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complessi con la forza bruta, utilizzando tutti i suoi pro- cessori per esaminare e analizzare ogni singola combi- nazione ma per raggiungere il risultato occorrerebbe una quantità di tempo e di memoria di lavoro inimmaginabili. Un altra strategia è rappresentata dal metodo Montecar- lo, che è una tecnica computazionale che utilizza il cam- pionamento casuale per ottenere soluzioni numeriche a problemi matematici e statistici. La sua implementazione permette di simulare un gran numero di scenari possibi- li per stimare un risultato probabilistico. Si comprende bene che tali metodi, specialmente relativi ai problemi di complessità maggiore, possono risultare molto lenti e inefficienti, soprattutto per quelli che prevedono un va- sto spazio di soluzioni. Al contrario, il calcolo quantisti- co sfrutta il principio di sovrapposizione, creando spazi computazionali multidimensionali, consentendo ai qubit di rappresentare contemporaneamente infiniti stati. Ciò permette di esplorare in parallelo un numero esponen- zialmente maggiore di soluzioni, accelerando notevol- mente la ricerca della soluzione ottimale. Qubit, sovrapposizione e porte quantistiche Nei computer classici tutte le informazioni che essi ge- stiscono sono trasformate in una serie di bit (0 e 1). Nei computer quantistici vi sono, invece, i qubit. Un qubit è un’unità di base delle informazioni nel calcolo quan- tistico. I qubit svolgono un ruolo simile a quello dei bit nel calcolo classico, ma si comportano in modo molto diverso. I bit classici sono binari e possono avere solo DIGITAL QUANTUM COMPUTING Fig. 1 – L’algoritmo a forza bruta e Montecarlo pendenti. Un classico esempio è quello fornito dalle elaborazioni degli eventi meteorologici, un campo che si sta evolvendo sempre di più grazie al perfezio- namento dei modelli matematici relativi al clima di tutto il mondo • l’ottimizzazione del problema del routing, che con- siste nel trovare il percorso migliore (più breve, più veloce o più economico) per spostare merci o persone tra diversi luoghi, considerando la presenza di vinco- li come distanze, tempi di percorrenza, traffico, costi e altro • la gestione delle risorse e dei turni di lavoro di grandi aziende, che implicano migliaia di condi- zioni e di vincoli raramente risolvibili con i metodi canonici • la gestione di operazioni finanziarie, che esigono analisi estremamente approfondite e a lungo termi- ne, al fine di ottimizzare i portafogli di investimento e sviluppare nuove strategie di trading • le ricerche con algoritmi quantistici, che hanno acce- lerato notevolmente le soluzioni sui dati non strut- turati, eseguendo le analisi in un numero minore di passaggi rispetto a qualsiasi altro algoritmo classico • le caratterizzazioni di problemi fisici come, ad esem- pio, quelli legati al doppio pendolo per i quali, attual- mente, non esistono soluzioni soddisfacenti in quan- to il sistema è contraddistinto da un moto caotico, cioè la sua evoluzione è estremamente sensibile alle condizioni iniziali • la gestione degli algoritmi di apprendimento au- tomatico più veloci ed efficienti, in grado di gestire grandi quantità di dati e risolvere problemi complessi legati all’intelligenza artificiale. I computer quantistici sfruttano il comportamento del- la fisica quantistica e in particolare di alcuni fenomeni come la sovrapposizione, l’entanglement e l’interferen- za quantistica ed essi lo applicano al calcolo. L’approccio di calcolo rispetto ai tradizionali computer è totalmente differente. È come se un interruttore della luce potesse essere acceso e spento allo stesso tempo, invece che as- sumere due stati differenti. Forza bruta, metodo Montecarlo e calcolo quantistico Uno dei metodi per la determinazione dei risultati di problemi complessi e composti da molte variabili è quello della forza bruta (vedi in figura 1). Tale approccio è utiliz- zato nei computer classici e consiste nel provare sistema- ticamente tutte le possibili soluzioni di un problema fino a trovare quella corretta. Un supercomputer tradiziona- le potrebbe provare a risolvere problemi estremamente ELETTRONICA OGGI 523 - GENNAIO/FEBBRAIO 2025 38