Hardware quantistico per l'AI: è questo il futuro?

L'esplosione dell'AI ha portato con sé un'attenzione crescente verso il consumo energetico di queste tecnologie. Molti ricercatori si stanno concentrando su metodi per ridurre questo impatto, esplorando sia miglioramenti hardware che software. Tra le tecnologie più promettenti, ma anche più futuristiche, spicca il calcolo quantistico.

Il quantum hardware, infatti, sembra essere particolarmente adatto per alcune operazioni matematiche fondamentali nell'AI, superando i limiti dell'hardware tradizionale. Sebbene i processori quantistici attuali siano ancora soggetti a un certo margine di errore, i ricercatori stanno compiendo passi significativi per rendere possibile l'esecuzione di modelli AI complessi. Recentemente, è stato pubblicato un lavoro preliminare che descrive come trasferire dati di immagini classiche in due diversi processori quantistici e realizzare una classificazione di immagini di base tramite AI.

Il machine learning quantistico sfrutta le peculiarità del calcolo quantistico per eseguire algoritmi AI in modo più efficiente. Alcune tecniche di machine learning, ad esempio, richiedono numerose operazioni matriciali, che possono essere eseguite in modo ottimale su hardware quantistico. Inoltre, l'hardware quantistico presenta un'architettura che supera una delle limitazioni dell'hardware tradizionale: la separazione tra processore e memoria. Nei computer quantistici, i dati sono memorizzati direttamente nei qubit, e le operazioni di calcolo, chiamate "gate", vengono eseguite direttamente sui qubit. Questo elimina la necessità di trasferimenti di dati frequenti tra memoria e processore, un collo di bottiglia nell'AI tradizionale.

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