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00:11Buongiorno a tutti i telespettatori di Classe MC e benvenuti all'interno del nostro approfondimento
00:15dedicato al mondo del quantum computing quest'oggi. Attenzione perché finalmente abbiamo live qua
00:23Federico Mattei, IBM. Buongiorno Mattei. Buongiorno a tutti. E buongiorno a Pierpaolo Marturano.
00:29Ciao America. Buongiorno a tutti. Grazie.
00:31Allora, Mattei, innanzitutto non farei il mio lavoro da giornalista se non le dico tasche piene IBM.
00:39Un miliardino da parte dell'amministrazione americana per il quantum? C'è una cosa...
00:44È un investimento importante che il Dipartimento del Commercio americano ha voluto fare insieme a IBM,
00:51nel senso che IBM ha messo un miliardo e l'amministrazione americana un altro miliardo per fare Anderon a Anderon
00:59sarà un'azienda che produrrà chip quantistici. Questa è una notizia credo molto importante perché si parte da una fase
01:05di ricerca
01:07e quindi diciamo piccoli oggetti dentro i laboratori a una fase in cui ci prepariamo a stampare questi chip su
01:15dimensione industriale.
01:16Questo sarà inizialmente con i chip a superconduttori, quelli che stiamo investendo noi, ma la vocazione di Anderon è di
01:22andare su tutti gli altri computer quantistici.
01:25Però è interessante comunque sia perché è testimonianza del fatto che interesse ce n'è.
01:29È stato risvegliato probabilmente anche dal corso dell'intelligenza artificiale.
01:33Però vogliono avere, diciamo, il primato gli americani sul quantum.
01:40C'è una grossa corsa e devo dire che l'annuncio è stato poi eseguito a una settimana di distanza
01:47all'annuncio del nostro amministratore delegato Arvin Krishna, il quale ha detto che stanzierà 10 miliardi in 5 anni sul
01:55quantum.
01:55Quindi anche noi continuiamo a impegnarci seriamente.
02:00Allora, tolta la notizia calda, Pierpaolo Marturano, di cosa parliamo oggi?
02:05Oggi cerchiamo di parlare della correzione degli errori.
02:09E allora via.
02:09Abbiamo sempre detto che queste macchine sono rumorose, hanno una serie di problemi, quindi oggi cerchiamo di chiarire questo aspetto.
02:17Allora, cominciamo subito. Federico Mattei, prego.
02:20Beh, allora dunque, nelle puntate precedenti avete parlato molto delle problematiche legate agli errori che commettono i computer quantistici e
02:31tuttora lo fanno.
02:33Cosa si può fare oggi e cosa si farà nel lungo termine?
02:37Allora, questa rappresentazione qua, che si tratta?
02:41Allora, in questa rappresentazione qui noi vediamo che fino al 2023, qui viene chiamata questa fase di pre-utility, vuol
02:49dire che erano degli esperimenti che facevamo sui computer quantistici ma che potevano essere facilmente riprodotti su qualsiasi computer classici
02:59abbastanza potenti.
03:00Da lì in poi, quindi al 2023 in poi, questa pubblicazione su Nature è stata un po' lo spartiacco, esattamente,
03:08abbiamo visto che utilizzando processori con più di 100 qubit e utilizzando meccanismi di error mitigation,
03:15che è una specie di processamento dell'informazione successivo a quello quantistico utilizzando macchine classiche, è possibile riuscire a ottenere
03:25dei risultati che non riusciamo a ottenere con i computer classici che provano a simulare un computer quantistico.
03:32E quindi proprio in questo solco, utilizzando computer quantistici ancora rumorosi e tecniche di mitigazione degli errori, oggi stiamo cercando
03:41i primi casi di vantaggio quantistico.
03:43Quando arriviamo a 2029?
03:46Quella è la data che ha posto, che si è messa all'IBM all'interno della propria roadmap, all'interno
03:54del roadmap di altri produttori ci sono varie date che sono più o meno compatibili, poi ci sono diversi modi.
03:59È realistico?
04:01Noi riteniamo che sia molto realistico, perché lo riteniamo?
04:04Prima di tutto tutto è basato su quella seconda pubblicazione su Nature che vediamo lì, in cui abbiamo pubblicato, era
04:12l'estate del 2024, il codice che noi pensiamo di utilizzare per fare questa correzione degli errori.
04:20Quindi il sottosuolo scientifico c'è.
04:24Per far girare quel codice c'è bisogno di una serie di passi hardware, cioè bisogna realizzare delle componenti hardware
04:32per riuscire ad arrivare a quel punto.
04:35Allora, componenti che hanno dei nomi impronunciabili.
04:38Sono degli uccelli.
04:39Ah, va bene.
04:42L'UN, il cacatua, il cacaburra, e poi Starling, Starling in italiano è lo storno.
04:50Va bene, rimaniamo sullo Starling e gli altri.
04:53Ma di cosa si tratta?
04:54Sono delle piccole componenti tecnologiche che vanno una accoppiata all'altra.
04:58L'anno scorso noi abbiamo rilasciato questo processore LUN, che è il building block più piccolo.
05:04Sono due qubit logici.
05:06I qubit logici praticamente sono dei qubit perfetti, non affetti da errori.
05:11Servono tanti qubit fisici per riuscire a farne alcuni logici.
05:16Ecco, questo è un po' il mattoncino con cui intendiamo costruire questi computer.
05:21Quest'anno costruiremo questo cacaburra, che è un processore più grande, quindi con più qubit logici del precedente.
05:31E questo sarà veramente la pietra che poi verrà collegata.
05:36Infatti il cacatù mette in collegamento diversi di questi moduli.
05:42Non posso fare le domande stupide per chiedere il nome degli uccelli?
05:45Questo è il responsabile...
05:47La cosa a cui non ci potrei dormire questa notte.
05:50È il responsabile del prodotto.
05:51Un ornitologo?
05:52Esatto, è un appassionato di ornitologia.
05:56E quindi da sempre diamo nomi di uccelli di questo tipo.
05:59E quindi l'ultimo, lo Starling, con quel Magic State Factory, che è l'oggetto che serve poi per fare
06:06i calcoli.
06:06Perché una cosa è il qubit che sta da solo, un'altra cosa è un oggetto che poi riesca a
06:11farci dei calcoli sopra.
06:13Mettendo insieme tutte queste componenti, questo ci fa pensare che nel 2029 avremo la prima macchina full tolerant.
06:20Addirittura.
06:23Vediamo, perché c'era qualcuno che aveva detto, sì, no, ma il quantum ha bisogno di decadi.
06:30Qua non stiamo parlando di decadi, di mesi.
06:33Beh, bisogna capire a che punto arriviamo.
06:37È ovvio che le prime macchine full tolerant comunque avranno un numero di qubit ancora ridotto.
06:41Quanto è il minimo numero di qubit che serve per fare...
06:46Dipende tantissimo dal tipo di applicazione.
06:48Fermo restando che, come stavo accennando prima, per alcune applicazioni anche le macchine rumorose con meccanismi di mitigazione degli errori
06:56possono portare del vantaggio.
06:58Gli annunci che abbiamo fatto recentemente, per esempio con la Cleveland Clinic, di simulazione di molecole con 12.000 atomi,
07:06insomma, sono delle molecole molto grosse, sono di grande interesse in ambito farmacologico.
07:10Siamo molto vicini ad avere un vantaggio da quel punto di vista.
07:13Da lì in poi bisogna capire cosa, perché algoritmi complicati, quello che romperà la crittografia, l'abbiamo già citato, l
07:22'algoritmo di Shor.
07:23Quello è un algoritmo che, già sappiamo, richiederà di qubit fisici centinaia di migliaia.
07:31Centinaia di migliaia di fisici.
07:33Logici, diciamo che probabilmente con algoritmi di questo tipo serve qualche decina di qubit fisici per fare un qubit logico.
07:40Però è per questo che le roadmap della comunità europea, statunitensi e via dicendo, per la messa in sicurezza del
07:50potenziale rischio crittografico,
07:54traguardano il 2030 per la migrazione dei casi d'uso al più alto rischio.
08:00Perché sanno che dal 2029 in poi cominceranno ad esserci delle macchine non così lontane.
08:08Almeno quelle dichiarate poi.
08:11Per Paolo, ci siamo, dai, fault tolerant, la strada è fatta, è segnata.
08:18Sembra una cosa così semplice, in realtà non lo è per niente, giusto?
08:24Diciamo, probabilmente in questa fase è meglio concentrarsi su quello che oggi già si può fare con le macchine NISC.
08:32Perché questo è un aspetto che spesso viene trascurato e soprattutto non viene approfondito nel modo corretto,
08:38magari dalle imprese, dai settori industriali che probabilmente possono già cominciare a trarre qualche vantaggio in sostanza da questo approccio.
08:50Quindi sicuramente il consiglio per coloro che magari sono dei decisori in aziende che possono essere sensibili al tema,
09:00per esempio dell'ottimizzazione della simulazione molecolare,
09:04è di cominciare a guardare già oggi quello che si può fare con le macchine NISC.
09:08Quindi non so, magari se Federico tu vuoi accennare qualcosa su questo aspetto.
09:13Sì, sì, sono assolutamente d'accordo.
09:16Il rischio di guardare il fault tolerant e dire va bene, allora aspetto quel momento lì,
09:22vuol dire magari poter perdere due o tre anni che invece potrebbero essere molto utili.
09:29Come stavo appunto dicendo, già ci sono tanti meccanismi di mitigazione degli errori che funzionano molto bene.
09:36È fondamentale per questo far lavorare molto bene insieme macchine quantistiche e macchine classiche.
09:44Però, per esempio, cito una start-up, tra l'altro finlandese, ma con l'amministratrice delegata che è italiana,
09:55Algoritmic, che tra l'altro si sta trasferendo adesso qui a Milano come headquarter.
10:01Algoritmic ha pubblicato sul nostro catalogo dei servizi
10:04proprio un servizio di error mitigation che fa uso di reti tensoriali,
10:10insomma dei calcoli abbastanza complessi che avvengono su computer classici
10:16e che permettono, una volta che uno ha realizzato il proprio algoritmo,
10:19di rimuovere anche già oggi gli errori da algoritmi da macchine.
10:25Quale tipo di utilità potrebbe avere questo tipo di macchina per risolvere cosa?
10:31Un esempio pratico, terra-terra, per me così riesco a capirlo.
10:36Ma allora, queste macchine in realtà coprono gli use case che noi abbiamo elencato nelle prime puntate.
10:44Quindi sicuramente tematiche di chimica, quindi nuovi materiali, quindi farmaci, studio di reazioni.
10:50Abbiamo parlato per esempio delle reazioni alterne alle batterie elettriche.
10:54Problemi di ottimizzazione, anche questi sono molto indirizzati,
10:58ottimizzazione di flotte dei veicoli, ottimizzazione di rete di distribuzione elettrica,
11:02ottimizzazione del portfoglio di investimenti.
11:05E' anche molto importante la tematica del quantum machine learning.
11:09Tra l'altro sul quantum machine learning in alcuni casi
11:12sembrerebbe che la natura rumorosa dei computer quantistici attuali
11:16che andremo a perdere con il coltoglio.
11:19In realtà aiuta.
11:20Perché?
11:21Beh, pensiamo per esempio ai modelli Monte Carlo che noi continuamente utilizziamo.
11:26Sono basati su un random, sono basati sulla casualità.
11:29E questi errori che diciamo sono intrinseci oggi all'interno di queste macchine
11:34si portano dietro questa grossa componente di casualità
11:37che noi in alcuni casi riusciamo a sfruttare.
11:41Quindi è proprio un lavoro che si sta facendo nella comunità scientifica
11:46ma anche in tutti quelli che appunto non vogliono aspettare il 2029
11:49ma vogliono cominciare a lavorarci fino ad oggi
11:51deve fare lo scouting di quali sono.
11:54Anche perché chi prima arriva meglio alloggio su questa cosa qua.
11:56Insomma voi siete parecchio avanti rispetto anche agli altri attori però...
12:00non soltanto sulla produzione dell'hardware che prima arriva meglio alloggia
12:04ma su chi è in grado di utilizzarlo.
12:07Perché a differenza delle altre tecnologie che magari avevano barriere
12:10diciamo di competenze, di ingresso un po' più basse
12:13sulla computazione quantistica chi riesce a portarsi le competenze in casa prima
12:18avrà un vantaggio che per essere ripreso avrà bisogno di più tempo.
12:22Sì, poi la questione, vi ricorderete entrambi che avevamo anche affrontato
12:26dell'antitrust che aveva aperto diciamo un dossier proprio sul quanto...
12:32L'intagine preventiva anzi.
12:32Esatto, l'intagine riconoscitiva.
12:34Riconoscitiva così.
12:36A tal riguardo, come la interpretate voi questa cosa?
12:40Ma allora, intanto...
12:44Allora, per me ve la dico io, però io non ho...
12:46quindi posso permettere di fare quello che voglio.
12:48Cioè, ragazzi, se IBM, che sia IBM un'altra cosa, spende decine di miliardi di dollari
12:55per sviluppare questa cosa, non è che poi gli puoi dire
12:58no, tu c'è il monopolio e quindi non va bene.
13:00Cioè, se no, allora fermiamo ricerca e sviluppo in tutto il mondo e basta.
13:05Però sicuramente poi dare la possibilità di accesso a questa tecnologia
13:10mi dovrebbe essere assolutamente...
13:12Allora, io penso che l'indagine conoscitiva sia comunque qualche cosa di positivo.
13:17perché all'interno del documento della GCM non c'è nulla che fa presagire
13:24che ci saranno delle azioni.
13:26Però il fatto che ci sia una presa di coscienza della tecnologia
13:29in una fase così iniziale, consideriamo che l'Italia su questo ha un primato
13:34perché nel resto d'Europa ancora non si erano mosse le antitrust.
13:37Ma noi siamo dei campioni.
13:38Esatto, esatto.
13:39Però...
13:40Siamo da fiscalizzare le cose e poi le normiamo.
13:43Rispetto all'AI,
13:45Rispetto all'AI, in cui è partita prima la tecnologia e poi si è dovuto inseguire
13:49e quindi poi correggere,
13:51probabilmente muoversi per tempo è qualche cosa di sensato.
13:55Detto ciò, ovviamente la fase...
13:58Adesso è raccogliere, diciamo, tutti i giudizi dei vari operatori, delle cose.
14:04Beh, perché tieni conto che in Europa si sta preparando anche il Quantum Act,
14:09che è un altro...
14:09Ah, siamo già al Quantum Act?
14:11Assolutamente.
14:11Come c'è stato l'AI Act, c'è una fase...
14:15E almeno neanche il Quantum lo becchiamo in Europa, praticamente.
14:18L'AI già ce la siamo giocata.
14:22Adesso vediamo di giocare anche il Quantum.
14:24Però detto ciò, è corretto quello che dici tu.
14:27È importante mappare la filiera,
14:30perché è vero che noi stiamo investendo molto sul processore, no?
14:35Però se vedi i sistemi di raffreddamento delle nostre macchine,
14:37sono made in Finland, cioè, no?
14:39Quindi, vediamola un po' la filiera.
14:43E in più ci sono questi linguaggi di programmazione
14:48che disaccoppiano molto l'hardware dallo sviluppo.
14:51Quindi, per esempio, se un'azienda italiana comincia a fare coding
14:55su una macchina che oggi è la migliore,
14:59e poi gli scenari cambiano,
15:01se io riesco a lavorare con questi layer di disaccoppiamento,
15:04poi dopo posso prendere il mio programma e farlo girare su un'altra.
15:07Sì, l'avevamo già accennato qualche volta.
15:10Uno può scrivere questo software in modalità che non sia legata
15:14al tipo di hardware che c'è sotto.
15:16Poi approfondiremo.
15:18Va bene, allora, dai, rifacciamo vedere un attimino
15:21la roadmap verso la mitigazione e la correzione degli errori.
15:26Si parla del 2029.
15:29100M, stiamo parlando di?
15:31Allora, i gates, che qui, sono le operazioni che è possibile fare.
15:34Cioè, noi oggi, all'interno di un computer quantistico,
15:37riusciamo a fare circa 5.000, 10.000 operazioni.
15:42Ok?
15:42Alla fine di questo quantitativo,
15:46in realtà, l'oggetto genera rumore,
15:48cioè lo stato quantistico si dissipa.
15:50Ok?
15:50Il famoso T1 e T2 che abbiamo nominato nelle puntate precedenti.
15:56Sì, è collegato al tempo di coerenza,
15:58cioè il tempo in cui io riesco a eseguire i calcoli.
16:02Esatto.
16:03Un sistema full tolerant, ovviamente,
16:05fa crescere di molto questa quantità di informazione.
16:09Arriviamo a 100.000 operazioni che possono essere eseguite.
16:12E questo apre le porte a tanti use case
16:15che invece, appunto, oggi non riusciamo a risolvere.
16:20Affascinante, affascinante.
16:21Bisogna studiare, perché, insomma, il mondo del quantum è inevitabile.
16:25Ci stiamo provando, noi piano piano,
16:27con il nostro approfondimento,
16:29a portare un po' il quantum computing nelle case di tutti gli italiani.
16:35Vediamo se ci aprono, in realtà.
16:37Noi proviamo, bussiamo.
16:39Va bene, allora, io ringrazio Federico Mattei, IBM, grazie mille.
16:43Grazie a voi.
16:44Pierpaolo Marturano.
16:46Ricordiamo che sul sito quantum-space.it
16:50abbiamo, chiaramente, raccolto tutti i link alle puntate
16:56e il materiale, soprattutto il materiale extra aggiuntivo
16:59che ogni...
17:01Che ce n'è sempre, eh, quindi non abbiate paura.
17:05Eccolo qua.
17:05Per coloro che vogliono approfondire, no?
17:08Eccolo.
17:08Tutto quello che serve.
17:11Abbiamo qua tutte le varie, chiaramente, le puntate
17:13e poi gli approfondimenti...
17:15Sì, sì, esatto.
17:16Se uno vuole approfondire il tema...
17:19Per esempio i termini...
17:20Può stare qua tutti i giorni, tutto il giorno.
17:23Perché, per esempio, tutti questi acronimi,
17:25questi termini strani che ogni tanto diciamo...
17:27Piano piano.
17:28Uno li può rileggere, andare a cercare,
17:31ci sono i link alle varie risorse.
17:33quantum-space.it
17:36Fenrico, Mattei, prossima volta, quando ti ritrovo?
17:40Live?
17:40Due o tre puntate.
17:41Due o tre puntate?
17:42Sì, più o meno, sì.
17:43Il tema tuo, prossima volta, lo sappiamo già
17:45o ci stiamo lavorando?
17:46Vi racconto un pochettino più nel dettaglio
17:48come stiamo strutturando la nostra componente hard.
17:51Ah, grazie mille per il sobrio libro.
17:56So che Pierpaolo li può fare.
17:58Pierpaolo, quando...
18:00I suoi sono più ridotti, ma sono più alti.
18:02Esatto.
18:03Esatto, esatto.
18:04Questo cos'è?
18:05È il vostro...
18:06Il quantum decade.
18:08Sì, sì, sì.
18:08Racconta un po' i processi della nostra...
18:11La storia.
18:12L'evoluzione della nostra tecnologia.
18:14Grazie mille, grazie mille.
18:15Oramai faccio una library sul quantum che è enorme.
18:20Ti interrogheremo un giorno.
18:22Molto lontano.
18:24Peraltro che fault tolerant.
18:27Grazie mille a Pierpaolo Marturano, Core Matrix.
18:30È stato un piacere.
18:30Grazie mille.
18:30E grazie chiaramente a tutti i nostri telespettatori.
18:33Per la consulita attenzione che ci accordate.
18:35Vi ricordo che oltre al sito quantum-space.it potete ritrovare poi le puntate sul nostro video center.
18:42Andate su video.milanofinanza.it nella sezione classi NBC.
18:46C'è un cluster proprio dedicato a quantum space dove lì trovate tutto dall'inizio alla fine.
18:50Grazie a tutti e buona giornata.
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