{"id":56057,"date":"2023-05-23T13:47:57","date_gmt":"2023-05-23T11:47:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.immo-invest.ch\/zhaw-forschende-wenden-quantencomputer-erfolgreich-in-der-praxis-an\/"},"modified":"2023-05-23T14:35:52","modified_gmt":"2023-05-23T12:35:52","slug":"zhaw-forschende-wenden-quantencomputer-erfolgreich-in-der-praxis-an","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.immo-invest.ch\/it\/zhaw-forschende-wenden-quantencomputer-erfolgreich-in-der-praxis-an\/","title":{"rendered":"I ricercatori della ZHAW applicano con successo i computer quantistici nella pratica"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I computer quantistici non solo conoscono lo stato 0 e 1, ma possono rappresentare diversi stati tra 0 e 1 attraverso i cosiddetti qubit &#8211; analoghi ai bit dei computer classici &#8211; e quindi calcolare molti risultati possibili contemporaneamente. Tuttavia, i qubit sono suscettibili di errori, ad esempio a causa di influenze esterne come le fluttuazioni di temperatura o le radiazioni elettromagnetiche. Ma anche i processi interni possono causare errori di calcolo, poich\u00e9 i qubit rimangono in uno stato stabile solo per un breve periodo di tempo. Ecco perch\u00e9 sono necessari gli algoritmi pi\u00f9 piccoli possibili, con i quali i computer quantistici possono calcolare i risultati il pi\u00f9 rapidamente possibile, prima che i qubit diventino instabili. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br>S<strong>fruttare la forza dei computer quantistici in modo mirato<\/strong> Finora si \u00e8 lavorato soprattutto a livello teorico su come questi vantaggi dei computer quantistici possano essere utilizzati nel campo dell&#8217;apprendimento automatico quantistico. Tuttavia, questa tecnologia informatica non \u00e8 stata quasi mai applicata nella pratica. I ricercatori della ZHAW hanno ora scelto, per la prima volta, un nuovo metodo con cui i computer quantistici possono ottenere risultati pi\u00f9 precisi per problemi complessi. &#8220;Utilizzando un approccio ibrido, abbiamo implementato la parte pi\u00f9 complessa di un algoritmo in un computer quantistico, pur consentendo a un computer classico di calcolare la parte restante&#8221;, spiega Kurt Stockinger, ricercatore della ZHAW. L&#8217;algoritmo di apprendimento automatico utilizzato in questo caso serve a classificare gli oggetti. Poich\u00e9 i computer quantistici sono particolarmente forti nei calcoli altamente complessi, ma non offrono alcun vantaggio rispetto ai computer classici nei compiti semplici, una combinazione di entrambi i sistemi potrebbe effettivamente essere una soluzione efficiente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br>T<strong>estati con i computer quantistici di IBM<\/strong> I ricercatori della ZHAW hanno condotto i loro esperimenti con un totale di cinque serie di dati, facendo eseguire i calcoli ai computer quantistici e classici e confrontando i risultati tra loro. Per farlo, hanno utilizzato l&#8217;opzione di aggancio diretto a un computer quantistico IBM. In questo modo, hanno potuto simulare il calcolo e farlo eseguire effettivamente da un computer quantistico. L&#8217;approccio \u00e8 stato testato, tra l&#8217;altro, sul cosiddetto set di dati dell&#8217;iride, che contiene informazioni sui fiori e viene utilizzato per classificare le singole specie floreali. Ed effettivamente, il metodo ibrido ha portato a risultati pi\u00f9 precisi. &#8220;Siamo stati in grado di dimostrare che i problemi classici di apprendimento automatico possono essere risolti meglio con l&#8217;approccio ibrido che con i computer classici&#8221;, riassume Stockinger.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br>O<strong>ttimizzare le reti neurali con i computer quantistici<\/strong> I ricercatori della ZHAW hanno utilizzato anche le reti neurali, perch\u00e9 sono in grado di riconoscere modelli complessi all&#8217;interno di grandi quantit\u00e0 di dati su pi\u00f9 livelli. Il team guidato da Kurt Stockinger e Rudi F\u00fcchslin ha utilizzato un set di dati meteo con molti parametri interdipendenti come l&#8217;umidit\u00e0, la pressione dell&#8217;aria o la temperatura e lo ha inserito in una rete neurale per ottenere alla fine il risultato &#8220;pioggia&#8221; o &#8220;sole&#8221;. &#8220;Abbiamo implementato un certo livello di questa rete nel computer quantistico. Questo permette di calcolare ed esaminare diverse dipendenze allo stesso tempo. In questo modo \u00e8 possibile fare previsioni meteorologiche molto pi\u00f9 accurate&#8221;, descrive Stockinger il vantaggio del metodo. &#8220;Tuttavia, la ricerca in questo campo \u00e8 ancora agli inizi, in quanto sono necessarie ulteriori indagini su come le reti neurali possono essere implementate in modo pi\u00f9 efficace in un computer quantistico&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br>D<strong>iverse possibilit\u00e0 per l&#8217;industria e la scienza<\/strong> &#8220;Ora siamo passati dalla teoria all&#8217;applicazione. Ci\u00f2 significa che la tecnologia sta diventando interessante anche per le aziende&#8221;, afferma Stockinger. Molte aziende stanno gi\u00e0 mostrando grande interesse per i vantaggi dell&#8217;informatica quantistica, anche in vista delle possibilit\u00e0 nella tecnologia della sicurezza. &#8220;In particolare, le banche hanno un forte interesse per questa tecnologia, in quanto i loro metodi di crittografia potrebbero essere violati dai computer quantistici&#8221;, spiega il ricercatore della ZHAW. La tecnologia pu\u00f2 essere utilizzata anche in molti altri settori, come lo sviluppo di materiali nuovi e migliorati o di farmaci. &#8220;Si tratta delle stesse aree di applicazione dell&#8217;apprendimento automatico, con la differenza fondamentale che i computer quantistici possono fornire risultati pi\u00f9 rapidi e precisi&#8221;, riassume Kurt Stockinger.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Rispetto ai computer classici, i computer quantistici possono risolvere problemi complessi in parallelo e quindi pi\u00f9 velocemente, ma sono anche pi\u00f9 inclini agli errori. 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