Dopo aver visto una lista di supercomputer (comunque tradizionali, non quantistici) vediamo invece una lista di computer con processore quantistico (per una lista più completa: list of quantum processors). Diciamo pure che è IBM a fare da leader, sia per quanto riguarda i computer più potenti (per farla breve, aumentare di un solo qubit - l'unità fondamentale - aumentano esponenzialmente le prestazioni, ma diventa più difficile e sofisticato il controllo dell'affidabilità, per capirci deve lavorare a circa -273.13 °C), sia per il numero di processori quantistici sviluppati, dal 2016 in poi. Vediamo quindi una lista:
- IBM Condor (dicembre 2023): 1121 qubits, il numero uno al mondo, primo ad aver superato la soglia dei 1000 qubits
- IBM Osprey (giugno 2022): 433 qubits, è stato il numero uno al mondo fino al rilascio di Condor
- Xanadu Borealis: 216 qubits, sviluppato da una startup canadese
- IBM Eagle (novembre 2021): 127 qubits, il primo ad aver superato la soglia dei 100 qubits e ad aver raggiunto la supremazia quantistica, ovvero nessun computer tradizionale in temi ragionevoli riuscirebbe a risolvere determinati problemi computazionali risolti da questo in poco tempo
- USTC Jiuzhang (dicembre 2020): 76 qubits, il numero uno della Cina, <<ha condotto con successo un'attività di campionamento del bosone gaussiano in 200 secondi, dove ci sarebbero voluti mezzo miliardo di anni sul computer non quantistico classico più veloce>>, dopo IBM Eagle è stato il secondo ad aver raggiunto la supremazia quantistica e secondo quanto dichiarato, sarebbe 10 miliardi di volte più potente del prossimo in lista
- Google Sycamore (ottobre 2019): 53 qubits, in 200 secondi ha risolto un problema che un computer tradizionale avrebbe risolto in 10.000 anni (IBM però ha detto che non è vero 😁); in ogni caso, rispetto ai top, questo progetto di Google è al di sotto della concorrenza, specialmente IBM
Diciamo che non è tutto "rose e fiori", almeno per oggi, un computer quantistico è estremamente efficiente (rispetto ad uno tradizionale) per determinati compiti, quindi dev'essere tutto impostato ad-hoc, con algoritmi specifici in modo da sfruttarne le potenzialità, non si tratta semplicemente di una "macchina più potente". Quindi c'è ancora molta ricerca da fare. Comunque sia, appare chiaro che il leader sia IBM e ha oppure sviluppato un tool, Qiskit (libreria Python) open-source che possiamo quindi installare; ovviamente se non sappiamo a cosa possa servire e che uso farne, lasciamolo usare agli addetti 😁
Sul sito ufficiale ibm.com è presente la Roadmap, con i progetti di sviluppo per i prossimi anni.
Vediamo ora una serie di immagini della lista precedente.
Vi piacciono? Conoscevate le soluzioni di IBM e le altre? 🙂
