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Google lancia un concorso da 150.000 dollari per ridurre le dimensioni dei circuiti quantistici
Google Quantum AI ha lanciato una competizione su Kaggle da 150.000 dollari per ridurre il numero di qubit e gate necessari nei circuiti usati per la simulazione della fusione, l’ottimizzazione e la chimica quantistica. Il suo verificatore
Quantum.world Team · Scritto con l’IA · verificato ·
Google Quantum AI mette in palio 150.000 dollari in un concorso per ridurre le dimensioni dei circuiti quantistici a tolleranza d’errore, ma il suo verificatore non dimostra che un circuito presentato corrisponda esattamente a quello bersaglio. La competizione usa invece test classici randomizzati per stimare se gli errori di un circuito restino entro un limite consentito. Questo compromesso — controlli più rapidi in cambio di una garanzia statistica anziché esatta — è centrale nella sfida annunciata il 21 ottobre.
I partecipanti ottimizzeranno tre aspetti critici dei circuiti quantistici tratti dalla ricerca sulla simulazione della fusione, sull’ottimizzazione combinatoria e sulla chimica. Secondo Google, una nuova libreria open source, kickmix, consente agli agenti di IA di costruire e testare circuiti di grandi dimensioni a velocità fino a 60 miliardi di gate al secondo su un singolo core di CPU. La competizione su Kaggle dell’azienda chiede ai partecipanti di presentare circuiti che superino il verificatore fornito, riducendo al contempo un punteggio basato sul numero di qubit e gate.
Test rapidi, confidenza entro limiti definiti
La normale simulazione classica di un circuito quantistico arbitrario diventa impraticabile quando i gate creano sovrapposizioni fra molte stringhe di bit. L’approccio di Google si concentra su una famiglia strutturata, detta dei circuiti kickmix, costruiti con logica classica reversibile, gate di fase diagonali e annullamento del calcolo basato sulle misurazioni. Questi circuiti possono essere testati su stringhe di bit in ingresso classiche senza simulare una sovrapposizione via via più ampia.
Il test verifica se il circuito produce l’uscita attesa, riporta allo stato iniziale i qubit ausiliari e applica la fase prevista. Gli autori scrivono: «I test fuzz randomizzati non dimostrano l’equivalenza esatta, ma la maggior parte degli algoritmi quantistici può tollerare un errore piccolo e limitato». Tanuj Khattar e Ryan Babbush, Google Quantum AI
Lo studio descrive un verificatore che ricava gli input di verifica da un hash del circuito presentato, combinato durante la competizione con un salt privato. Questa soluzione mira a impedire ai partecipanti di adattare un circuito a un insieme di test fisso e noto. Superare i test avvalora una stima, con un elevato grado di confidenza, del tasso di errore del circuito secondo le ipotesi del verificatore; non dimostra che il circuito sia corretto per ogni possibile input.
Tre aspetti critici, dalla fusione a FeMoCo
Il primo benchmark riguarda il calcolo di una fase proporzionale a 1/√x, una subroutine usata nei calcoli del potenziale coulombiano rilevanti per le simulazioni della fusione a confinamento inerziale. Il secondo chiede ai partecipanti di costruire un circuito quantistico per la decodifica Reed–Solomon, un aspetto critico dei calcoli aritmetici nell’interferometria quantistica decodificata applicata a un problema di ottimizzazione.
Il benchmark di chimica riguarda i circuiti per simulare il cluster ferro-molibdeno FeMoCo, il sito attivo dell’enzima nitrogenasi. I partecipanti devono ottimizzare una fattorizzazione dell’Hamiltoniana molecolare e i circuiti quantistici delle tabelle di ricerca che ne caricano i parametri. Google presenta ogni compito come una subroutine costosa all’interno di un algoritmo più ampio, non come una simulazione completa o un test dell’hardware quantistico.
Google non rivela i dettagli dei suoi risultati migliori
Google afferma che i suoi test interni con i modelli Gemini migliorano i circuiti di riferimento pubblicati in precedenza in tutti e tre i benchmark, ma nell’annuncio non quantifica questi miglioramenti. Lo studio che accompagna l’annuncio riporta gli hash dei circuiti interni e afferma che le soluzioni complete saranno pubblicate dopo la competizione. In questo modo il team può attestare fin d’ora i propri risultati senza rivelare i circuiti che i partecipanti sono chiamati a superare.
Il concorso mette quindi alla prova due affermazioni contemporaneamente: che le ricerche automatizzate possano ridurre le risorse necessarie per subroutine quantistiche utili e che i controlli classici randomizzati possano rendere questa ricerca praticabile su larga scala. I criteri di accettazione del verificatore sono concreti: stringhe di bit in ingresso e in uscita corrispondenti a quelle attese, qubit ausiliari riportati allo stato iniziale e una fase entro la tolleranza specificata dal benchmark.