Google e IBM a caccia dei traguardi quantistici, mentre i rivali discutono sul tabellone

Nell'aprile 2017 John Martinis, di Google, diede al suo team tempo fino alla fine dell'anno per costruire un chip capace di un calcolo fuori portata per qualsiasi computer convenzionale. IBM annunciò un prototipo di processore a 50 qubit quello stesso novembre.

Martinis era arrivato in Google alla fine del 2014, dall'Università della California, Santa Barbara. A MIT Technology Review disse che il suo gruppo, circa 25 persone, avrebbe raggiunto la "supremazia quantistica" entro la fine del 2017. L'esperimento avrebbe messo il chip di Google contro uno dei supercomputer più grandi del mondo. I progetti per dispositivi da 30 a 50 qubit, aggiunse, erano già in corso.

Il chip pubblicato da Google all'epoca portava nove qubit disposti in linea. Il dispositivo più recente di cui riferiva MIT Technology Review ne aveva solo sei, ma in una griglia due per tre. Secondo Martinis, questo dimostrava che la tecnologia funzionava ancora quando i qubit stavano fianco a fianco. Il chip a sei qubit testava anche un metodo di fabbricazione: i qubit e i loro cablaggi di controllo vengono realizzati su chip separati e poi uniti con bump bonding.

"Quel processo funziona tutto", disse Martinis. "Ora siamo pronti a muoverci in fretta."

Simon Gustavsson, principal investigator di un gruppo di calcolo quantistico al MIT, disse a MIT Technology Review che Google era tra i leader e che il campo era "piuttosto comparabile tra Google e IBM". Chris Monroe, professore all'Università del Maryland e cofondatore della startup IonQ, definì l'esperimento di supremazia "un traguardo accademico". Restava però il lavoro più difficile, disse: rendere quelle macchine scalabili e programmabili.

IBM rivendica per prima i 50 qubit

Il 10 novembre 2017 IBM disse che i suoi scienziati avevano costruito e misurato un prototipo di processore con 50 qubit. Dario Gil, che guidava la divisione di ricerca di IBM sul calcolo quantistico e l'intelligenza artificiale, disse che era la prima volta che un'azienda costruiva un computer quantistico su quella scala, secondo l'Associated Press. Seth Lloyd, professore di ingegneria meccanica al MIT non coinvolto nella ricerca, disse all'AP che IBM aveva probabilmente ancora difetti da risolvere, ma che l'annuncio era segno di un progresso significativo.

Un mese dopo, alla conferenza Q2B al NASA Ames, Martinis contestò il modo in cui simili traguardi vengono conteggiati. "I comunicati stampa parlano sempre di corsa allo spazio quantistica in numero di qubit", disse, secondo Gizmodo. "È più che semplice quantità, è qualità dei qubit."

Gizmodo riferì che Google stava allora fabbricando un dispositivo da 49 o 50 qubit e prevedeva di iniziare i test entro due settimane. Martinis disse che il problema scelto doveva essere difficile, richiedere molti qubit di alta qualità ed essere generalizzabile a qualsiasi computer quantistico. Il team avrebbe entangled i qubit, lasciato evolvere il sistema e poi misurato esiti le cui probabilità sono così complesse che una macchina classica potrebbe impiegare settimane per simulare ciò che il dispositivo quantistico fa in minuti.

Alla conferenza parlò anche John Preskill, teorico del CalTech, che descrisse la nascente era NISQ, per computer quantistici Noisy, Intermediate-Scale. La tolleranza ai guasti, disse, doveva continuare a progredire.

Il tabellone si muove di nuovo

Nel marzo 2019 IBM aveva spostato la discussione su una metrica del tutto diversa. Al March Meeting dell'American Physical Society l'azienda disse che il suo Q System One, con un processore a 20 qubit, aveva raggiunto un Quantum Volume di 16, il doppio del Quantum Volume di 8 del suo sistema IBM Q esistente, riferì ZDNET.

IBM disse che il Quantum Volume tiene conto del numero di qubit, della connettività, del tempo di coerenza, degli errori di gate e di misura, della diafonia tra dispositivi e dell'efficienza del compilatore. L'azienda disse che la metrica avrebbe dovuto raddoppiare ogni anno per raggiungere il Quantum Advantage entro il prossimo decennio, e che aveva raddoppiato ogni anno la potenza dei suoi computer quantistici dal 2017.