La sostenibilità è un tema chiave nel contesto delle soluzioni quantistiche, e deve essere integrata nella ricerca e sviluppo di tali tecnologie per garantire che i loro benefici in termini di sicurezza e efficienza non si traducano in costi proibitivi o impatti negativi sull’ambiente.
- Consumo energetico: come menzionato nel documento, le tecnologie quantistiche, inclusi i sistemi di QKD, richiedono considerazioni energetiche specifiche. I rilevatori e i processori necessari per operare sistemi quantistici, specialmente quelli che lavorano a basse temperature come nel caso di DV-QKD, possono essere molto esigenti in termini di energia per il raffreddamento e il mantenimento delle condizioni operative ottimali.
- Materiali e risorse: la produzione di dispositivi quantistici può richiedere materiali avanzati e a volte rari, il che solleva questioni di sostenibilità sulle pratiche estrattive e sulla disponibilità a lungo termine di tali materiali. Inoltre, la fabbricazione di componenti ad alta precisione può generare rifiuti specializzati che necessitano di smaltimento o riciclaggio appropriati.
- Efficienza e durata: i sistemi basati su DV-QKD, sebbene offrano vantaggi in termini di distanze di trasmissione più lunghe e processi di post-elaborazione più semplici, hanno costi elevati e requisiti di manutenzione che possono sollevare problemi di sostenibilità se non gestiti correttamente. Al contrario, i sistemi basati su CV-QKD possono essere meno costosi da implementare e mantenere, ma potrebbero avere esigenze di post-processing che aumentano il consumo energetico complessivo.
- Scalabilità e impatto ambientale: mentre si scala la tecnologia QKD per applicazioni più ampie, l’infrastruttura aggiuntiva necessaria può aumentare significativamente l’impronta energetica e di risorse. La sostenibilità di queste operazioni diventa una questione critica, poiché l’accumulo di dispositivi e il loro impatto ambientale devono essere bilanciati con i benefici della sicurezza quantistica.
- Iniziativa per l’energia quantistica: il documento suggerisce la necessità di un’iniziativa per l’energia quantistica che miri a creare un’intersezione tra la termodinamica quantistica, la scienza dell’informazione quantistica, la fisica quantistica e l’ingegneria. Questo avvicinamento interdisciplinare è fondamentale per sviluppare tecnologie quantistiche che non solo siano efficaci ma anche sostenibili in termini di consumo energetico e impatto ambientale.
Partiamo da un semplice calcolo da effettuarsi “in punta di matita.
Per fare un calcolo energetico che confronti il consumo di un calcolatore classico con uno quantistico nel contesto della risoluzione del problema del commesso viaggiatore (TSP), dobbiamo considerare vari aspetti, tra cui l’efficienza energetica dei dispositivi, il numero di operazioni necessarie e il tempo di calcolo. Per il calcolo, facciamo alcune semplificazioni e usiamo valori approssimativi generalmente accettati.
Calcolo energetico per il calcolatore classico
Supponiamo di usare un algoritmo classico approssimato per il TSP su un supercomputer. Un moderno supercomputer ha una efficienza energetica che può raggiungere circa 20 GFLOPs = flops per watt. Supponiamo che il nostro problema TSP richieda allora circa operazioni in virgola mobile (flops) per essere risolto.
Energia usata E si calcola come:
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Fissiamo cioè che più diminuisce l’efficienza energetica, più aumenta l’energia da spendere, lo stesso che se a parità di efficienza energetica aumentassero il numero di operazioni da dove compiere per risolvere TSP
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Calcolo energetico per il calcolatore quantistico
Per i calcolatori quantistici, il consumo energetico non è solo legato al numero di operazioni di qubit, ma anche ai sistemi di raffreddamento e ai dispositivi ausiliari che devono operare a temperature criogeniche. Supponiamo che il calcolatore quantistico utilizzi tecnologie che permettono un certo grado di parallelismo e riduzione della complessità computazionale per il TSP, abbassando il numero di operazioni a 10910^{9}109 operazioni quantistiche.
Tuttavia, il costo energetico di mantenimento del sistema quantistico, incluso il raffreddamento, può essere molto alto. Supponiamo che il sistema richieda circa 10 kW costanti per mantenere operativo il sistema criogenico.
Tempo di calcolo t (ipotizziamo 1 ora):
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Calcolo energetico, confronto e spiegazione
Comparando i due scenari:
Classico: 50 Wh o 0,05 kWh
Quantum: 10 kWh
Il calcolatore quantistico, nonostante l’efficiente riduzione del numero di operazioni necessarie, richiede molta più energia principalmente a causa dei costi associati al mantenimento delle condizioni operative (basso rumore, temperature criogeniche).
Se il costo energetico dei benefici offerti delle tecnologie quantistiche fosse dunque eccessivamente alto, il mercato e le aziende del settore, che dovrebbero essere quotate anche in termini di ritorno degli investimenti sulla sostenibilità ambientale, dovrebbero pagare lo scotto di questa contraddizione evidente soprattutto al mercato in termini di obiettivi per lo sviluppo sostenibile (SDG) individuati dall’ONU e in termini di ESG trattati precedentemente qui.
Questi paradossi illustrano come l’equilibrio tra i costi, i benefici, e l’impatto ambientale sia cruciale per il futuro delle tecnologie quantistiche, sottolineando la necessità di innovazioni che non solo avanzino le capacità tecnologiche ma lo facciano in modo sostenibile.
Una delle promesse della tecnologia quantistica è l’efficienza superiore in termini di capacità di calcolo e sicurezza. Se il consumo energetico necessario per mantenere sistemi quantistici operativi è eccessivo, ciò potrebbe annullare qualsiasi guadagno di efficienza, portando a un paradosso in cui la tecnologia progettata per essere più efficiente finisce per consumare più risorse di quante ne risparmi. (Paradosso dell’efficienza energetica)
Le tecnologie quantistiche sono considerate la frontiera dell’innovazione in fisica e ingegneria. Tuttavia, se il loro impatto ambientale e il consumo di risorse sono troppo elevati, potrebbero essere visti come una regressione piuttosto che come un progresso, in contrasto con gli obiettivi globali di sostenibilità e riduzione dell’impronta carbonica Paradosso dell’innovazione tecnologica). I sistemi di QKD sono proposti come soluzioni per aumentare la sicurezza delle comunicazioni. Se il costo energetico per garantire questa sicurezza è troppo alto, potrebbe emergere un paradosso dove le misure adottate per proteggere l’informazione compromettono la sostenibilità ambientale, ponendo le istituzioni di fronte a scelte difficili tra sicurezza informatica e responsabilità ecologica. (Paradosso della sicurezza vs. sostenibilità) Gli investimenti in tecnologia quantistica sono motivati dai potenziali vantaggi in termini di prestazioni e capacità.
Tuttavia, se i costi energetici e operativi superano questi vantaggi, si crea un paradosso economico dove i costi di implementazione e manutenzione non giustificano gli investimenti, riducendo l’attrattiva commerciale e praticabile della tecnologia (Paradosso del costo-beneficio). La tecnologia quantistica potrebbe teoricamente offrire vantaggi significativi a una vasta gamma di settori, ma se l’infrastruttura richiesta è troppo costosa da implementare e mantenere, l’accesso a questa tecnologia potrebbe essere limitato solo a entità con risorse finanziarie significative, aumentando il divario tecnologico tra vari settori e regioni geografiche (Paradosso dell’accessibilità).
Mentre il mondo si muove verso l’adozione di politiche e tecnologie più verdi, l’implementazione di sistemi quantistici ad alto consumo energetico potrebbe essere in contrasto con gli obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite, creando un paradosso tra il desiderio di avanzare nella scienza e la necessità di ridurre l’impatto ambientale (Paradosso dello sviluppo sostenibile).
![Equinix e Oxford Quantum Circuits, alleanza nel Quantum computing as a service](https://img.ai4business.it/wp-content/uploads/2023/03/16033222/Quantum-Computing-announcement--e1679649212374-1916x1080.jpg)
Applicazioni quantistiche attualmente di mercato: la distribuzione quantistica delle chiavi (QKD)
In attesa del computer quantistico diffuso a livello utente, per ora e soltanto a titolo di esempio, l’attuale stato dell’arte della condizione della sostenibilità della sicurezza quantistica QKD si dibatte tra queste due tecnologie, la QKD a variabili continue e la QKD a variabili discrete, la cui scelta dipenderà fortemente dalle esigenze specifiche di distanza e dai costi iniziali e operativi, nonché dall’impatto ambientale e dalla sostenibilità delle operazioni. La necessità della considerazione di sostenibilità per la gestione dell’energia nelle tecnologie quantistiche scaturisce dai risultati di un semplice confronto tra questi due metodi in termini di costi, efficienza del post-processing, uso di rilevatori e distanze di trasmissione.
La distribuzione quantistica delle chiavi a variabili continue: CV QKD
La CV-QKD utilizza rilevatori come fotodiodi e rilevatori omodini, che sono generalmente meno costosi di quelli usati nel DV-QKD. Questo rende la CV-QKD più accessibile e meno oneroso per quanto riguarda l’investimento iniziale in hardware. Anche se l’hardware può essere meno costoso, la CV-QKD richiede un post-processing più complesso e intensivo. Questo perché gestisce variabili continue che possono essere più suscettibili a rumore e richiedono analisi più dettagliate per garantire la sicurezza. Generalmente, la CV-QKD è limitato a distanze più corte rispetto alla DV-QKD. Questo è dovuto alla natura del segnale che tende a degradarsi più rapidamente, il che può essere un limite per applicazioni che richiedono una lunga portata.
La distribuzione quantistica delle chiavi a variabili discrete: DV QKD
I rilevatori utilizzati nel DV-QKD, come i rilevatori a singolo fotone, sono molto più costosi e richiedono condizioni ambientali molto controllate (ad esempio, basse temperature). Questo può significativamente aumentare i costi operativi e di manutenzione. Il vantaggio della DV-QKD risiede nel suo post-processing relativamente semplice. Dato che le informazioni sono codificate in variabili discrete (come la polarizzazione dei fotoni), le operazioni di elaborazione dei dati sono meno complesse e meno costose in termini di tempo e risorse computazionali. La DV-QKD è in grado di operare efficacemente su distanze maggiori, rendendolo ideale per reti di comunicazione che coprono grandi distanze.
È da un confronto basilare come questo, che emerge prorompente il tema della sostenibilità: infatti anche se la DV-QKD potrebbe sembrare attraente per la sua capacità di operare a lunghe distanze, la CV-QKD potrebbe essere preferibile in scenari dove la sostenibilità e la riduzione dei costi iniziali sono prioritarie. Lo stesso per quanto riguarda l’impatto energetico delle tecnologie quantistiche. Se il post-processing fosse troppo complesso, quindi, rivalutare il consumo energetico relativo ai rilevatori e ai processi di post-processing potrebbe tornare a essere determinante nella scelta dal punto di vista energetico.
Materiale fonte di ispirazione per il romanzo “Anime Digitali”, dello stesso autore, di prossima pubblicazione