I computer quantistici 2

Veniamo da qui I COMPUTER QUANTISTICI

Riprendo il post iniziale perché spiega bene perché ho deciso di puntare un faro su questi prodotti

05/10/22 Nobel ai pionieri dei computer quantistici

Quest’anno il Nobel per la fisica è stato assegnato a quattro pionieri nel campo del computer quantistico. È un riconoscimento molto importante che segna l’uscita del computer quantistico dalla sua infanzia e l’avvio ad un utilizzo reale.

Spiegare cosa e’ un computer quantistico non è facile. Bisogna rifarsi al famoso paradosso del gatto di Schrodinger che chiuso in una scatola potrebbe essere contemporaneamente sia vivo che morto  . Mentre l’elettronica dei computer attuali e’ binaria cioè costruita attorno al  BIT che  può avere valore 0 oppure 1, quella del computer quantistico si basa sul QBIT che può assumere contemporaneamente valore Uno ma anche Zero.  Sinceramente non  ho capito come funziona il tutto ma questo dovrebbe portare a potenze di calcolo inimmaginabili.

C’e’ in atto una corsa allo sviluppo dei computer quantistici soprattutto fra Usa e Cina con grossissimi investimenti nella ricerca perché chi ci arriverà per primo avrà in mano un’arma strategica per il dominio del mondo. Pensate alla corsa alla bomba atomica fra America e Germania durante la seconda guerra mondiale o fra America e Russia dopo.

OK ma come possiamo investirci? Al solito ci troviamo nel momento magmatico di nascita di un nuovo mercato che si stima fra pochi anni avrà dimensioni miliardarie. 

Attualmente lo sviluppo commerciale del quantum computer è diviso fra grandi società già affermate che però fanno altro, Start Up  nate nelle università che per il momento vanno avanti a finanziamenti pubblici e società da poco quotatesi in borsa che però ancora non hanno ricavi significativi.

Esaminiamone alcune.

IBM  (NYSE: IBM)

La “nonna” delle società di computer, l’unica che è riuscita a sopravvivere agli sconvolgimenti che ha avuto il mercato  dell’informatica gli ultimi sessant’anni. Ultimamente la sua stella  si era  un po’ appannata perché  rimasta ferma sui mainframe – i grossi computer per le grossissime aziende – mentre il mercato si spostava sul Cloud. Due anni fa ha cambiato l’amministratore delegato che fra le altre cose ha scelto di investire pesantemente nella quantistica. Per ora offre accesso tramite cloud ai suoi computer quantistici superconduttori e dichiarano di avere il maggior numero di computer quantistici operativi al mondo (20 nelle sedi aziendali più molti altri in tutto il mondo).

QUANTINUUM   (privata)

e’ nata dalla fusione  da parte di  Honeywell della sua divisione quantistica  con   Cambridge Quantum Computer uno spin-off universitario. E’ ad oggi la più grande società di quantum computing  con offerta integrata di hardware e software. Avere alle spalle un colosso come Honeywell non guasta. Se il mercato migliora dovrebbe  essere portata in borsa con una IPO

IONQ (NASDAQ: IONQ)

IonQ è stata fondata nel 2015 da Christopher Monroe e Jungsang Kim con una licenza per la tecnologia di base dell’Università del Maryland e della Duke University. L’azienda costruisce computer quantistici con la sua tecnologia Ion Trap di base e attualmente li offre direttamente a partner selezionati o dando l’accesso ai suoi computer quantistica tramite fornitori di servizi (QCaaS) come Google (GCP), Microsoft (Azure) e Amazon (AWS)

RIGETTI (NASDAQ: RGTI)

Rigetti è stata fondata nel 2013 da Chad Rigetti e afferma di essere la prima società di calcolo quantistico “universale”. L’azienda costruisce computer quantistici superconduttori e li fornisce attraverso la propria piattaforma di servizi cloud e tramite i fornitori QCaaS.

QUANTUM COMPUTING INC (NASDAQ: QUBT)

Quantum Computing Inc (QCI) è stata fondata nel 2018 con la visione di rendere la tecnologia di calcolo quantistico più accessibile agli esperti non quantistici. Il suo prodotto principale, “Qatalyst”, è un software quantistico e classico pronto all’uso per i calcoli di ottimizzazione.

D-WAVE (NASDAQ: QBTS )

D-Wave è una società canadese di calcolo quantistico fondata nel 1999. L’azienda ha lanciato il D-Wave One nel 2011, che è descritto come il primo computer quantistico disponibile in commercio. Mentre storicamente i sistemi D-Wave si sono concentrati sulla ricottura quantistica, l’azienda ha annunciato che stava anche lavorando sul calcolo quantistico basato su gate- alla fine del 202

Foglio con le quotazioni delle azioni indicate nel post

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05/12/23 The Verge: Jerry Chow di IBM sul futuro dell’informatica quantistica

Cos’è un qubit? I computer quantistici sono ancora utili? E quanto era sbagliato Ant-Man, comunque?

Di Nilay Patel, caporedattore di The Verge, conduttore del podcast Decoder e co-conduttore di The Vergecast.

5 dicembre 2023, 16:00 GMT+1|0 Commenti / 0 Nuovo

Oggi parlo con Jerry Chow. È il direttore dei sistemi quantistici di IBM, il che significa che sta cercando di costruire il futuro un qubit alla volta.

IBM ha fatto alcuni annunci questa settimana sui suoi piani per i prossimi 10 anni di calcolo quantistico: ci sono nuovi chip, nuovi computer e nuove API. Ci sentirai entrare più nei dettagli man mano che andiamo, ma la cosa importante da sapere in anticipo è che i computer quantistici potrebbero avere quantità teoricamente incredibili di potenza di elaborazione e potrebbero rivoluzionare completamente il modo in cui pensiamo ai computer… se, cioè, qualcuno può costruirne uno che sia effettivamente utile.

Ecco Jerry, che spiega le basi di cosa sia un computer quantistico:

Un computer quantistico è fondamentalmente un modo di calcolo totalmente diverso. Si basa sulle leggi della meccanica quantistica, ma cambia solo il modo in cui le informazioni vengono gestite. Quindi, invece di usare bit, abbiamo bit quantistici o qubit.

Un normale computer – la gente quantistica li chiama “computer classici” – come un iPhone o un laptop o anche una GPU Nvidia di fantasia funziona codificando i dati in bit. I bit hanno fondamentalmente due stati, che chiamiamo zero e uno. Sono su o sono spenti.

Ma le leggi della meccanica quantistica che Jerry ha appena menzionato significano che i qubit si comportano in modo molto, molto diverso. Possono essere zero o uno, ma potrebbero anche essere un sacco di cose nel mezzo.

Hai ancora due stati: uno zero e uno. Ma possono anche essere in sovrposizioni di zero e uno, il che significa che c’è una probabilità che quando lo misuri, sarà zero o uno con particolare probabilità. In termini di come li costruiamo fisicamente, non sono più interruttori, non sono transistor, ma in realtà sono elementi che hanno un comportamento di meccanica quantistica.

Una delle mie cose preferite di tutto questo è che per far funzionare questi nuovi computer quantistici, devi raffreddarli entro frazioni di un grado di zero assoluto, il che significa che molte aziende hanno dovuto lavorare molto duramente sui sistemi di raffreddamento criogenico solo per consentire ad altre persone di lavorare sui chip quantistici. Jerry chiama i primi computer quantistici “progetti scientifici”, ma il suo obiettivo è progettare prodotti reali che le persone possono utilizzare

Sentirai Jerry parlare di fare un computer quantistico utile in termini di “utilità”, che è quando i computer quantistici iniziano a spingere contro i limiti di ciò che i normali computer possono simulare. IBM è a caccia di utilità da un po’ di tempo. Ha reso disponibili per la prima volta i computer quantistici sul cloud nel 2016, ha spedito i computer quantistici System One ai partner di tutto il mondo e ora, questa settimana, annuncia System Two insieme a una tabella di marcia per il futuro. ÈDecoder, quindi ho chiesto a Jerry esattamente come lui e il suo team si siedono e costruiscono una tabella di marcia per i prossimi 10 anni di ricerca applicata in un campo che richiede grandi scoperte ad ogni livello del prodotto. Oh, e abbiamo parlato di Ant-Man.

È divertente: pochissime persone si siedono al limite tutto il giorno come Jerry.

Va bene. Jerry Chow, direttore dei sistemi quantistici presso IBM. Eccoci qua.

Jerry Chow, sei un collega IBM e direttore dei sistemi quantistici. Benvenuti in Decoder.

Felice di essere qui.

Sono davvero entusiasta di parlare con te. C’è molto di cui parlare: l’informatica quantistica in generale, dov’è. Ma hai alcune notizie da annunciare oggi, quindi voglio assicurarmi che parliamo subito delle notizie. Cosa sta succedendo in IBM Quantum?

Sì, quindi abbiamo il nostro Quantum Summit annuale in arrivo, dove fondamentalmente invitiamo la nostra rete di membri e utenti a venire, e parliamo di alcune delle notizie davvero entusiasmanti. Quello che stiamo annunciando quest’anno è che in realtà abbiamo un processore quantistico aggiornato davvero eccitante di cui stiamo parlando. Si chiama IBM Quantum Heron. Ha 133 qubit. È il processore più performante che abbiamo mai costruito e sarà disponibile per l’accesso degli utenti tramite i nostri servizi cloud.

Stiamo anche lanciando IBM Quantum System Two e introducendo questo come una nuova architettura per scalare i nostri computer quantistici nel futuro. Stiamo anche parlando di una tabella di marcia decennale che guarda al futuro. A noi di IBM Quantum piace in qualche modo chiamare le nostre offerte, dire a tutti cosa stiamo facendo perché questo ci mantiene onesti, mantiene tutti nel settore sullo stesso punto di riferimento per vedere qual è il progresso. E stiamo espandendo quella tabella di marcia, che in realtà abbiamo introdotto per la prima volta un paio di anni fa e abbiamo raggiunto tutte le nostre pietre miliari finora. Ma lo stiamo estendendo fino al 2033, spingendo in avanti in questo prossimo regno in cui vogliamo davvero guidare verso la spinta dell’informatica quantistica su larga scala.

Quindi hai un nuovo processore, hai una nuova architettura informatica in System Two, hai una tabella di marcia più lunga. Mettilo nel contesto per me: abbiamo sentito parlare di calcolo quantistico per un bel po’ di tempo. Ho fissato un certo numero di computer quantistici e mi è stato detto: “Questo è il pezzo più freddo dell’universo che sia mai esistito”. È stato molto divertente, per lo meno. Siamo solo ora al punto in cui stiamo effettivamente risolvendo problemi reali con i computer quantistici.

Non siamo nemmeno al punto di risolvere problemi reali.

Nemmeno ancora?

Non ancora. Ma siamo, davvero eccitante, proprio l’anno scorso, al punto in cui stiamo chiamando questo calcolo quantistico su scala di utilità. Stiamo usando più di 100 qubit. Abbiamo usato un processore all’inizio dell’anno chiamato Eagle, dove siamo stati in grado di esaminare un problema particolare che non si poteva davvero risolvere con metodi di forza bruta usando un computer classico, ma ha anche sfidato i migliori metodi di approssimazione classici utilizzati nel calcolo ad alte prestazioni. Quindi ciò che è interessante è che ora il computer quantistico diventa come il punto di riferimento. Ne hai quasi bisogno per verificare se i tuoi metodi classici approssimativi funzionano correttamente. E questo succede solo quando si supera i 100 qubit.

A 100 qubit, le cose cambiano tutte in modo che non si possa usare, diciamo, GPU o qualsiasi tipo di computer classici per simulare con precisione ciò che sta succedendo. Questo è il motivo per cui siamo in questa fase in cui la chiamiamo scala di utilità perché ci sarà questo avanti e indietro tra l’uso di un quantum come strumento rispetto a ciò che puoi ancora potenzialmente fare in classico. Ma poi c’è una lunga strada lì che cercheremo di guidare il valore usando il quantum per arrivare verso la gestione quantistica.

Penso che la parola utilità lì mi abbia buttato fuori. Questo è il punto di ramificazioni in cui i problemi che risolvi con un computer quantistico iniziano a diventare significativamente diversi dai problemi che potresti risolvere con un normale computer.

Esatto. Lo vediamo davvero come un punto di inflessione. Ci sono molte industrie che usano già il calcolo ad alte prestazioni, e stanno esaminando problemi molto, molto difficili che usano i supercomputer Oak Ridge e quant’altro. E ora il quantum diventa uno strumento aggiuntivo che apre un nuovo obiettivo per loro di guardare un’area diversa dello spazio di calcolo che non erano in grado di guardare prima.

Quindi IBM ha un enorme programma nel quantum. Anche le altre grandi aziende lo fanno: Microsoft, Google, cosa hai, stanno tutti investendo in questo spazio. Sembra una classica competizione capitalista, “Stiamo tutti correndo in avanti per ottenere il primo prodotto sul mercato”? È un gruppo di ricercatori che sanno che probabilmente c’è un vaso d’oro alla fine di questo arcobaleno, ma non ci siamo ancora vicini, quindi siamo tutti un po’ amichevoli? Com’è l’atmosfera?

Direi che è un momento molto emozionante per essere in questo campo. Quante volte dici che stai costruendo dal piano terra di un’architettura computazionale completamente nuova? Qualcosa che è fondamentalmente diverso dal calcolo classico tradizionale. E quindi sì, direi che c’è sicuramente un sacco di onde, c’è molto ronzio. A volte un po’ troppo ronzio, forse. Ma penso anche che dal punto di vista della concorrenza, aiuti a far progredire l’industria.

Noi di IBM siamo stati all’avanguardia nel calcolo per decenni. E così è nel nostro sangue. Le idee di roadmap e di spingere il prossimo grande sviluppo, le prossime grandi innovazioni nel calcolo, sono sempre state qualcosa che è solo nativo di IBM, e il quantum non è diverso. Siamo stati nel gioco con il quantum fin dalle prime fondazioni teoriche per probabilmente 30 anni, oltre 30 anni. Ma ora stiamo davvero iniziando a portare molto di questo frutto in termini di costruzione delle architetture, costruzione dei sistemi, putting out l’hardware, sviluppando il quadro per come renderlo utilizzabile e accessibile.

Lascia che ti dia solo un confronto molto più stupido. Avevamo il CEO di AWS nello show, Adam Selipsky. AWS è furiosamente competitivo con Microsoft Azure e Google Cloud. Stanno cercando di togliersi quote di mercato l’uno dall’altro e fanno un sacco di cose innovative per creare prodotti migliori, ma l’obiettivo finale è togliere un cliente da Google. Non ci sei ancora, vero? Non c’è ancora una quota di mercato da spostare?

Certamente non su quella scala.

Ma ci sono clienti quantistici per cui competi?

C’è certamente una comunità quantistica in crescita.

[Ride] Non è un cliente; ci sono persone che sono interessate.

Ci sono persone che sono interessate su tutta la linea, dagli sviluppatori, agli studenti, alle aziende Fortune 500. Abbiamo molto interesse. Quindi, solo come esempio, abbiamo messo per la prima volta i sistemi sul cloud nel 2016. Abbiamo messo un computer a cinque qubit molto semplice, un computer quantistico a cinque qubit, sul cloud. Ma rifletteva un vero cambiamento fondamentale nel modo in cui il quantum poteva essere affrontato. Prima, dovevi essere una specie di fisico. Dovevi essere in un laboratorio che girava le manopole. Stai prendendo dati, stai eseguendo codice fisico; non stai programmando un computer.

Wow. [Ride] Grida ai fisici.

Beh, sono un fisico, e non vuoi vedere il mio codice. [Ride] Ma il punto è che abbiamo sviluppato un intero quadro intorno ad esso per distribuirlo effettivamente e renderlo programmabile. E pensa ai primi giorni dei computer e a tutta l’infrastruttura che dovevi costruire in termini di linguaggio assembly e compilatori giusti e i livelli applicativi tutti al di sopra di questo. Lo abbiamo costruito negli ultimi sette anni da quando è stato lanciato per la prima volta. E in quel periodo, abbiamo avuto oltre 500.000 utenti della nostra piattaforma e dei nostri servizi.

Sono sempre curioso di sapere come sono strutturate le cose e come vengono prese le decisioni. Questo è davvero ciò di cui parliamo nello show. E c’è una funzione di forzatura che arriva quando si tratta di un business, e c’è un percorso di crescita. Quantum sembra molto simile che un giorno sarà un business enorme perché risolverà problemi che i normali computer non possono fare. Ma in questo momento, è nella parte molto precoce della curva in cui stai investendo molto in R S, su una tabella di marcia aggressiva, ma non sei ancora affatto vicino al business.

Direi che stiamo bussando alla porta del valore aziendale e cercando quel valore aziendale, perché soprattutto quando siamo in questo regno in cui sappiamo che può essere usato come uno strumento contro i migliori computer classici, c’è qualcosa da esplorare. Molte volte, anche con i computer tradizionali, ci sono pochissimi algoritmi provati che sono dove guidiamo tutto il valore. Molto del valore che viene guidato viene fatto attraverso l’euristica, attraverso solo tentativi ed errori, avendo lo strumento e usandolo su un particolare problema. Ecco perché vediamo questo fondamentale game-changer di questo punto di inflessione che va verso sistemi di utilità di oltre 100 qubit poiché ora questo è lo strumento che vogliamo che gli utenti vadano effettivamente a trovare vantaggi aziendali, trovare i problemi che mappano in modo appropriato su questi sistemi per l’esplorazione.

Quindi mettilo nel contesto di IBM. IBM è un’azienda enorme, ha più di 100 anni, fa un sacco di cose. Questa è probabilmente la cosa più all’avanguardia che IBM sta facendo, immagino. Immagino che non sarai in disaccordo con me. Ma sembra la cosa più all’avanguardia che la maggior parte delle aziende Big Tech sta facendo.

Sì, assolutamente.

Come è strutturato all’interno di IBM? Come funziona?

Quindi siamo IBM Quantum all’interno di IBM Research. IBM Research è sempre stato il motore di crescita organica per tutta IBM. È qui che entrano in gioco molte idee innovative, ma nel complesso, una particolare strategia all’interno di IBM e IBM Research è che non stiamo solo facendo ricerca e poi faremo sviluppo e poi andrà in questo viaggio di prodotto molto linearizzato. È tutto integrato insieme mentre andiamo avanti. E quindi, abbiamo l’opportunità all’interno di IBM Quantum che stiamo sviluppando prodotti, lo stiamo mettendo sul cloud, ci stiamo integrando con IBM Cloud. In realtà stiamo spingendo queste cose in avanti per costruire quella base di utenti, costruire quella pozza di terreno, prima che tutti i vari elementi tecnologici siano finiti. Questa è una specie di questa metodologia agile per costruirlo da zero, ma anche per farlo uscire presto e spesso per guidare l’eccitazione e costruire davvero le altre parti dell’ecosistema.

Quindi, come è strutturato IBM Quantum? Quante persone ci sono? Come è organizzato?

Quindi non parliamo di numeri espliciti, ma abbiamo diverse centinaia di persone. E poi abbiamo parti del team che si concentrano sugli elementi hardware effettivi, fino al processore quantistico effettivo e al sistema intorno ad esso in termini di far funzionare quei processori raffreddandolo nel sistema criogenico, parlando con esso con l’elettronica di controllo, parlando con esso con il calcolo classico. Quindi tutto deve legarsi insieme.

Poi hai dei team di sviluppo software. Abbiamo anche un team di cloud e servizi che aiuta a fornire le nostre offerte come servizio. E poi abbiamo team di applicazioni che guardano ai prossimi algoritmi, i prossimi nuovi modi di fare uso dei nostri servizi quantistici. Abbiamo anche team che sono più orientati verso l’esterno per lo sviluppo del business, cercando di guidare l’adozione, lavorando con vari clienti per impegnarsi nei problemi dei loro interessi. Abbiamo anche una parte del nostro team che gestisce un’offerta chiamata Quantum Accelerator. È come un braccio di consulenza, che lavora con i clienti per ottenere quantum-ready, iniziare a capire come i loro problemi possono essere influenzati dal calcolo quantistico e iniziare a utilizzare i nostri sistemi.

È tutto piatto? Ognuna di quelle squadre ti riferisce, o c’è una struttura in mezzo?

No, quindi tutti quei diversi riferiscono al nostro vicepresidente dell’informatica quantistica, che è Jay Gambetta. Mi prendo cura della parte dei sistemi. Fondamentalmente, l’avvolgimento del processore e come funziona, l’esecuzione di problemi per gli utenti, questo è il pezzo che possiedo.

C’è una tensione lì. Sembra che IBM sia progettata per attaccare questa tensione a testa alta, che è: “Stiamo facendo un sacco di ricerche pure in criogenica per assicurarci che l’informatica quantistica possa funzionare perché deve essere davvero freddo per funzionare”. Poi c’è un team di sviluppo aziendale che è appena fuori e funzionante, facendo cose di vendita, e ad un certo punto torneranno e diranno: “Abbiamo venduto questa cosa”. E il team di criogenica dirà: “Non ancora”. Ogni azienda ha un problema del genere. Quando sei in modalità di ricerca pura, il “non ancora” è un vero problema.

Oh, sì.

Quante volte ti imbatti in questo?

Abbiamo un’ottima strategia in tutta la squadra. Conosciamo i nostri servizi principali e qual è il prodotto principale che abbiamo. E abbiamo anche una tabella di marcia. Il concetto della tabella di marcia è ottimo sia per il lato di ricerca e sviluppo, ma anche per la prospettiva del cliente, la prospettiva dell’angolo di sviluppo del business per vedere cosa verrà dopo. Dal lato interno, sappiamo che dobbiamo continuare a guidare verso questo, e questi sono i nostri risultati e queste sono le nuove innovazioni che dobbiamo fare. Infatti, nella nostra nuova tabella di marcia che stiamo rilasciando, l’abbiamo separata. Sia una tabella di marcia di sviluppo, che è più focalizzata sul prodotto e più simile a ciò che l’utente finale otterrà e il cliente otterrà. E abbiamo una tabella di marcia per l’innovazione per mostrare quelle cose che avremo ancora bisogno di girare per girare e capire cosa si nutre.

Dico spesso che la tabella di marcia è il nostro mantra, ed è davvero il nostro biglietto da visita sia internamente che esternamente. Non molte persone mostrano davvero molti dettagli nella loro tabella di marcia, ma serve come strumento guida per tutti noi.

Stavo guardando quella tabella di marcia, ed è molto aggressiva. Siamo a Heron, ci sono molti uccelli che vengono da quello che capisco. E l’obiettivo è che un computer quantistico veramente funzionale abbia bisogno di migliaia o milioni di qubit, giusto?

Abbiamo una transizione verso quello che chiamiamo quantistico su scala, che penso che quello a cui ti riferisci sia quando raggiungerai il punto in cui puoi eseguire la correzione degli errori quantistici, corretto per tutti gli errori che sono sottostanti all’interno di questi qubit, che sono rumorosi. La gente getta in giro quel numero – milioni di qubit – in un modo che quasi spinge la paura nel cuore delle persone. Una cosa davvero eccitante che abbiamo fatto l’anno scorso è che abbiamo sviluppato una serie di nuovi codici di correzione degli errori che abbassano molto il numero di risorse.

Quindi, in realtà, avrai bisogno potenzialmente di centinaia di migliaia di qubit, 100.000 qubit o giù di che, per costruire un computer quantistico basato sulla correzione degli errori quantistici fault-tolerant di una particolare dimensione per fare alcuni di quei problemi di cui stiamo parlando su larga scala. E anche questo fa parte della tabella di marcia. Quindi questo è ciò che stiamo guardando ulteriormente al sistema Blue Jay nel 2033. Quindi c’è sicuramente un certo numero di uccelli da arrivare, ma abbiamo idee concrete per gli ostacoli tecnologici da superare per arrivarci.

Questo è l’obiettivo. Otterrai una scala massicciamente più grande di quella che sei oggi. Ordini di grandezza. Oggi il chip ha 133 qubit, devi arrivare a migliaia. Alcune persone, in modo terrificante, stanno dicendo milioni.

Parte della tua strategia è collegare i chip insieme in questi sistemi più modulari e poi mettere i circuiti di controllo intorno a loro. Sono una persona che è venuta fuori in quello che si potrebbe chiamare l’ambiente informatico classico, questo è molto familiare. Questa è una strategia molto familiare; faremo solo più core. Questo è quello che mi sembra. Molte aziende si sono imbattte in molti problemi qui. In quella parte del mondo, c’è solo la legge di Moore, e ci sediamo a parlarne tutto il giorno. E Nvidia e forse TSMC l’hanno superato questa volta, e Intel ha lottato per ottenere il prossimo nodo di processo e aumentare la densità del transistor. C’è un equivalente alla legge di Moore in quantum a cui stavi pensando?

La nostra tabella di marcia sta mostrando quel tipo di progressione.

Guardo quella tabella di marcia, e stai sicuramente assumendo una serie di scoperte lungo la strada – in un modo in cui Intel l’ha appena assunta per anni e anni e l’hanno raggiunta, e poi ha colpito la fine della strada.

Anche dove siamo oggi con Heron, e in realtà complementare a Heron quest’anno, abbiamo anche già costruito un processore da 1.000 qubit, Condor. Il suo obiettivo esplicito era quello di spingere i limiti di quanti qubit potremmo mettere su un singolo chip, spingere i limiti di quanta architettura potremmo mettere in un intero sistema. Quanto potremmo effettivamente raffreddare nei frigoriferi a diluizione che conosciamo oggi, i frigoriferi criogenici che abbiamo oggi? Spingere i confini di tutto per capire dove si rompono le cose. E se si guarda la prima parte della nostra tabella di marcia, gli uccelli sono lì con vari ostacoli tecnologici che abbiamo già superato per arrivare a questo livello mille-qubit. E ora quei prossimi uccelli che vedi nel resto della tabella di marcia dell’innovazione sono diversi tipi di accoppiatori, diversi tipi di tecnologie, che sono quegli ostacoli tecnologici, come nei semiconduttori, che ci permettono di colmare il divario.

Sono uguali? È lo stesso tipo di “Dobbiamo raddoppiare la densità dei transistor” o è una serie diversa di sfide?

“Direi che i decenni di esperienza contano”

Sono diversi, perché con questo tipo di approccio modulare, ce ne sono alcuni che sono come, quanti possiamo porre in un singolo chip? Quanti possiamo metterne in un unico pacchetto? Quanti ne possiamo confezionare insieme all’interno del sistema? Quindi tutti richiedono innovazioni tecnologiche leggermente diverse all’interno dell’intera catena del valore. Ma non li vediamo come non fattibili; li vediamo certamente come cose che gestiremo nei prossimi anni. Stiamo già iniziando a testare il collegamento tra due pacchetti tramite un cavo criogenico. Questo è verso la nostra dimostrazione Flamingo, che stiamo pianificando per il prossimo anno.

Puoi sfruttare una delle cose che stanno accadendo sul lato del processo con i computer classici?

Oh, sì.

Come TSMC colpisce tre nanometri e puoi tirarlo in avanti, o è diverso?

Non così esplicitamente alle cose più recenti che stanno accadendo oggi nei semiconduttori. Ma IBM è stata nel gioco dei semiconduttori per molti, molti decenni. E molto del lavoro che abbiamo ottenuto anche raggiungendo un 100 qubit con Eagle un paio di anni fa è stato perché avevamo quello sfondo a semiconduttore profondamente radicato. Quindi, solo per farti un esempio, a 100 qubit, la sfida è come si collega effettivamente a 100 qubit in un chip? La cosa standard che fai nei semiconduttori è andare a più strati, ma non è così facile farlo solo in questi circuiti quantistici superconduttori perché potrebbero rovinare i qubit. Potrebbe farli decoare.

Ma a causa del nostro know-how con l’imballaggio, abbiamo trovato i materiali giusti, abbiamo trovato il modo giusto di usare le nostre tecniche di fabbricazione per implementare quel tipo di cablaggio multistrato e parlare ancora con questi 100 qubit. Ci siamo evoluti ulteriormente lo scorso anno per arrivare effettivamente a 1.000. E così quel tipo di know-how dei semiconduttori è semplicemente radicato e qualcosa che è, direi, i decenni di esperienza contano.

Quindi costruirai il chip di calcolo quantistico di prossima generazione, Heron. Ha 133 qubit. Come viene prodotto quel chip?

Va bene. Bene, per costruire il chip di calcolo quantistico di nuova generazione, ci affidiamo a tecniche di imballaggio avanzate che coinvolgono più strati di metallo superconduttore da imballare e per collegare vari qubit superconduttori. Con Heron, stiamo anche usando una nuova architettura di accoppiatore sintonizzabile, che ci consente di avere qualità di gate two-qubit record al mondo. E tutto questo viene fatto in una struttura di fabbricazione standard che abbiamo in IBM e impacchetta questo chip, e dobbiamo raffreddarlo in un ambiente criogenico.

Quindi il silicio va da un lato dell’edificio, l’erone esce dall’altro?

Voglio dire, sicuramente più passi di così. [Ride] E c’è questo know-how su come farlo correttamente per avere qubit ad alte prestazioni, che abbiamo appena costruito.

Spiegami cos’è un qubit ad alte prestazioni.

Sì, quindi la cosa difficile con questi qubit… Ci sono diversi modi di costruire qubit. Ci sono persone che usano ioni e atomi ed elettroni e cose del genere, ma i nostri sono in realtà solo metallo su un substrato; sono circuiti. Sono molto simili ai circuiti che potresti vedere quando guardi all’interno di un chip standard. Ma il problema con questi circuiti è che puoi costruire, quindi puoi fondamentalmente organizzarli in un certo modo e usare i materiali giusti. E hai un qubit che, in questo caso, per i qubit superconduttori, risuona a cinque gigahertz.

Se scegli i materiali sbagliati, la vita di questi qubit può essere estremamente breve. Quindi, quando abbiamo iniziato nel campo della costruzione di qubit superconduttori nel 1999, i qubit superconduttori sono durati forse per due nanosecondi, cinque nanosecondi. Oggi siamo arrivati a quasi un millisecondo, da centinaia di microsecondi a un millisecondo. Già in numeri ordini di grandezza più lunghi. Ma ci sono voluti molti anni di sviluppo. E al punto di poche centinaia di microsecondi, siamo in grado di fare tutte queste operazioni complesse di cui abbiamo parlato per spingere questa scala di utilità di cui abbiamo discusso in precedenza. Quindi quel know-how per aumentare quella vita si riduce all’ingegneria, si riduce alla comprensione dei pezzi fondamentali che generano perdita nei materiali, e questo è qualcosa in cui abbiamo certamente esperienza.

Parlami dell’industria in generale. Quindi IBM ha un approccio: hai detto che stai usando metalli su un substrato. Stai sfruttando tutto il know-how dei semiconduttori che IBM ha. Quando sei sul mercato e stai guardando tutti i tuoi concorrenti, Microsoft sta facendo qualcos’altro, Google qualcos’altro. Passa attraverso la lista per me. Quali sono gli approcci e come pensi che stiano andando?

Quando pensiamo ai concorrenti, puoi pensare ai concorrenti della piattaforma di chi sta costruendo i servizi, ma penso che quello che stai indicando di più sia il lato hardware.

Quando si tratta di questo, c’è un semplice insieme di metriche per confrontare le prestazioni dei processori quantistici. È scala: a che numero di qubit puoi ottenere e costruire in modo affidabile? Qualità: per quanto tempo vivono quei qubit per eseguire operazioni e calcoli? E velocità: quanto velocemente puoi effettivamente eseguire esecuzioni e problemi attraverso questi processori quantistici? E quella parte della velocità è qualcosa in cui è un’interazione tra il tuo processore quantistico e la tua infrastruttura informatica classica perché parlano tra loro. Non si controlla un computer quantistico senza un computer classico. E quindi devi essere in grado di far entrare i tuoi dati, uscire i dati ed elaborarli sul lato classico.

Quindi scala, qualità, velocità. Il nostro approccio con qubit superconduttori, al meglio delle nostre conoscenze, possiamo colpire tutti e tre in modo molto forte. Scala, spinta fino a oltre 1.000 qubit. Sappiamo che possiamo già costruire fino a 1.000 qubit con le tecnologie che abbiamo costruito. Dalla qualità, Heron – che stiamo rilasciando – ha la migliore qualità del cancello. Quindi i cancelli, le operazioni, le qualità del cancello che sono state mostrate attraverso un grande dispositivo. E poi la velocità, in termini di solo tempi di esecuzione, siamo nell’ordine dei microsecondi per alcune delle velocità di clock, mentre altri approcci possono essere mille ordini di grandezza più lenti.

Quali sono gli altri approcci nel settore che vedi, e dove ti stanno battendo e dove sei avanti?

Quindi ci sono ioni intrappolati: fondamentalmente stanno usando ioni molecolari come il cesio e cose che potresti usare per gli orologi, gli orologi atomici. Possono avere una qualità molto buona. In effetti, ci sono alcuni risultati che hanno prestazioni tremende su un certo numero di quei tipi di qubit agli ioni intrappolati in termini di qualità di gate a due qubit. Ma sono lenti. In termini di velocità di clock per far entrare le tue operazioni, far uscire le tue operazioni, a volte fai operazioni per riciclare lo ione. Ed è qui che, direi, ha un aspetto negativo.

Direi che, in questo momento, i qubit superconduttori e gli ioni intrappolati sono gli approcci che hanno più risalto al momento che sono stati messi in termini di servizi utilizzabili. Sono emersi anche gli atomi; è molto simile agli ioni intrappolati. Lì, usano queste piccole cose divertenti chiamate pinzette ottiche per tenere gli atomi in piccoli array. E ci sono alcuni risultati entusiasmanti che sono usciti da vari gruppi atomici lì. Ma ancora una volta, si riduce a quella velocità. Ogni volta che hai questi oggetti atomici reali, uno ione o un atomo, le tue velocità di clock finiscono per farti male.

Va bene, lasciatemi fare di nuovo un confronto con i semiconduttori. Quindi nei semiconduttori c’era una litografia a più modelli che tutti hanno inseguito per un minuto, e ha raggiunto uno stato finale. E poi TSMC aveva scommesso davvero alla grande su EUV e questo ha permesso loro di andare avanti. E Intel ha dovuto fare un grande cambiamento laggiù. Stai guardando la tua tabella di marcia, stai facendo superconduttori, criogenici, metalli su substrati, e qui alcuni ragazzi stanno facendo pinzette ottiche sugli atomi. C’è un pensiero nella tua testa come: “È meglio tenere d’occhio questo perché potrebbe essere l’innovazione di processo di cui abbiamo effettivamente bisogno”?

Penso che nel complesso, nel paesaggio, teniamo sempre traccia di ciò che sta accadendo. Stai sempre vedendo quali sono le ultime innovazioni nelle varie tecnologie.

È anche un buon confronto con i semiconduttori in quel modo?

Tutti i sistemi sono completamente diversi. Le architetture non sono così compatibili. A un certo livello, con i tuoi nodi dei tuoi semiconduttori, ci potrebbero essere alcuni tipi di know-how che traducono il modo in cui si instrada e si impagina, forse. E qui, al di sopra di un certo livello, ci sarà anche una comunanza in termini di piattaforma di calcolo, come vengono generati i circuiti quantistici. I livelli software potrebbero essere simili, ma l’hardware fisico effettivo è molto diverso.

Sembra che la cosa di cui stiamo parlando sia come si fa un qubit? E non è ancora stato risolto. Hai un approccio in cui sei molto fiducioso, ma non c’è un vincitore sul mercato.

Voglio dire, siamo abbastanza fiduciosi. Siamo abbastanza fiduciosi nei qubit superconduttori.

Abbastanza giusto. [Ride] Mi stavo solo chiedendo.

È per questo che siamo in grado di prevedere 10 anni avanti, che vediamo la direzione che stiamo andando. E per me è più che ci saranno innovazioni all’interno che continueranno a aggravare in quei 10 anni, che potrebbero renderlo ancora più attraente col passare del tempo. E questa è solo la natura della tecnologia.

Devi prendere decisioni su forse la linea temporale più lunga di chiunque abbia mai avuto nello show. Sono sempre le persone chip che hanno le linee temporali più lunghe. Parlo con i CEO dei social media, ed è come se la loro cronologia fosse tra cinque minuti, tipo: “Cosa vieteremo oggi?” Questa è la linea temporale. Parlo con la gente dei chip, e le tue tempistiche sono decenni. Hai appena menzionato casualmente un chip che spedirai nel 2033. È tra molto tempo. Come si prendono decisioni su quel tipo di cronologia?

C’è la roba a breve termine, ovviamente, e la tabella di marcia serve come guida. Quella tabella di marcia è costruita in modo che tutte queste varie cose abbiano un impatto su quella consegna a lungo termine.

Basta guidarmi attraverso: che aspetto ha la riunione della tabella di marcia dell’informatica quantistica? Siete tutti in una sala conferenze, siete alla lavagna? Dipingi il quadro per me.

“È principalmente una cosa di inerzia spostare intere industrie, spostare le banche, spostare il commercio, adottare quegli standard”

Sì, è una grande domanda. Voglio dire, abbiamo un certo numero di noi che sono seduti lì. Sappiamo certamente di avere alcuni tipi di basi tecniche che sappiamo che dobbiamo includere in questi chip e sistemi di nuova generazione.

Per questa tabella di marcia, abbiamo detto: “Sappiamo che a un certo punto dobbiamo ottenere la correzione dell’errore quantistico nella nostra tabella di marcia”. E con quel vantaggio tecnico, sappiamo quali sono i requisiti? Quindi prima abbiamo detto: “Ok, mettiamolo qui. Ora lavoriamo all’indietro. Dice che dobbiamo fare questa innovazione e questa innovazione entro questa data, e quest’altra innovazione nello stack software o qualsiasi altra cosa entro questa data.” E poi diciamo: “Oh, spara, abbiamo finito il tempo. “Stiamo un po’ indietro””.” E così facciamo un po’ di quella pianificazione, perché vogliamo anche farlo in modo da presentare questa tabella di marcia che spesso chiamiamo decisioni no-regrets. Non vogliamo fare cose che sono solo per il breve termine. Vogliamo davvero scegliere strategie che ci diano questo percorso a lungo termine.

È per questo che parliamo così tanto di scala di utilità in termini di ciò che possiamo fare con gli eronti e presto i fenicotteri. Ma tutto ciò che vogliamo costruire in cima a ciò che possiamo fare lì si tradurrà in ciò che possiamo fare quando avremo quei sistemi su larga scala, compresa la correzione degli errori. E in termini di pianificazione della tabella di marcia… Non abbiamo finito, a proposito. Abbiamo questo quadro generale per la tabella di marcia decennale, e poi dobbiamo perfezionare. Abbiamo ancora molti dettagli su cui lavorare in termini di quali sono quelle cose su cui bisogna lavorare attraverso il livello software, il livello del compilatore, il livello dell’elettronica di controllo e certamente il livello del processore.

C’è pressione commerciale su questo? Ancora una volta, questo è un sacco di costi in una grande azienda pubblica. Il CEO di IBM in quella stanza sta dicendo: “Quando farà soldi? Spostalo verso l’alto”?

Penso che il punto sia che la nostra missione è quella di portare l’informatica quantistica utile nel mondo. Lavoro in questo settore da 20 anni. Non siamo mai stati così vicini a essere in grado di costruire qualcosa che sta guidando un valore reale. E quindi penso che quando guardi la nostra squadra, siamo tutti allineati lungo quella missione. Che vogliamo portare questo a qualcosa che… Abbiamo iniziato solo con il farlo uscire nel cloud in termini di costruzione della comunità. Ora, vediamo fondamentalmente questo come uno strumento che altererà il modo in cui gli utenti eseguiranno il calcolo. E quindi ci deve essere, e mi aspetto che ci sia, valore lì. E abbiamo visto come è progredita la comunità HPC e abbiamo visto come il supercalcolo ha… Potresti vedere cosa sta succedendo con l’assorbimento dell’IA e tutto il resto. Lo costruiamo, costruiremo la comunità intorno ad esso, guideremo il valore.

Parliamo di AI per un secondo. Questo è davvero un buon esempio di questo. La domanda di intelligenza artificiale è alle stelle. L’industria è calda. Vedremo se i prodotti sono di lunga durata, ma sembra esserci una reale domanda dei consumatori per loro. E questo è tutto tradotto in un sacco di gente che vuole un sacco di chip Nvidia H100. È focalizzato molto strettamente su un tipo di processore. Vedi sistemi quantistici entrare in quella zona in cui eseguiremo molti carichi di lavoro di intelligenza artificiale su di essi? Come i futuri carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale.

Quello che è successo nell’IA è fenomenale, ma non siamo al punto in cui il computer quantistico è questo oggetto di merce che stiamo solo comprando tonnellate di chip. Non stai fabbricando milioni di questi chip. Ma costruiremo questo supercomputer basato sull’informatica quantistica, che sarà squisitamente bravo in certi tipi di compiti. E quindi il framework che vedo effettivamente è … già avrai i tuoi cluster di calcolo AI. Il modo in cui le persone eseguono i carichi di lavoro oggi, sono sicuro che stanno eseguendo alcune parti sui loro normali computer, sui loro laptop, ma parti del lavoro vengono alimentate al cloud, ai loro hyperscaler, e alcuni di loro useranno i nodi di calcolo AI.

Lo vediamo anche per come il quantum si alimenterà. Sarà un’altra parte di quel panorama generale di accesso al cloud in cui prenderai un problema, lo analzzerai. Avrai parti di esso che funzionano sul calcolo classico, parti di esso che potrebbero funzionare sull’intelligenza artificiale, parti di esso che faranno leva su quello che chiamiamo supercomputing quantistico. Questo è il posto migliore per risolvere quella parte del problema. Poi torna, e devi cucire tutto insieme. Quindi, dal punto di vista di IBM, dove parliamo spesso di cloud ibrido, questo è il cloud ibrido che collega tutti questi pezzi insieme. E la differenziazione c’è in termini di costruzione di questo supercomputer quantum-centrico al suo interno.

Quindi il tuo supercomputer quantum-centrico nel cloud. Abbiamo parlato molto di superconduttivo ora. Hai bisogno di un centro dati molto freddo. Questa non sembra una cosa che accadrà a livello locale, per me, mai, a meno che LK-99 non sia reale. Questo non accadrà a nessuno nella propria casa al di fuori di un data center IBM per un bel po’ di tempo.

Direi questo. Quindi, quando lavoravo per la prima volta in questo settore e ho fatto il mio dottorato in questo settore – ho lavorato su qubit superconduttori – avevamo bisogno di questi grandi contenitori, questi frigoriferi, dove dobbiamo far ruotare queste enormi brocche di elio liquido e riempirle ogni tre giorni per tenerle fredde. Ora, questo è un esperimento di fisica. Voglio dire, ci sono già state innovazioni in criogenia che sono chiavi in mano: li colleghi, rimangono in funzione, possono funzionare per anni e mantenere i tuoi carichi utili alle giuste temperature. Stai pagando l’elettricità, ovviamente, per tenerli freddi. Ma stiamo vedendo innovazioni anche lì, in termini di guida della criogenica su scala infrastrutturale. Onestamente, evolveremo il centro dati del futuro, proprio come i centri dati di oggi si sono evoluti per gestire le maggiori risorse di elaborazione necessarie. Lavoreremo mano nella mano con come costruire questi centri dati quantistici, e lo stiamo già facendo. Quindi abbiamo un data center quantistico a Poughkeepsie, che ospita la maggior parte dei nostri sistemi, e stiamo progettando di espanderlo ulteriormente.

Penso che l’IA abbia molto complicato la questione di cosa ti è permesso fare con un chip di computer. La Casa Bianca ha appena rilasciato un ordine esecutivo sull’IA. E da qualche parte c’è l’idea che non dovresti essere in grado di fare alcune cose con l’IA. E ho parlato con il CEO di AMD Lisa Su alla Code Conference e ho detto: “Accetteresti un regolamento che limiti ciò che le persone possono fare su un chip AMD?” E lei ha detto: “Beh, sì, potremmo doverlo fare. Potrebbero esserci alcune cose che non lasciamo più fare a questi computer.” Il che è molto impegnativo quando si parla del portatile di qualcuno.

È molto meno impegnativo quando si parla di un centro dati. Come AWS può solo impedirti di fare un carico di lavoro. IBM, sono sicuro, ha regole e regolamenti su ciò che il suo cloud è in grado di fare e su ciò che si permetterà di fare con il suo cloud computing. Tu fast-forward quantum, la gente è preoccupata che un giorno romperai la crittografia AES con la quantistica, e poi il mondo cadrà a pezzi perché il mondo gira sulla crittografia AES. Ci stai ancora pensando: ci sono alcune cose che non dovremmo permettere alle persone di fare? E mentre costruiamo il sistema cloud, dovremmo assicurarci di mettere in atto i controlli?

Ci sono certamente fili di quel tipo di discorso, specialmente in tutta la comunità. Personalmente, quello che vedo è, quello di crittografia, sappiamo già che ci sono standard di crittografia quantum-safe. E una cosa divertente è che, in termini di IBM Quantum, la nostra missione è quella di portare l’informatica quantistica utile nel mondo. L’altro lato è rendere il mondo quantum-safe. Vogliamo effettivamente aiutare i clienti a capire come aggiornare i loro standard di crittografia a quelli sicuri quantistici. Esistono. Il NIST ne ha approvati un certo numero, che è principalmente una cosa di inerzia per spostare intere industrie, spostare le banche, spostare il commercio, adottare quegli standard.

Non riesco a far smettere di usare password di quattro caratteri. Ci parlerai?

Sì, giusto. Esatto, questa è la sfida. Ed è quasi una sfida sociale che deve essere superata per farlo accadere. Togliendo questo, se guardiamo attraverso ciò che si può o non può fare sui computer quantistici, onestamente penso che dobbiamo solo guardare cosa sta succedendo con l’IA, vedere cosa è stato fatto in passato con il calcolo ad alte prestazioni. Di nuovo, non tutti hanno un computer ad alte prestazioni a casa. E quindi ci aspettiamo che molti dei quadri siano molto simili. E quindi la mia preoccupazione di mettere troppe salvaguardie intorno a esso in anticipo sta soffocando i progressi, sta soffocando lo sviluppo in anticipo.

Ma questa conversazione sta accadendo ora, direi, in un modo molto più acceso nello spazio dell’IA. Voglio dire, è quasi come se due religioni si trovassero in competizione per vedere quale sarà il futuro dell’IA: “Sta solo correre il più velocemente possibile” e “Dovremmo avere più sicurezza”. E questo è culminato potenzialmente in qualsiasi cosa sia successa a OpenAI.

Esatto.

Chi lo sa? Non lo sappiamo ancora. Non so nemmeno se è così. Ma questa è una narrazione su quel caos che certamente esiste. C’è qualcosa di simile in Quantum? Ci sono ricercatori quantistici che dicono: “Quella persona è fuori controllo”? Nomi. [Ride]

No, non siamo ancora in quella fase, direi. Ma ci sono iniziative di responsiblequantum computing. Ci sono cose che lo stanno guardando, e penso che ci sia molto su cui appoggiarsi in termini di apprendimento da ciò che sta accadendo in questo momento con quelle storie di intelligenza artificiale.

Qual è la cosa – al di fuori del puro valore di intrattenimento – qual è la cosa dell’accelerazione dell’IA che hai tirato nel modo in cui stai pensando alla tua tabella di marcia e alla costruzione dei sistemi?

In realtà è davvero bello. Qualcosa di cui stiamo parlando anche al nostro vertice sull’informatica è che abbiamo Watsonx in IBM e abbiamo effettivamente introdotto alcuni metodi GenAI per aiutare gli utenti a programmare in Qiskit. Quindi in realtà c’è un motore che abbiamo costruito lì per aiutare gli utenti a codificare che staremo visualizzando in anteprima. E poi un’altra cosa è che tradurre i problemi nei circuiti giusti che possono funzionare su hardware fisico è un compito molto impegnativo. È, di per sé, un compito di ottimizzazione in termini di c’è un problema particolare che vuoi eseguire, e il mio hardware è configurato in questo particolare modo. Chiamiamo questa traspilazione: come mappare l’uno all’altro. E i nostri team hanno effettivamente usato metodi di intelligenza artificiale per trovare fondamentalmente percorsi più ottimali di quella mappatura. In realtà è davvero divertente in quanto l’IA influisce su come possiamo accelerare il quantum. C’è un altro rovescio della medaglia, che è che stiamo esaminando come il quantum può effettivamente aumentare i metodi di classificazione per l’IA. Quindi è tutto legato insieme in qualche modo qui.

Questo ha cambiato la tua tabella di marcia, l’esplosione della domanda di sistemi di intelligenza artificiale? Un anno fa, non c’era ChatGPT. Ora siamo seduti alla fine, e andrò al CES tra un paio di settimane e tutti mi diranno che l’IA è in tutto. L’industria reagisce solo alle parole d’ordine. Questo ha spostato la tua strada?

Questa cosa della transpilazione AI è arrivata all’improvviso e fa parte della nostra tabella di marcia. È un’innovazione e ora vogliamo inserirla in qualcosa che vogliamo guidare verso il prodotto. Quindi in quel micro senso, ha. Nel senso più macro, dico solo che è sempre bello vedere un’enorme eccitazione per le capacità di calcolo. Se il ronzio è rimasto più sull’IA e ha lasciato il quantum fuori dai guai per un po’, non è così male.

Wow. I doomeri di crittografia sono come “Fai attenzione a noi”. Ci sono alcuni problemi che il quantum è sempre stato promesso di risolvere: comportamento molecolare, mappatura delle proteine. Alcuni di questi problemi sono stati attaccati dall’IA molto direttamente. Abbiamo appena avuto Demis Hassabis nello show – ovviamente DeepMind, hanno solo fatto le proteine. È fatto ora, puoi averlo, ce ne andremo. C’è una sovrapposizione tra dove l’IA si sta espandendo in termini di set di problemi o ciò che può fare che è competitivo con ciò che si vuole realizzare con il quantum?

Non sono il più importante esperto di quali problemi molecolari possono essere risolti qui. Ma posso almeno dire che sappiamo che ci sono certe dimensioni e certe scale di problemi che, in termini di risorse di supercalcolo, spingono il vertice, spingono la frontiera ai suoi limiti massimi di ciò che gli utenti possono effettivamente simulare. Ancora una volta, non so quanto di questo possa effettivamente essere considerato usando l’IA per metodi approssimativi, ma anche allora, sarebbe ancora metodi approssimativi. Ed ecco dove il quantum sarà davvero qualcosa che permette di guardarlo in modo diverso.

Quando guardi quello che hai in questo momento – hai partner, hai potenziali clienti, hai persone interessate – qual è il maggior volume di interesse da parte della comunità?

Ci sono quelli che usano vari materiali. Ad esempio, il Dipartimento dell’Energia, l’Oak Ridge National Lab, quelli che già utilizzano il calcolo ad alte prestazioni. Sono super interessati a utilizzare le nostre piattaforme. Boeing in realtà ha lavorato con noi per un bel po’. Stanno solo esaminando problemi super difficili come compositi di materiali e strati di materiali e il modo migliore per organizzarli. E hanno problemi con migliaia di variabili che sono tremende, che fondamentalmente non possono funzionare sui computer classici. E abbiamo lavorato con loro per capire come mappare i loro problemi in quantum. E poi hai l’industria dei servizi finanziari. Hai un certo numero di giocatori che stanno guardando cose come l’ottimizzazione del portafoglio, cercando di capire tutte queste cose.

È sempre ottimizzazione del portafoglio, amico. Alla fine della giornata, è come se Boeing facesse un po’ di roba figa e l’ottimizzazione del portafoglio. È sempre in agguato sullo sfondo da qualche parte. Va bene, pagano le bollette. È bello.

Hai parlato molto del cloud. Hai i tuoi sistemi cloud. Hai anche messo System Ones nei campus universitari. Come funziona? Compri un System One, ha alcuni qubit. C’è una persona che rotola l’elio fino ad esso?

Sono ancora di proprietà di IBM. Si tratta in realtà di servizi gestiti distribuiti nei locali delle sedi dei clienti. Quindi ne abbiamo uno in realtà che, all’inizio di quest’anno, è con la Cleveland Clinic in Ohio. Questo è probabilmente il posto più interessante in cui abbiamo implementato un sistema, in quanto è nella loro caffetteria.

È incredibile.

Le persone hanno i loro caffè mattutini e mangiano il loro pranzo intorno ad esso.

E questo è solo un supercomputer locale autonomo.

Puoi pensarlo come un servizio gestito autonomo e locale che sono in grado di costruire una rete e un ecosistema con i loro ricercatori, altre istituzioni universitarie partner che potrebbero volerlo utilizzare. Quindi questa è una specie di idea. Ancora una volta, abbiamo il nostro centro dati principale e i sistemi cloud-accessible come hai detto. E hai questi altri che guidi gli ecosistemi regionali. E stiamo effettivamente lanciando un centro dati europeo intorno al nostro sistema in Germania l’anno prossimo perché, in luoghi diversi, le persone si preoccupano di come vengono gestiti i loro dati. E così non devi mai inviare informazioni all’estero e cose del genere. Quindi, a quel livello, possiamo certamente costruire quel tipo di flessibilità nel modo in cui gestiamo quel servizio in termini di dati utente e tutto il resto.

Parte della notizia di oggi è il Sistema Due. Hai clienti System One che dicono: “Oh, merda, avrei dovuto aspettare”? Come funziona con un supercomputer quantistico? C’è un ciclo di upgrade?

Anche con i nostri System Ones, li abbiamo effettivamente aggiornati nel tempo. E di nuovo con la nostra tabella di marcia, alcune di esse, in realtà abbiamo lanciato per la prima volta con 27-qubit Falcons. Ad esempio, abbiamo appena annunciato che il nostro sistema in Giappone con l’Università di Tokyo è stato aggiornato a un processore Eagle 127-qubit. Ma in termini di infrastruttura dal System One al System Two, è completamente diverso. Quindi System One è fantastico in quanto ha dimostrato per la prima volta che possiamo mettere queste cose quasi ovunque: una caffetteria, per esempio. Non dovevi essere in un laboratorio di fisica perché funzionassero.

È difficile perderlo. Immagine: Ryan Lavine per IBM

E nella caffetteria c’è il sistema criogenico superconduttore e super-raffreddato?

Sì. Come ho detto, hai il tuo caffè mattutino…

E tu lo stai solo guardando.

…accanto a un processore quantistico da 15 millikelvin davvero, molto freddo.

La gente sa che è lì? C’è un cartello?

È difficile perderlo. [Ride] È questa scatola di vetro che è… In realtà, la storia divertente è che lavoriamo con questo fornitore, Goppion, che in realtà gestisce il vetro che blinda la Gioconda per aiutare a costruire gli involucri per i nostri sistemi.

È figo. Va bene, quindi il sistema due.

Sì. Quindi Sistema Due: livello di infrastruttura completamente nuovo. Ma è progettato per scalare. Ed è qui che certamente l’aggiornamento e la modularità sono intrinsecamente integrate in esso. Vuoi aumentare il numero di processori, aumentare l’ambiente di raffreddamento criogenico? Possiamo farlo. Come Lego, come i blocchi modulari. Vuoi aumentare la quantità di elettronica di controllo? Possiamo farlo. Vuoi aumentare la quantità di calcolo classico per interfacciarti con il computer quantistico? Possiamo farlo anche noi. Questa è l’idea alla base di System Two, che è davvero progettato per la scalabilità in modo modulare all’interno di un ambiente di data center.

Quindi IBM sta annunciando un nuovo chip, un nuovo supercomputer, System Two, nuove tabelle di marcia. Se sei solo una persona normale e stai guardando il ritmo dello sviluppo dei supercomputer, a cosa dovresti prestare attenzione?

Direi che devi solo guardare fuori il fatto che in realtà non è difficile iniziare e impararlo. C’è un’intera serie di risorse che puoi andare a programmare un computer quantistico domani. E il fatto che abbiamo questa tabella di marcia di 10 anni, e il fatto che stiamo costruendo questo ecosistema e guidando verso queste nuove generazioni di chip e sistemi, vogliamo sviluppare lo sviluppatore del futuro. E quindi se sei interessato a conoscere l’uso di un computer quantistico e a essere coinvolto, c’è un’enorme opportunità di crescita qui. E ne avremo bisogno. Costruire un’intera industria, e costruirla come una piattaforma informatica che funzioni perfettamente con i computer più ad alte prestazioni di oggi, richiederà un’ondata di persone. Quindi, per me, tocchi così tante persone diverse là fuori, è come, esci. Puoi eseguire e programmare un computer quantistico domani. Disponiamo di sistemi liberamente disponibili su cui eseguire i circuiti.

Smettila di giocare con i tuoi LLM; Ottieni il treno quantistico. Questo è quello che sto togliendo da questo.

Sì.

Va bene. Ultima domanda molto sciocca. Quando guardi i film di Ant-Man, sei sempre furioso?

Direi che i primi film di Ant-Man, parte del focus quantistico era interessante, era carino. Ma il più recente in cui avevano un’intera civiltà dentro, oof.

È un po’ ruvido.

È stato un po’ duro.

Va bene, Jerry, è stato fantastico. Grazie mille per essere venuto suDecoder.

Sì, sei il benvenuto. Felice di essere qui.

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04/12/23 Forbes: IBM lancia Quantum System Two e una tabella di marcia per Quantum Advantage

di Karl Freund

IBM ha annunciato il suo percorso per raggiungere oltre 100.000 qubit e oltre un miliardo di gate di circuito. Una volta realizzata, IBM potrebbe creare la prima piattaforma al mondo per il calcolo universale in un sistema quantistico. Sembra che Quantum Nirvana sia finalmente in vista.

Scenario

Costruire un computer quantistico pratico rimane sfuggente nonostante alcuni dei team di ricerca più avanzati del mondo. A differenza dei computer classici che si basano su bit, che possono rappresentare 0 o 1, i computer quantistici utilizzano qubit che possono esistere in una sovrapposizione sia di 0 che di 1 contemporaneamente. Questa proprietà unica consente ai computer quantistici di eseguire calcoli esponenzialmente più velocemente dei computer classici per problemi specifici. La sfida ora è aumentare la scala e ridurre gli errori, che possono essere

Tuttavia, sfruttare la potenza della meccanica quantistica non è un’impresa facile. I sistemi quantistici sono estremamente freddi (la temperatura media nello spazio profondo è di 2,7 Kelvin mentre i processori quantistici devono essere a 15 mK), intrinsecamente fragili e suscettibili alla decoerenza, dove le interazioni con l’ambiente interrompono i delicati stati di sovrapposizione dei qubit. Inoltre, manipolare e misurare i qubit con precisione è una sfida significativa, poiché qualsiasi disturbo può introdurre errori che si accumulano e compromettono l’integrità del calcolo. Per scalare, questi tassi di errore devono scendere da uno su mille a uno su un milione di errori per calcolo.

Sistema Quantistico Due

Nonostante questi formidabili ostacoli, i ricercatori di tutto il mondo stanno progredendo costantemente nel superare queste sfide, con IBM Research apparentemente in testa. All’IBM Quantum Summit, i ricercatori hanno annunciato un nuovissimo Quantum System Two, costruito su tre processori IBM Heron e, per la prima volta, hanno condiviso una tabella di marcia che fornirà il quantum su larga scala con la mitigazione e la correzione degli errori e il software necessario per rendere questi sistemi utili

IBM dice che siamo attualmente nell’era 2 di 3. La ricerca in questa era si concentra sulla caratterizzazione dell’hardware quantistico, sulla mitigazione e la soppressione degli errori e sulle applicazioni proof-of-concept. Dopo aver pubblicato circa 2595 documenti di ricerca che condividono le loro idee e progressi, IBM i istirà ora otto centri di calcolo quantistico negli Stati Uniti, in Canada, in Giappone e in Germania entro la fine del 2024 per fornire l’accesso al Sistema Due a scienziati e partner in tutto il mondo. Era 3 espanderà la scala e fornirà la correzione degli errori.

Il futuro di Quantum in IBM è quasi a portata di mano.

Mentre Quantum System 2 è un salto significativo, la vera eccitazione si verifica quando quella tecnologia può scalare riducendo massicciamente i tassi di errore. IBM ha detto che pensano che la correzione degli errori sia più vicina di quanto avessero immaginato. Gran parte di questa fiducia deriva da nuove ricerche oltre la mitigazione degli errori che abbiamo riportato qualche mese fa. Quando è accoppiato, letteralmente, con la nuova tecnologia di interconnessione per consentire il ridimensionamento, IBM può ora vedere la linea di meta.

La nuova roadmap Quantum di IBM si estende oltre l’hardware. Descrive in dettaglio il software e la tecnologia hardware abilitante necessaria per fornire un vantaggio quantistico, quando un sistema quantistico può risolvere problemi che i tradizionali computer one-and-zero semplicemente non possono risolvere in qualsiasi lasso di tempo. Nota i piccoli segni di spunta cerchiati di verde che segnano le pietre miliari raggiunte.

Mentre IBM non confermerebbe che “Blue Jay” prende il nome da Jay Gambetta ;-), lo scienziato che guida il laboratorio quantistico dell’azienda, questa piattaforma consegnerà l’obiettivo a lungo ricercato della ricerca quantistica, risolvendo una vasta gamma di problemi che i computer tradizionali non possono. Dopo tutto, questo è l’intero motivo per cui l’industria sta spendendo miliardi di dollari per costruire questo freddo futuro. I problemi irrisolti nell’IA, nella chimica, nei servizi finanziari, nelle scienze della vita, nella fisica e nella ricerca di base potrebbero finalmente diventare trattabili, rendendo i risultati vicini alla portata dell’umanità.

Tuttavia, lungo la strada, IBM ha fornito obiettivi annuali per ciascuno dei principali componenti che sta ricercando. I nuovi codici di correzione degli errori e la modularità del sistema, con elementi costitutivi interconnessi, consentiranno a milioni di qubit di fornire le stesse prestazioni complessive con il codice di correzione degli errori che si presenta come centinaia di migliaia di qubit, interconnessi con nuovi accoppiatori che IBM sta innovando.

Di seguito è riportato un’esplosione dei passaggi chiave del percorso verso Blue Jay. Kookaburra è il prossimo grande chip nel 2026, formando l’elemento costitutivo iniziale su cui la scalabilità e la riduzione degli errori si evolveranno in Blue Jay nel 2033.

Conclusioni

IBM deve ancora mancare un obiettivo fondamentale nel suo programma di calcolo quantistico e crediamo che non stiano per iniziare ora. Questo notevole track record ha dato agli scienziati computazionali gli strumenti per far progredire il loro lavoro e la gestione IBM la fiducia di annunciare pubblicamente una tabella di marcia per raggiungere il nirvana quantistico.

Allacciati le cinture!