Che cos'è il quantum computing, a cosa serve, come funziona e perchè sarà una rivoluzione come la IA

Il calcolo quantistico si presenta come una nuova frontiera tecnologica, destinata a trasformare il panorama industriale, scientifico e sociale come poche innovazioni hanno fatto in passato. Mentre la digitalizzazione si è ormai consolidata come prerequisito per la competitività, questa tecnologia emergente si distingue per la capacità di affrontare problemi inaccessibili all'informatica classica. Grandi investimenti pubblici e privati convergono oggi nello sviluppo di infrastrutture dedicate e nella ricerca avanzata, segnando una corsa globale che coinvolge attori di primo piano e startup innovative.

Principi fondamentali del quantum computing: qubit, sovrapposizione ed entanglement

Tutto ruota intorno alla meccanica quantistica, il ramo della fisica che descrive il comportamento della materia e dell'energia a livello subatomico. Nei computer quantistici l’unità di informazione è il qubit (quantum bit), che a differenza del bit tradizionale può esistere contemporaneamente negli stati 0, 1 o in una combinazione dei due, grazie al principio della sovrapposizione. Ciò consente una capacità di elaborazione parallela senza precedenti, aprendo la possibilità di risolvere in modo efficiente problemi di enorme complessità.

Oltre alla sovrapposizione, l’entanglement rappresenta una delle proprietà più sorprendenti. Si tratta di un fenomeno in cui due o più qubit sono legati in modo tale che la modifica dello stato di uno influisce istantaneamente anche sull'altro, indipendentemente dalla distanza che li separa. Questa correlazione permette l’esecuzione di algoritmi e operazioni che non hanno equivalenti su dispositivi classici.

L'informazione viene manipolata attraverso operazioni quantistiche, note come gate, che agiscono su uno o più qubit secondo regole matematiche precise. Questa architettura permette di esplorare tutte le possibili soluzioni di un problema contemporaneamente, ridefinendo il concetto stesso di capacità di calcolo. Ma le proprietà quantistiche sono anche estremamente fragili: l’interazione con l’ambiente esterno può causare perdite di coerenza e dare luogo a errori, ponendo sfide di rilievo alla realizzazione di sistemi quantistici su larga scala.

La combinazione di sovrapposizione, entanglement e interferenza quantistica apre scenari inediti per la ricerca scientifica e industriale, in particolare nella simulazione di processi fisici complessi e nell’elaborazione dati ad altissima velocità. Oggi le principali architetture per la realizzazione di qubit includono: qubit superconduttori, ioni intrappolati, qubit topologici, punti quantici e fotonici, tutti con vantaggi e limiti specifici per stabilità, scalabilità ed errori.

Differenze tra computer quantistici e tradizionali: potenzialità e funzionamento

I computer classici rappresentano le informazioni mediante bit binari, operando sequenze logiche deterministiche con una capacità di parallelismo limitata dall’architettura hardware. Nelle macchine quantistiche, il principio di sovrapposizione permette di gestire simultaneamente un’enorme quantità di stati: un sistema composto da N qubit può rappresentare 2^N configurazioni in parallelo, mentre un sistema classico richiederebbe un numero di risorse esponenziale per lo stesso compito.

Se nei processori tradizionali il calcolo si basa su transistor e logica elettronica, i dispositivi quantistici fanno leva su circuiti superconduttori, trappole ioniche o tecnologie fotoniche per manipolare gli stati quantistici. Questo si traduce nella capacità di affrontare problemi come l’ottimizzazione combinatoria, la simulazione molecolare o la fattorizzazione di grandi numeri in tempi significativamente ridotti.

L’approccio quantistico non sostituirà l’informatica classica, ma ne rappresenterà un complemento strategico: in tutte le applicazioni dove la complessità esplode, il quantum computing consente di superare le barriere di tempo e risorse. Tuttavia, è importante evidenziare che non tutti i problemi traggono lo stesso beneficio dall'hardware quantistico: l'efficacia dipende dalla natura algoritmica del problema stesso.

Applicazioni e settori rivoluzionati dal quantum computing

L’impatto previsto riguarda ampi settori industriali e scientifici dove la complessità dei dati o delle simulazioni supera la capacità delle tecnologie convenzionali. Ad esempio:

• Simulazione molecolare e materiali avanzati: consente di prevedere con precisione le proprietà di nuove molecole, facilitando la scoperta di farmaci e la scienza dei materiali.
• Ottimizzazione di reti e logistica: soluzioni innovative per trasporti, supply chain, pianificazione urbana ed energia.
• Finanza quantitativa: analisi di scenari complessi, pricing di derivati, gestione avanzata dei rischi in mercati sempre più articolati.
• Sicurezza informatica e crittografia post-quantistica: sia come minaccia agli algoritmi attuali sia come piattaforma per la realizzazione di nuovi sistemi resistenti ad attacchi avanzati.
• Intelligenza artificiale e machine learning: accelerazione di processi di apprendimento e riconoscimento di pattern su scala gigantesca.
• Space tech, aerospazio e telco: ottimizzazione delle traiettorie spaziali, simulazioni di nuovi materiali e gestione dinamica di reti di comunicazione (5G/6G).

Aziende multinazionali come IBM, Google, Microsoft e Amazon stanno già collaborando con startup e centri di ricerca per sviluppare infrastrutture quantistiche cloud accessibili, aprendo la strada a data center e servizi quantum-as-a-service di nuova generazione.

Sfide tecnologiche: fragilità dei qubit, correzione degli errori e scalabilità

Lo sviluppo di sistemi di calcolo quantistici affidabili su larga scala richiede di superare numerose barriere tecniche e fisiche. Una delle principali criticità è la fragilità dei qubit, estremamente sensibili a rumori ambientali, fluttuazioni termiche ed elettromagnetiche. Questa vulnerabilità genera decoerenza quantistica, causata dall’interazione con l’ambiente, che porta alla perdita delle proprietà quantistiche essenziali per l’elaborazione dati.

Un ulteriore ostacolo è rappresentato dalla correzione degli errori: le tecniche attuali richiedono la codifica dell’informazione su più qubit fisici per ottenere un solo qubit logico affidabile, aumentando significativamente il numero di risorse necessarie. Nuovi approcci come i codici di superficie e i codici QLDPC (Quantum Low-Density Parity-Check) puntano a ridurre questa complessità, pur mantenendo capacità di rilevamento e correzione degli errori più elevata.

Un’altra difficoltà è la scalabilità dei sistemi: l’incremento di qubit comporta la necessità di gestire migliaia, o milioni, di connessioni di controllo e lettura, oltre a garantire la coerenza su tutto il sistema. Il processo produttivo introduce inevitabili variazioni tra i qubit, influenzando la qualità del calcolo. Metodi come la riflettometria a radiofrequenza stanno migliorando il monitoraggio e la calibrazione in tempo reale, ma restano sfide aperte sulla miniaturizzazione e sull’integrazione di grandi reti quantistiche.

Materiali, architetture e innovazioni hardware: dal chip Majorana alla fotonica

Il progresso del calcolo quantistico passa anche dalla sperimentazione e dall’adozione di materiali e architetture innovative. Le principali tecnologie includono qubit superconduttori, topologici, a ioni trappolati, punti quantici e fotonici. I qubit al silicio risultano particolarmente promettenti grazie alla compatibilità con la produzione attuale dei semiconduttori, favorendo quindi l’integrazione su larga scala.

L’introduzione del chip Majorana 1, annunciato da Microsoft nel 2025, ha rappresentato una svolta significativa, grazie alla sua architettura topologica e alla resistenza intrinseca alle perturbazioni locali. L'obiettivo dichiarato è raggiungere la soglia di un milione di qubit funzionanti su un singolo chip di dimensioni ridotte, accelerando la strada verso un hardware quantistico scalabile e affidabile.

La fotonica, infine, si profila come tecnologia chiave per la trasmissione quantistica tra processori distinti: i fotoni sono immuni alle fluttuazioni termiche e ideali per la comunicazione a distanza e su reti quantistiche modulari. Soluzioni ibride stanno integrando il controllo elettronico con la facilità di trasporto tipica dei sistemi ottici, aprendo prospettive per il futuro dei data center quantistici e dell’intelligenza distribuita.

Scenari strategici e opportunità per aziende e investitori

L’informatica quantistica è diventata una priorità strategica per governi, imprese e venture capital. Gli investimenti sono più che decuplicati negli ultimi cinque anni, raggiungendo oltre 2,3 miliardi di dollari nel 2022, con le principali economie mondiali impegnate in iniziative quali la National Quantum Initiative negli USA o il progetto CHAMP-ION in Europa.

Le aziende che entreranno nel settore quantistico nelle fasi iniziali avranno vantaggi competitivi decisivi: accesso a nuovi mercati, sviluppo di soluzioni proprietarie e leadership scientifica. Le opportunità riguardano la creazione di partnership, la distinzione su mercati verticali ad alta intensità di dati, la formazione di talenti e una maggiore resilienza ai cambiamenti dei modelli di business. Fondi dedicati, come ETF tematici, consentono anche agli investitori non specialisti di acquisire esposizione a questa rivoluzione tecnologica.

Prospettive future: ricerca, formazione e prepararsi al quantum shift

Prepararsi alla nuova era del calcolo significa investire in formazione avanzata e competenze multidisciplinari, dall’informatica quantistica alla fisica dei materiali, dalla matematica all’ingegneria dei sistemi complessi. Le figure professionali capaci di progettare, programmare e integrare dispositivi e software quantistici saranno sempre più richieste nei prossimi anni.

L’evoluzione degli ecosistemi di ricerca, la nascita di standard per hardware e software e lo sviluppo di strumenti di simulazione accessibili via cloud accelereranno la diffusione della tecnologia anche in ambito accademico e industriale. La padronanza della programmazione quantistica, unita ai nuovi linguaggi e strumenti di sviluppo, costituirà la base per nuove scoperte e applicazioni nei settori più dinamici.

Il calcolo quantistico rappresenta quindi tanto una sfida competitiva quanto un'opportunità formativa ed evolutiva senza precedenti, per chi desidera essere protagonista della stagione di accelerazione che segnerà il passaggio verso nuove forme di intelligenza, sicurezza e modellazione scientifica.