La startup canadese Xanadu ha recentemente annunciato il lancio di Borealis, una macchina dotata di processore fotonico in grado di raggiungere un vantaggio quantistico eseguendo compiti a una velocità infinitamente superiore rispetto a quella di un supercomputer convenzionale.
Borealis: 36 microsecondi contro 9mila anni
In uno studio pubblicato sulla rivista Nature, un gruppo di ricercatori di Xanadu e del National Institute of Standards and Technology statunitense sostengono che Borealis è stato sottoposto a un test impegnativo svolgendo un’operazione al tempo record di 36 microsecondi. Di contro, a un sistema tradizionale, non quantistico, sarebbero necessari, in media, 9mila anni per compiere questa attività. La prova brillantemente superata è quella del boson sampling (introdotto da S. Aaronson and A. Arkhipov), o meglio il problema del Gaussian boson sampling, che nella teoria della complessità computazionale è classificato come “#P-hard problems”, con un grado alto di difficoltà.
Borealis, spiegano Jonathan Lavoie e Zachary Vernon sul blog aziendale di Xanadu, che ha 216 qubit squeezed-state, è stato progettato per affrontare questo ambito di problemi mettendo a disposizione le sue risorse di calcolo agli utenti sulla piattaforma Xanadu Cloud e Amazon Braket (servizio di calcolo quantistico di Amazon). Quella di Xanadu, peraltro, è una macchina che rende sfruttabile il vantaggio quantistico via cloud.
Borealis: supremazia quantistica
Negli ultimi anni la computazione e l’informazione quantistica hanno conosciuto un significativo sviluppo. I computer quantistici possono ottenere una supremazia quantistica, o vantaggio quantistico, termine coniato da John Preskill nel 2012, che indica una chiara differenza tra il tempo di computazione utilizzato dal computer quantistico e quello dell’analogo tradizionale per lo stesso problema considerato (problem designed).
L’unità di informazione di base del calcolo quantistico è il qubit, o bit quantistico. Così come il bit binario rappresenta un concetto fondamentale nella computazione classica, il bit quantistico, cioè l’informazione codificata in qubit, sta alla base della computazione quantistica.
I computer classici usano chip basati su silicio, mentre i qubit, o “qubit di computer quantistici” possono essere realizzati da circuiti superconduttori, ioni intrappolati e fotoni.
Big tech come Google, Ibm, e Intel o startup come IonQ si affidano alla tecnologia dei circuiti superconduttori (Ibm e Google usano il qubit transmonico per realizzare i loro chip) e degli ioni intrappolati nei campi elettromagnetici.
Lo svantaggio di questi approcci è che richiedono costosi e ingombranti sistemi di raffreddamento per mantenere temperature molto basse, vicine allo zero assoluto, in quanto il calore può compromettere i qubit.
Inoltre, rendono più difficile la sfida di costruire piattaforme con numero elevato di qubit. Più qubit ha un computer quantistico, più la sua potenza di calcolo può crescere, in modo esponenziale.
Diversamente, un sistema quantistico a fotoni può operare a temperatura ambiente. Ed è possibile anche la loro integrazione con telecomunicazioni a fibra ottica, connettendo i computer quantistici a potenti network nella prospettiva di una Internet quantistica.
In ogni caso, il vantaggio quantistico è stato perseguito con computer quantistici di varia estrazione e architettura. Tuttavia, va sottolineato che l’obiettivo dalla supremazia quantistica è difficile da ottenere e soltanto poche volte è stato raggiunto.
Nel 2019 Google ha rivendicato, pubblicando i risultati del suo lavoro su Nature, che la macchina Sycamore 53-qubit (in realtà 54, con un qubit utilizzato però per controllo esterno) di circuiti superconduttori, realizzata dal suo team Google Quantum AI Lab, di aver raggiunto la quantum supremacy. In specie, Big G ha sostenuto di aver effettuare un calcolo molto complesso in 200 secondi che avrebbe richiesto 10mila anni al supercomputer Ibm Summit.
Un anno dopo, nel 2020, i test di due diversi computer quantistici made in Cina hanno dimostrato un vantaggio quantistico. In particolare, il sistema Jiuzhang dell’Università di scienza e tecnologia di Hefei, ha eseguito il problema di boson sampling con un dispositivo, non programmabile, basato sui fotoni, pubblicando sulla rivista Science i risultati di questa attività di dimostrazione di vantaggio quantistico.
Ad oggi, nessuna altra macchina, sia in ambito di ricerca che aziendale, può rivendicare di aver conseguito l’obiettivo di supremazia quantistica.
Architettura e programmabilità
Il successo di Borealis, nato nei laboratori di Xanadu a Toronto, è dovuto a una architettura unica disegnata per generare e processare un gran numero di qubit squeezed-state.
I qubit vengono generati da un cristallo non lineare in una cavità OPO e inviati a una serie di interferometri.
Rispetto a Jiuzhang, la macchina canadese è un sistema più potente capace di calcolare con un maggior numero di fotoni. Nell’affrontare la sfida del Gaussian boson sampling, Borealis è stata in grado di accedere a un massimo di 219 fotoni, con una media di 125, con un importante incremento rispetto ai precedenti test che hanno comportato l’impiego di 76-113 fotoni.
Un vantaggio ulteriore del design essenziale di Borealis, creato riducendo le componenti necessarie, è che il sistema è più facilmente controllabile potendo pertanto essere riprogrammato da remoto per consentire agli utenti di eseguirlo secondo le loro impostazioni.
“Borealis – secondo Jonathan Lavoie – è la prima macchina capace di supremazia quantistica resa disponibile a chiunque abbia una connessione Internet”.
I ricercatori di Xanadu, che ha prodotto una specifica linea di chip (X-Series) per i photonic quantum computers, perseguono una roadmap verso la tolleranza ai guasti e la sfida di 1 milione di qubit.
Video Xanadu
Conclusioni
In questa luce, gli scienziati della startup canadese concepiscono il loro esperimento come un passaggio cruciale per la realizzazione di un computer quantistico utile per scopi pratici, convalidando la fotonica come una tecnologia chiave per raggiungere questo obiettivo.
