Grazie al Deep Learning il computer quantistico italiano batte Google

Un brevetto simile a quello di Google AI Quantum. Migliorato. E’ quanto lanciato da un team di ricercatori italiani coordinato da Enrico Prati dell’Istituto di fotonica e nanotecnologie del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ifn) di Milano, in collaborazione con Matteo Paris dell’Università Statale di Milano e di Marcello Restelli del Politecnico di Milano. Deep Learning e Intelligenza artificiale: due parole chiavi.

In primis il Deep Learning, uno dei rami del Machine Learning, quell’insieme di tecniche basate su reti neurali artificiali organizzate in diversi strati, ognuno di questi calcola i valori per quello successivo, in modo da elaborare un’informazione più completa. Fondamentale, naturalmente, l’Intelligenza Artificiale (IA) in questo contesto, ovvero l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività per permettere ai sistemi di capire il proprio ambiente, mettersi in relazione con quello che percepisce e risolvere problemi, e agire verso un obiettivo specifico. In parole povere un computer riceve i dati, li processa e risponde.

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Grazie al Deep Learning e all’Intelligenza artificiale, il team di ricercatori italiani del CNR di Milano è riuscito a programmare un algoritmo basato su porte logiche, sviluppando un computer quantistico – adattabile a qualsiasi PC – che supera la concorrenza di Google, come si legge sulla rivista Nature Communications Physics.

Deep Learning e IA dinamico duo: il trionfo made in Italy

“Analogamente ai computer convenzionali, in cui i bit sono sottoposti ai calcoli attraverso dalle porte logiche, anche nei computer quantistici è necessario impiegare porte logiche quantistiche, che però vanno programmate da una sorta di sistema operativo che conosce quali sono le operazioni realizzabili”. Enrico Prati spiega l’importante invenzione del team milanese. “Esistono molte versioni diverse di hardware che forniscono differenti operazioni realizzabili – dice – come un piccolo mazzo di carte da gioco da cui scegliere”.

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Lorenzo Moro del CNR gonfia il petto: “Il nostro modello supera un brevetto simile di Google”. Il colosso di Mountain View ha da poco inaugurato a Santa Barbara, in California, il suo Quantum AI Campus, per lo sviluppo di computer quantistici, una delle grandi sfide globali fra cui la lotta alla pandemia e la convivenza con il cambiamento climatico. Il CNR di Milano si è spinto oltre: “Il brevetto di Google usa l’intelligenza artificiale dopo l’addestramento, ma solo per una porta logica alla volta. Poi è richiesto un nuovo addestramento”. I ricercatori italiani, invece, sono riusciti a scoprire, grazie allo sviluppo del tanto atteso algoritmo, come costruire tutte le porte logiche quantistiche con un addestramento unico, dopo il quale si può richiamare subito la soluzione per una qualsiasi porta logica.

Il team meneghino ha dunque creato un compilatore in grado di trovare l’ordine giusto “per giocare le 5-6 carte a disposizione, anche con sequenze lunghe centinaia di giocate – continua Lorenzo Moro – scegliendo una per una quelle giuste per formare l’intera sequenza dopo una fase di addestramento, che va da qualche ora a un paio di giorni, l’intelligenza artificiale impara a costruire nuovi pezzi per ogni porta logica quantistica, partendo dalle operazioni disponibili, ma impiegando pochi millisecondi”. E’ il trionfo del made in Italy.