Intervista a Paolo Branchini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare)- Fortune Italia

Le potenzialità del quantum computing sono enormi, ma secondo Paolo Branchini (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare) l’Europa e l’Italia devono superare le difficoltà sul piano industriale per evitare di dipendere da fattori esterni.

Dalla scoperta di nuovi farmaci, all’ottimizzazione di sistemi complessi fino ad arrivare alla finanza e al settore della logistica. Il quantum computing promette di risolvere problemi ad oggi ancora computazionalmente irrisolvibili. Nel risultato pratico il suo utilizzo porta a esplorare milioni di possibilità in parallelo, arrivando a soluzioni impensabili per i computer classici. Un mercato dal valore stimato di 850 mld di dollari entro il 2040. Abbiamo discusso del suo utilizzo e della sua importanza con Paolo Branchini, dirigente di ricerca dell’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare.

In che momento ha capito che il quantum computing poteva diventare uno strumento rilevante per la fisica fondamentale?

Io mi occupo di fisica delle alte energie e la mia formazione è stata fatta in esperimenti al Cern. Già negli anni ’90 si cominciava a vedere che la computazione quantistica avrebbe potuto apportare vantaggi alla computazione classica. Noi abbiamo una formazione che include corsi di meccanica quantistica di base e spesso si utilizzava un libro di Feynman in cui lui, già nei primi anni ’80, sosteneva la possibilità di sviluppare un tipo di computazione diversa da quella classica, capace di utilizzare gli stati quantistici.

Questi stati permettono di raggiungere configurazioni che classicamente non si riescono a ottenere e di creare gate che non si riescono a emulare con estrema efficienza nei sistemi classici. Questo poteva consentire, per esempio, una progettazione naturale dei materiali, simulandone direttamente il comportamento quantistico per poi sintetizzarli e ingegnerizzarli allo scopo. Per noi che studiamo fisica, e che abbiamo fatto corsi di meccanica quantistica fin da ragazzi, è stato abbastanza naturale interessarsi a questo tipo di problematiche.

Negli ultimi anni assistiamo ad annunci sempre più ambiziosi da parte di aziende multinazionali come Google e Ibm. Dal suo punto di vista, siamo davvero vicini a un vantaggio quantistico concreto?

Al momento sappiamo che esistono algoritmi che, se implementati su macchine fault tolerant, possono essere estremamente interessanti. Per esempio, c’è l’algoritmo di Shor, che potrebbe essere utile per decriptare dati. Questi algoritmi utilizzano sia la macchina classica sia quella quantistica: alcune funzioni particolari vengono demandate al calcolatore quantistico ideale, che però deve avere qubit privi di errori, i cosiddetti quantum error fault.

Secondo noi siamo molto vicini a dimostrare, per alcuni problemi specifici, la presenza di un vero quantum advantage. Per quantum advantage intendo questo: ho un problema reale, non un esercizio sofisticato ma un problema concreto. Può essere l’ottimizzazione della distribuzione delle attività di un postino o la progettazione di un farmaco. Su problemi reali di questo tipo siamo relativamente vicini a mostrare che, utilizzando un coprocessore quantistico insieme a quello classico, l’hardware attuale può offrire un vantaggio concreto.

Parliamo di problemi importanti. Per esempio, lo studio delle polizze assicurative per i rischi catastrofali: ottenere lì un quantum advantage significherebbe un vantaggio competitivo immediato per le aziende. Lo stesso vale per la progettazione di farmaci, che oggi utilizza già strumenti di intelligenza artificiale e si sta aprendo all’uso di coprocessori quantistici per accelerare il drug repurposing, cioè il riutilizzo di vecchi farmaci per nuove malattie, oppure per progettare molecole completamente nuove. Siamo molto vicini, ma ancora non esiste una dimostrazione massiva e rigorosa.

L’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare ha una tradizione straordinaria nel calcolo scientifico e nelle alte prestazioni. Come si sta posizionando rispetto al quantum computing? Esiste il rischio che l’Europa, e l’Italia in particolare, rimangano indietro rispetto agli Stati Uniti e alla Cina?

Da questo punto di vista siamo già indietro. Il Governo ha pubblicato una Quantum Strategy che conteneva le indicazioni provenienti dai centri di eccellenza come Infn, Cnr e università. Dal punto di vista della ricerca abbiamo laboratori di altissimo livello. Successivamente è stato creato il consorzio Nqst, che cerca di raggruppare queste eccellenze e creare un ‘sistema Italia’. Inoltre, tramite la Q Alliance, si stanno coinvolgendo grandi player per mettere a disposizione i loro computer quantistici e permettere lo sviluppo del software e degli algoritmi necessari.

Il problema che vedo è che in Europa abbiamo difficoltà sul piano industriale: non abbiamo grandi capacità produttive per fabbricare i device. I sistemi litografici vengono sviluppati, ad esempio, in Olanda, ma le aziende in grado di usarli davvero sono sostanzialmente Intel, Samsung e Tsmc. In questo settore gli europei non ci sono. E questo è un problema serio, perché nella catena del valore dipenderemo sempre da fattori esterni.

Il quantum computing richiede competenze a cavallo tra fisica, informatica e matematica avanzata. Come bisognerebbe riformare la formazione universitaria per preparare una nuova generazione di ricercatori?

Dal mio punto di vista ci sono due elementi fondamentali. Il primo riguarda le scienze di base, che sono estremamente importanti nel quantum computing. La stessa definizione di algoritmo quantistico è molto diversa da quella dell’algoritmo classico; quindi, è necessario rafforzare la preparazione in fisica e meccanica quantistica.

Ma c’è anche una componente tecnologica molto importante, vicina all’ingegneria elettronica: la progettazione di device molto piccoli, la possibilità di disegnare chip con transistor estremamente minuti, e persino aspetti legati alla chimica. Se guardiamo ai processi litografici più recenti, per esempio, hanno un ruolo fondamentale anche i copolimeri che si autoassemblano nella formazione dei chip. Serve quindi una forte cooperazione tra scienze di base e ingegneria elettronica. È quasi come se dovessimo ripensare i corsi di laurea e fonderli in un unico percorso con finalità specifiche.

Alla fine, il capitale umano è la vera risorsa strategica.