⚠️ COMPUTER QUANTISTICI e INTELLIGENZA ARTIFICIALE: unione positiva o terrificante?

L'intelligenza artificiale è esplosa negli ultimi 2 anni e già non si parla d'altro. Ci sono datori di lavoro che hanno sostituito interi reparti con dei sistemi di intelligenza artificiale, persone che la usano per creare immagini, testi, anche delle canzoni, per non parlare dell'uso che ne fanno gli hacker, sia buoni che cattivi. I computer quantistici non sono ancora arrivati ma fanno già parlare di sé. C'è chi dice che saranno la fine della crittografia perché diventeranno talmente potenti da rendere vana ogni nostra protezione attuale. Quindi, che cosa succede se uniamo i computer quantistici all'intelligenza artificiale? Ciao a tutti e benvenuti in questo nuovo video, il terzo e ultimo dedicato ai computer quantistici. Oggi voglio rispondere a una domanda che mi avete fatto veramente in tanti sotto gli ultimi due video, e cioè Cosa succede se uniamo queste due tecnologie, appunto l'intelligenza artificiale e i computer quantistici? Pensavo non ci fosse ancora una risposta a questa domanda, mi sbagliavo. Ma andiamo con ordine. Partiamo dal presupposto che l'unione fra IA e calcolo quantistico non funziona in un modo solo, ma sotto due punti di vista diversi. Si vuole sia usare l'IA per rendere più potenti i computer quantistici, sia usare i computer quantistici per migliorare l'intelligenza artificiale. Partiamo dal primo di questi due risvolti, cioè il caso in cui l'IA fa un po', diciamo, da meccanico al computer quantistico. Il computer quantistico è una macchina potente ma fortemente instabile, come abbiamo visto, perché i qubit, essendo sempre in movimento, accumulano errori, non riescono a essere concentrati in un unico processore che sappia gestirli tutti insieme. Quindi una componente molto complessa è anche quella di progettare per bene la parte fisica, l'hardware, non solo la programmazione di questi computer. Fare questa cosa già complessa con i metodi tradizionali dell'ingegneria è sicuramente fattibile, ma richiederebbe una quantità di anni indefinita. Ed è qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale, che può sicuramente aiutare i ricercatori ad analizzare le prestazioni del processore quantistico e capire quali configurazioni funzionano meglio, sfruttando il fatto che i sistemi di IA possono essere addestrati con tutto lo scibile umano sull'argomento e apprendono in autonomia dai propri errori. Quindi diciamo che è come affidare la progettazione di questi computer a un super tecnico che sa tutto, impara velocemente e veramente dentro di sé immagazzina tutto quello che può sapere l'essere umano. D'altronde, se noi possiamo usare l'intelligenza artificiale per creare delle canzoncine trap personalizzate che parlino di quanto è più buono il pandoro rispetto al panettone, i ricercatori potranno pure usarla per portare avanti gli studi sui computer quantistici. Mi sembra giusto. L'altro risvolto è molto più interessante a mio parere, ed è quando è il computer quantistico ad aiutare l'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale, lo sappiamo, impara dai dati, e più i dati sono precisi, migliori sono le risposte che l'IA ci può dare e le previsioni che può fare. Ma ci sono dei campi, come la chimica e la farmaceutica, dove i dati più vicini possibili alla realtà possono essere ottenuti solo simulando il comportamento della materia a livello quantistico. Per capire questa cosa dobbiamo capire la differenza che c'è fra la fisica classica e la meccanica quantistica. La fisica classica è quella che descrive il mondo come lo vediamo noi nella vita quotidiana. Se io lancio una palla in aria e conosco le regole della fisica classica, quindi la gravità e tutto il resto, posso misurare la sua velocità in rapporto alla sua posizione in ogni singolo istante. Se conosco le condizioni iniziali, posso prevedere in modo esatto dove andrà la palla, il momento preciso in cui cadrà per terra. Però quella palla è fatta di atomi. Gli atomi sono fatti da protoni, neutroni e hanno anche degli elettroni che gli girano intorno. E questo mondo non è altrettanto facile da prevedere. La meccanica quantistica si occupa di questo, cioè studia il comportamento degli atomi, degli elettroni, delle molecole. Non è possibile determinare con certezza dove si troverà un elettrone in un determinato momento perché sono instabili, si muovono. Finché non li fermo, non posso dire in che punto si trovano. Non so se vi ricordano qualcosa, ma a a me ricordano molto effettivamente i qubit, i bit dei computer quantistici, quei bit che sono instabili, cioè sono come una monetina che io lancio per aria e che finché non afferro non posso dire se sarà testa oppure croce. La meccanica quantistica quindi non è basata su certezze, ma su probabilità che gli atomi facciano una cosa piuttosto che un'altra, che le molecole reagiscano in un certo modo, e così via. Come vi dicevo nel primo video sui computer quantistici, uno dei pionieri in in questo campo, Richard Feynman, aveva detto in una conferenza: la natura non è classica, accidenti! E se vuoi fare una simulazione della natura, faresti meglio a renderla quantistica. E il punto è proprio questo: i computer normali sono bravissimi a determinare la traiettoria della palla, la velocità, la posizione e via dicendo, ma se vogliamo scendere a livello atomico e subatomico serve un computer quantistico che non darà mai la certezza di come si comporteranno gli atomi, ma sarà in grado di calcolare in modo ottimale quantomeno le probabilità che si comportino in un modo piuttosto che in un altro. Quindi per lavorare su un file Excel e per inviare una mail al nostro comune è ovvio che non avremo mai bisogno di un computer quantistico, ma ci sono campi che invece riguardano proprio lo studio degli atomi e delle molecole, come la chimica o il settore farmaceutico. E lì non solo i computer quantistici potranno essere molto d'aiuto per simulare la natura e capire con quante probabilità un farmaco potrà risolvere un determinato problema. Ma anche l'intelligenza artificiale potrà dare un bel contributo grazie alle sue capacità di analisi di miliardi di dati insieme, di autoapprendimento e così via. L'intelligenza artificiale da sola in questo campo può fare ben poco, cioè può fare quello che può fare un normale ricercatore con accesso a un normale computer. Ma chissà quanti passi avanti si potrebbero fare addestrando l'IA con i dati e le simulazioni provenienti da un computer quantistico, un computer che riesce a simulare la natura in un modo impossibile per un computer tradizionale. Queste cose non le dico io. Alla fine del 2025, 28 ricercatori guidati da NVIDIA hanno pubblicato un saggio che è già diventato in questi pochi mesi un punto di riferimento per il settore. La ricerca ha coinvolto l'Università di Oxford, l'Università di Toronto, il Perimeter Institute, la NASA e tantissimi altri centri. Questo saggio sostiene che l'intelligenza artificiale è ad oggi lo strumento "più importante per risolvere i problemi più complessi del calcolo quantistico". Non è che riesce a fare lo stesso lavoro dei tecnici umani, è che proprio riesce a individuare soluzioni che loro non erano stati in grado di trovare. Allo stesso modo, il paper dice che i computer quantistici potranno essere fondamentali per rendere più efficace l'addestramento delle IA quando le capacità computazionali dei normali computer non saranno più all'altezza. E qui una domanda che potreste farvi è: ma tutte queste sono ancora solo ipotesi? O sta già effettivamente succedendo qualcosa? C'è un team di Google che si chiama Google Quantum AI che ha sviluppato un algoritmo che simula il movimento delle molecole in modo verificabile. Hanno testato i risultati con la risonanza magnetica nucleare tradizionale e hanno visto che non solo i risultati corrispondevano, quindi l'algoritmo funziona, riesce a imitare il comportamento delle molecole, ma sono riusciti anche a ottenere informazioni in più che la risonanza normale non poteva dare. L'obiettivo di questo algoritmo è capire come diverse molecole e diversi soggetti possono reagire ai farmaci prima di somministrarli, in modo da limitare i rischi quanto più possibile. Anche NVIDIA comunque sta andando avanti e ha sviluppato un nuovo sistema geniale. Partiamo dal presupposto che quando vogliamo usare un computer quantistico per studiare una molecola dobbiamo prima programmare il calcolo, cioè dobbiamo progettare la sequenza di operazioni che il computer quantistico dovrà eseguire. Questa sequenza si chiama circuito quantistico. Progettare progettarlo bene è difficilissimo, e se lo progettiamo male il risultato è inutile o quantomeno impreciso. Quello che ha fatto NVIDIA insieme a Quantinuum è usare un'intelligenza artificiale per progettare quel circuito al posto dei ricercatori umani. In pratica l'IA decide come deve lavorare il computer quantistico. L'hanno testato su una molecola vera, un antidepressivo chiamato imipramina, e il processo è stato 234 volte più veloce rispetto al metodo tradizionale. Tutte queste cose sono stupende e quindi quindi potremmo pensare: viva l'unione fra i computer quantistici e l'intelligenza artificiale, giusto? In realtà ci sono anche risvolti negativi, come sempre poi nel mondo della tecnologia. Per esempio, a maggio 2025 è uscito uno studio sull'uso dell'intelligenza artificiale quantistica nel mondo della sanità che dimostra che su circa 5000 studi fatti usando l'unione fra queste due tecnologie, solo 16 potevano essere considerati decenti, cioè abbastanza rigorosi, con simulazioni realistiche, elaborate da un computer quantistico e con l'utilizzo effettivo dell'intelligenza artificiale. 16 su 5.000 sono veramente un numero bassissimo, quindi non si può dire ad oggi che il mondo della sanità sia stato rivoluzionato dall'IA unita ai computer quantistici. Però vi dico la verità, a me sembra un po' che questo studio sia stato condotto dalla famosissima dottoressa Grazia Arcà, nel senso che stiamo parlando di due tecnologie letteralmente appena nate. Ancora un computer quantistico vero e proprio fatto con i criteri previsti dalle ricerche in merito non esiste. Quindi è ovvio che ancora il settore non sia stato rivoluzionato. Anzi, tutto sommato, sapere che già comunque sono riusciti a condurre 16 studi validi unendo la potenza del machine learning a prototipi di computer quantistico, a me da profana sembra un ottimo risultato considerando i tempi. Chiaro che se i numeri dovessero rimanere questi anche fra qualche anno, allora potremmo dire: ok, il computer quantistico non potrà aiutarci nella sanità, ma in questo momento mi sembra un po' prematuro. Oltre a questo, un altro risvolto negativo di questa tecnologia è che, come può essere usata per scoprire dei farmaci salvavita, può essere usata anche per creare delle armi biologiche. Non sono sistemi che hanno un'etica o una coscienza. Questo non lo dico per fare allarmismo o per terrorizzarvi. Sapete che, al di là delle battute che ogni tanto faccio, io non sono assolutamente contro la tecnologia, anzi sono una grande appassionata. Però bisogna essere realisti, sono sistemi che possono essere usati per fare del bene e per fare del male. La loro pericolosità è sempre data da chi li utilizza. Questo fra l'altro vale per ogni singola invenzione o scoperta che è stata fatta dall'uomo da quando cammina sulla Terra. Pensiamo anche solo alla polvere da sparo, che è alla base sia dei fuochi d'artificio che delle armi. Io resto comunque molto curiosa di vedere come andranno le cose e sono contenta di poter fare da spettatrice a questo momento storico. Ecco, bene, come sempre spero che il video di oggi vi sia piaciuto. Fatemi sapere nei commenti cosa pensate di questo argomento, che sicuramente è molto complesso. La prossima settimana il canale compie un anno preciso, e visto che il primo video era dedicato all'analisi del rapporto Clusit dell'anno precedente, quindi al recap di tutti gli attacchi informatici del 2024, mi sembra giusto festeggiare il compleanno del canale analizzando il rapporto Clusit di quest'anno per capire dove stiamo andando. Fra l'altro l'ho ci sono alcune cose che mi hanno stupito, quindi non vedo l'ora di condividerle con voi. A presto!