si intende che i NISQ computer potrebbero riuscire a trovare le stesse soluzioni ottenute con metodi classici ma più velocemente o con una maggiore efficienza energetica oppure trovare nuove o migliori soluzioni, inaccessibili ai computer classici, o ancora, una combinazione delle precedenti. Le applicazioni per cui la tecnologia NISQ sembra più promettente comprendono: simulazioni quantistiche e chimiche, problemi di ottimizzazione ma anche intelligenza artificiale e machine learning.

La soluzione degli algoritmi ibridi

Dunque, quello che sta emergendo negli ultimi anni come miglior approccio per affrontare queste tematiche utilizzando dispositivi NISQ è quello degli algoritmi ibridi, in cui parte della computazione avviene nella Quantum Processing Unit (QPU) del computer NISQ e parte dell’algoritmo su computer classici e in particolare su sistemi di supercalcolo. Alcuni esempi di algoritmi ibridi sono il Variational Quantum Eigensolver (VQE) per simulare stati fondamentali di molecole, Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) per risolvere problemi di ottimizzazione o Quantum Neural Networks (QNN) che potrebbero superare le capacità di previsione delle attuali reti neurali classiche.

Algoritmi ibridi, accompagnati dalla tecnologia NISQ, ci permetteranno nei prossimi anni di avere applicazioni non solo di interesse commerciale ma anche con un importante impatto sociale. Infatti, aziende farmaceutiche potranno esaminare molecole più complesse, mappando meglio le interazioni tra farmaco e il suo target e quindi ridurre i tempi e i costi del processo di sviluppo di medicinali o vaccini. Oppure operatori finanziari potranno migliorare il processo decisionale per quanto riguarda l’analisi dei rischi, l’ottimizzazione del portafoglio investimenti o per il rilevamento di frodi. Nel settore dei trasporti, soluzioni quantistiche potranno essere usate per ottimizzare processi logistici o per lo sviluppo di materiali più leggeri e resistenti per la costruzione di automobili e aerei. Infine, potremo elaborare modelli più complessi di fluidodinamica che ci permetteranno di comprendere meglio processi legati al climate change e ridurre le emissioni di CO2 nell’atmosfera tramite lo sviluppo di catalizzatori chimici più efficienti.

Conclusioni

Questa direzione ibrida è proprio quella che i principali centri di calcolo europei stanno prendendo tramite progetti europei come HPCQS, che puntano a creare un ecosistema europeo di quantum computer connessi ai principali supercomputer in Europa. L’obiettivo principale sarà infatti quello di limitare il più possibile la latenza degli algoritmi ibridi ed investigare ulteriormente le potenzialità che nasceranno dal connubio tra calcolo ad alte prestazioni e quantum computing. Per l’Italia, il Cineca, il centro nazionale di supercalcolo, sta partecipando al progetto che ci permetterà in futuro di essere tra i primi a poter avere un quantum computer direttamente connesso ad un supercomputer.

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