Sommario
Le innovazioni recenti in fisica quantistica stanno rivoluzionando due settori critici: la navigazione di precisione e l’intelligenza artificiale. Presso l’Università del Colorado Boulder, un gruppo di fisici ha sviluppato un dispositivo quantistico in grado di misurare l’accelerazione in tre dimensioni utilizzando un’interferometria atomica avanzata, mentre all’Università di Vienna un team internazionale ha dimostrato che i computer quantistici fotonici possono migliorare le prestazioni degli algoritmi di machine learning anche con hardware di piccola scala.
Interferometro atomico 3D: verso la navigazione senza GPS
Il nuovo dispositivo creato a Boulder sfrutta un condensato di Bose-Einstein di atomi di rubidio raffreddati a pochi miliardesimi di grado sopra lo zero assoluto. Questi atomi, sospesi tramite sei laser ottici, vengono manipolati per generare superposizioni quantistiche: ogni atomo esiste contemporaneamente in due stati distinti, tracciando percorsi separati che successivamente interferiscono fra loro.
Questa interferenza atomica permette di registrare minuscoli cambiamenti nell’accelerazione lungo tutti e tre gli assi spaziali, un risultato inedito per gli interferometri, storicamente limitati a una sola dimensione. L’esperimento è stato supportato da NASA, che ha stanziato 5,5 milioni di dollari per lo sviluppo di sensori quantistici destinati a futuri usi su sottomarini, navicelle spaziali e veicoli autonomi, dove la navigazione senza segnali GPS è cruciale.
Il vantaggio rispetto ai sensori classici risiede nella stabilità intrinseca degli atomi: a differenza delle componenti meccaniche, gli atomi non invecchiano e non sono soggetti a deformazioni o deriva. La lettura dei dati avviene analizzando “impronte digitali quantistiche” formate dalla ricombinazione dei pacchetti d’onda atomici, un sistema altamente preciso e immune a molti tipi di interferenza ambientale.
Quantum computing e machine learning: l’ottica fotonica cambia le regole
A Vienna, invece, l’attenzione è puntata su come i quantum computer fotonici possano offrire vantaggi concreti per l’apprendimento automatico. Il progetto, realizzato in collaborazione con il Politecnico di Milano e Quantinuum (UK), ha implementato un algoritmo kernel-based su un processore quantistico ottico, dimostrando una riduzione dell’errore rispetto agli algoritmi classici per compiti specifici.
Il cuore del successo sta nell’utilizzo di effetti quantistici anche in dispositivi di piccola scala, contrariamente all’idea che solo computer quantistici molto grandi siano utili. Il set-up ha permesso di classificare dati sfruttando la sovrapposizione e l’interferenza dei fotoni, processati in circuiti ottici dedicati.
Un vantaggio aggiuntivo è l’efficienza energetica: i processori fotonici consumano significativamente meno energia rispetto ai sistemi digitali convenzionali, un fattore rilevante vista la crescente insostenibilità dei modelli AI su larga scala. Il lavoro, pubblicato su Nature Photonics, apre quindi due direzioni: da un lato, quantum machine learning praticabile già oggi; dall’altro, algoritmi ispirati al quantum computing che possono essere implementati anche su hardware tradizionale, migliorando efficienza e sostenibilità.
Implicazioni convergenti: precisione e potenza computazionale
Entrambe le innovazioni affrontano problemi chiave:
• Il sistema dell’Università del Colorado mira a sostituire o affiancare il GPS in condizioni critiche.
• Il progetto viennese fornisce strumenti computazionali più potenti, adattabili a contesti reali.
• Entrambi puntano a ridurre la dipendenza da tecnologie classiche, aprendo la strada a soluzioni più resilienti, accurate e sostenibili.
L’interferometria atomica 3D dimostra come la meccanica quantistica possa migliorare in modo radicale le capacità di navigazione in ambienti ostili, sfruttando la stabilità degli atomi freddi e la lettura di schemi interferometrici tridimensionali. Parallelamente, il calcolo quantistico ottico dimostra di essere più vicino all’applicazione concreta di quanto si pensasse, con benefici tangibili per il machine learning. Insieme, queste innovazioni indicano un futuro in cui la quantistica non è più solo ricerca di frontiera, ma infrastruttura tecnologica operativa.
