17 ottobre 2025
Scoprite come l'ottimizzazione quantistica sta ridefinendo l'intelligenza artificiale e l'apprendimento profondo. Esplorate come gli algoritmi quantistici, i qubit e l'elaborazione ibrida permettono di creare modelli più intelligenti e veloci.
La maggior parte dei sistemi di IA all'avanguardia, da un'auto a guida autonoma a un modello di previsione dei titoli azionari, effettua costantemente dei compromessi mentre si adatta, si perfeziona e impara dall'esperienza. Dietro queste decisioni si nasconde uno dei processi più importanti dell'IA: l'ottimizzazione.
Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale addestrato a riconoscere i segnali stradali o a prevedere i prezzi delle case impara dagli esempi. Man mano che si allena, migliora continuamente il modo in cui apprende. Ogni fase regola milioni di parametri, perfezionando i pesi e le distorsioni per ridurre gli errori di previsione e migliorare l'accuratezza.
Si può pensare a questo processo come a un problema di ottimizzazione su larga scala. L'obiettivo è trovare la migliore combinazione di parametri che fornisca risultati accurati senza overfitting o spreco di risorse computazionali.
L'ottimizzazione è infatti una parte fondamentale dell'intelligenza artificiale. Sia che un modello di intelligenza artificiale stia identificando un'immagine o prevedendo un prezzo, deve cercare la soluzione più efficace tra innumerevoli possibilità. Ma con l'aumentare dei modelli e dei set di dati, questa ricerca diventa sempre più complessa e costosa dal punto di vista computazionale.
L'ottimizzazione quantistica è un approccio emergente che potrebbe aiutare a risolvere questa sfida. Si basa sull'informatica quantistica, che utilizza i principi della meccanica quantistica per elaborare le informazioni in modo nuovo.
Invece di bit che possono essere solo 0 o 1, i computer quantistici utilizzano qubit che possono esistere in più stati contemporaneamente. Ciò consente loro di esplorare molte possibili soluzioni in parallelo, risolvendo in alcuni casi problemi di ottimizzazione complessi in modo più efficiente rispetto ai metodi classici.
Tuttavia, il parallelismo quantistico non equivale all'esecuzione contemporanea di molti processori classici. È un processo probabilistico che dipende dall'interferenza quantistica per produrre risultati utili.
In parole povere, questo significa che i computer quantistici non testano tutte le possibilità in una volta sola. Utilizzano invece l'interferenza, in cui alcune possibilità si rafforzano a vicenda e altre si annullano, per aumentare le probabilità di trovare la risposta giusta.
In questo articolo esploreremo come funziona l'ottimizzazione quantistica, perché è importante e cosa potrebbe significare per il futuro dell'informatica intelligente. Iniziamo!
L'ottimizzazione quantistica è un campo in crescita nell'ambito dell'informatica quantistica che si concentra sulla risoluzione di problemi di ottimizzazione complessi utilizzando le proprietà uniche della meccanica quantistica. Si basa su decenni di ricerca informatica e fisica, combinandoli per affrontare le sfide che l'informatica tradizionale si trova ad affrontare.
L'idea di utilizzare i sistemi quantistici per l'ottimizzazione è emersa per la prima volta alla fine degli anni '90, quando i ricercatori hanno iniziato a esplorare come i principi quantistici come la superposizione (stati simultanei) e l'entanglement (qubit collegati) potessero essere applicati alla risoluzione dei problemi.
Con il tempo si è evoluta nell'ottimizzazione quantistica, dove i ricercatori hanno sviluppato algoritmi che utilizzano gli effetti quantistici per cercare in modo efficiente soluzioni ottimali in spazi problematici ampi e complessi.
L'ottimizzazione quantistica si basa su tre componenti chiave: algoritmi quantistici, qubit e circuiti quantistici. Gli algoritmi quantistici forniscono la logica che consente l'esplorazione efficiente di grandi insiemi di soluzioni possibili.
Questi algoritmi operano sui qubit, le unità fondamentali dell'informazione quantistica, che differiscono dai bit classici (le unità binarie di dati dei computer tradizionali che possono contenere un valore di 0 o 1) perché possono esistere in uno stato di sovrapposizione, rappresentando sia 0 che 1 allo stesso tempo.
Questa proprietà unica permette ai sistemi quantistici di valutare più possibilità simultaneamente, espandendo in modo significativo il loro potenziale computazionale. Nel frattempo, i circuiti quantistici collegano i qubit attraverso sequenze di porte quantistiche, che controllano il flusso e l'interazione delle informazioni per guidare gradualmente il sistema verso una soluzione quasi ottimale.
Ecco alcune differenze fondamentali tra gli approcci di ottimizzazione classica e quantistica:
Vediamo quindi come funziona l'ottimizzazione quantistica. Tutto inizia con la definizione di un problema del mondo reale e la sua traduzione in una forma che un computer quantistico può elaborare.
Ecco una panoramica delle fasi principali dell'ottimizzazione quantistica:
Grazie ai recenti progressi dell'informatica quantistica, i ricercatori hanno sviluppato una serie di algoritmi di ottimizzazione quantistica che mirano a risolvere problemi complessi in modo più efficiente. Questi approcci stanno plasmando il futuro del settore. Vediamo alcuni dei principali.
La ricottura quantistica è una tecnica utilizzata per risolvere problemi di ottimizzazione che prevedono la ricerca della migliore disposizione o combinazione tra molte possibilità. Si tratta dei cosiddetti problemi di ottimizzazione combinatoria, come la pianificazione delle consegne, l'instradamento dei veicoli o il raggruppamento di punti dati simili.
Il metodo si ispira a un processo fisico noto come ricottura, in cui un materiale viene raffreddato lentamente per raggiungere uno stato stabile a bassa energia. In modo simile, la ricottura quantistica guida gradualmente un sistema quantistico verso il suo stato energetico più basso, che rappresenta la migliore soluzione possibile al problema.
Questo processo, basato sui principi della computazione quantistica adiabatica, consente al sistema di esplorare molte soluzioni potenziali e di stabilirne una che si avvicina a quella ottimale. Poiché i risultati sono probabilistici, il processo viene di solito ripetuto più volte, e spesso si ricorre al calcolo classico per perfezionare le risposte.
La ricottura quantistica mostra un potenziale per la risoluzione di problemi di ottimizzazione del mondo reale in aree come la logistica, il clustering e l'allocazione delle risorse. Tuttavia, i ricercatori stanno ancora esplorando quando e come potrebbe funzionare meglio dei metodi tradizionali.
Anche il Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) gestisce problemi di ottimizzazione combinatoria, ma in modo diverso dalla ricottura quantistica. Invece di evolvere gradualmente verso lo stato energetico più basso, il QAOA alterna due funzioni energetiche, chiamate hamiltoniani.
Una rappresenta l'obiettivo e i vincoli del problema, mentre l'altra aiuta il sistema a esplorare nuove configurazioni. Passando da una fase all'altra, l'algoritmo si muove costantemente verso una soluzione quasi ottimale.
QAOA funziona su sistemi ibridi quantistici e classici, dove il computer quantistico genera possibili soluzioni e un computer classico regola i parametri dopo ogni esecuzione. Questo approccio rende QAOA uno strumento flessibile per molti compiti di ottimizzazione, tra cui la programmazione, l'instradamento e problemi di grafi come MaxCut (trovare il modo migliore per dividere una rete in due parti) e vertex cover (selezionare il più piccolo insieme di nodi che si connettono a ogni bordo di una rete). Sebbene la ricerca sia ancora in corso, il QAOA è considerato un passo promettente verso la combinazione di ottimizzazione classica e quantistica.
Un altro importante algoritmo è il Variational Quantum Eigensolver (VQE). A differenza di QAOA e quantum annealing, che gestiscono problemi di ottimizzazione combinatoria che comportano scelte discrete, VQE si concentra sull'ottimizzazione continua, in cui le variabili possono assumere una gamma di valori invece di opzioni fisse.
Viene utilizzato principalmente per stimare lo stato fondamentale, o la minima energia possibile, di un sistema quantistico. Ciò lo rende particolarmente utile per studiare il comportamento di molecole e materiali in fisica e chimica.
Il VQE utilizza anche un approccio ibrido che combina l'informatica quantistica e classica. Il computer quantistico prepara e testa i possibili stati, mentre il computer classico analizza i risultati e regola i parametri per migliorare la precisione.
Poiché richiede un numero inferiore di qubit e circuiti più semplici, il VQE funziona bene sugli attuali dispositivi NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum). Si tratta dell'attuale generazione di computer quantistici che hanno un numero limitato di qubit e sono affetti da rumore, ma sono ancora abbastanza potenti per la ricerca e i primi esperimenti pratici.
Il VQE è diventato uno strumento essenziale nella chimica quantistica, nella scienza dei materiali e nell'ottimizzazione dei processi. Aiuta i ricercatori a modellare le molecole, studiare le reazioni e trovare configurazioni stabili.
La programmazione semidefinita (SDP) è un metodo matematico utilizzato per risolvere problemi di ottimizzazione che includono relazioni lineari tra le variabili. Si applica spesso quando l'obiettivo è trovare il miglior risultato possibile mantenendo alcune condizioni all'interno di un intervallo valido.
Gli algoritmi SDP quantistici mirano a rendere questi calcoli più veloci, soprattutto quando i dati coinvolgono molte variabili o spazi complessi e ad alta dimensione. Utilizzano i principi dell'informatica quantistica per analizzare più possibilità contemporaneamente, il che può rendere più efficiente la risoluzione di problemi su larga scala.
Questi algoritmi sono in fase di studio in campi come l'apprendimento automatico, l'elaborazione dei segnali e i sistemi di controllo, dove potrebbero aiutare i modelli a riconoscere modelli, migliorare le previsioni o gestire sistemi complessi. Sebbene la ricerca sia ancora in corso, la SDP quantistica è promettente per accelerare compiti di ottimizzazione avanzati che sono difficili per i computer classici.
L'ottimizzazione quantistica è un'area di ricerca molto attiva, ma comincia anche a trovare applicazioni pratiche in campi come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. I ricercatori stanno esplorando come i metodi quantistici possano aiutare a risolvere problemi complessi in modo più efficiente.
In seguito, esamineremo più da vicino alcuni esempi e casi d'uso emergenti che ne evidenziano il potenziale in scenari reali.
L'ottimizzazione quantistica viene esplorata per migliorare la messa a punto dei modelli di apprendimento automatico, in particolare per quanto riguarda l'ottimizzazione degli iperparametri e la selezione delle caratteristiche. I recenti progressi nei processori ad atomi neutri stanno inoltre ampliando la portata degli esperimenti di ottimizzazione quantistica nell'IA e nell'apprendimento automatico.
Questi processori utilizzano singoli atomi tenuti in posizione da laser per agire come qubit. Ciò consente ai ricercatori di costruire sistemi quantistici scalabili e stabili per testare algoritmi complessi.
Le principali aziende tecnologiche stanno già sperimentando queste idee. Per esempio, il team di ricerca di Google ha recentemente dimostrato un vantaggio quantistico generativo, in cui un processore a 68 qubit ha imparato a generare distribuzioni complesse, accennando ad applicazioni nell'addestramento di modelli generativi.
Analogamente, NVIDIA sta creando ponti tra il quantum e l'IA integrando la ricerca quantistica nel suo ecosistema di supercomputing e GPU. Ad esempio, ha lanciato un Accelerated Quantum Research Center (NVAQC) per combinare l'hardware quantistico con i sistemi AI.
Inoltre, AWS ha sviluppato un flusso di lavoro ibrido quantistico e classico su Amazon Braket che utilizza circuiti quantistici insieme all'ottimizzazione classica per mettere a punto i parametri per le attività di classificazione delle immagini.
Una delle aree più pratiche per l'ottimizzazione quantistica è la logistica e la programmazione. Questi compiti comprendono la pianificazione dei percorsi, l'assegnazione dei veicoli e la distribuzione delle risorse.
Un buon esempio è la programmazione della rete energetica, in cui gli operatori devono bilanciare la domanda e l'offerta di elettricità in tempo reale, riducendo i costi e mantenendo l'affidabilità. I ricercatori hanno utilizzato l'ottimizzazione quantistica per rappresentare questa sfida di schedulazione come un paesaggio energetico o un'hamiltoniana.
In questo caso, l'obiettivo è trovare lo stato a più bassa energia, che rappresenta la configurazione più efficiente. I solutori quantistici di D Wave, ad esempio, sono stati testati per problemi di questo tipo e hanno mostrato risultati più rapidi e flessibili rispetto ai metodi di ottimizzazione tradizionali.
Idee simili sono ora allo studio in settori come la gestione del portafoglio e la pianificazione della catena di approvvigionamento. Con il miglioramento dell'hardware, questi approcci potrebbero cambiare il modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale pianificano e prendono decisioni in base ai vincoli del mondo reale.
L'ottimizzazione quantistica sta guadagnando attenzione anche in settori in cui la comprensione delle interazioni molecolari complesse e dei paesaggi energetici è fondamentale. Ad esempio, nella scoperta di farmaci e nella scienza dei materiali, trovare le strutture o le configurazioni molecolari più stabili è una sfida di ottimizzazione.
Gli algoritmi quantistici ibridi, come il VQE, vengono utilizzati per accelerare processi come la previsione della struttura delle proteine e la ricerca delle conformazioni molecolari. I ricercatori stanno anche esplorando modi per combinare l'informatica quantistica e l'intelligenza artificiale per migliorare il modo in cui i modelli imparano ed estraggono caratteristiche dai dati.
Con il continuo progresso dell'hardware quantistico, questi approcci combinati potrebbero portare a importanti scoperte nella chimica, nella biologia e nella ricerca sui materiali, consentendo scoperte più rapide e simulazioni più accurate a livello molecolare.
Ecco alcuni dei vantaggi dell'utilizzo dell'ottimizzazione quantistica:
Anche se la ricerca quantistica sta avanzando rapidamente, ci sono ancora alcune sfide che ne impediscono l'adozione su larga scala. Ecco alcune delle principali limitazioni da considerare:
L'ottimizzazione quantistica sta cambiando il modo di concepire la risoluzione dei problemi nell'intelligenza artificiale, nella scienza e nell'industria. Combinando la potenza dell'informatica quantistica con i metodi classici, i ricercatori stanno trovando nuovi modi per gestire la complessità e accelerare la scoperta. Con il miglioramento dell'hardware e la maturazione degli algoritmi, l'ottimizzazione quantistica potrebbe diventare un fattore chiave della prossima generazione di tecnologie intelligenti.
Dai un'occhiata al nostro repository GitHub per scoprire di più sull'IA. Unisciti alla nostra community attiva e scopri le innovazioni in settori come l'IA nel settore retail e la Vision AI nella produzione. Per iniziare oggi stesso con la computer vision, consulta le nostre opzioni di licenza.
