Il contributo degli scienziati russi per lo sviluppo della meccanica quantistica

Forse non ci avete mai pensato, ma il funzionamento di certi apparecchi come il vostro iPhone è regolato dalle leggi della fisica. Al giorno d’oggi la teoria quantistica è con molta probabilità la sfera più popolare della fisica, e secondo molti studiosi sarà proprio questo l’ambito in grado di definire il livello di “intelligenza” delle future macchine.

Il risultato, secondo alcuni, potrebbero essere degli apparecchi intelligenti in grado di risolvere vari problemi globali, contribuendo al contempo alla generazione della felicità e della longevità umana.

Il software dedicato all’apprendimento delle macchine quantistiche può processare l’informazione in modo diverso rispetto ai classici computer, ed è in grado di superare i migliori algoritmi esistenti risolvendo certi problemi di apprendimento. È questo ciò che viene definito apprendimento di macchine, migliorato a livello quantistico.

Grazie alla capacità di adattarsi ai nuovi dati, questo sistema riesce a superare di gran lunga le capacità degli esseri umani, anche se non può ancora realizzare i compiti più complessi.

In un recente articolo pubblicato sulla rivista Nature, un gruppo di scienziati guidati da Jacob Biamonte, professore associato di Skoltech, ha analizzato quali passaggi si possono usare per sfruttare al massimo l’apprendimento meccanico quantistico.

Secondo gli studiosi di Skoltech, i sistemi quantistici possono essere mappati come modelli di apprendimento automatico e soprattutto modelli di apprendimento profondo. Gli specialisti si dicono convinti che la macchina quantistica sia in grado di lavorare in tandem con metodi già esistenti per l’emulazione chimica quantistica: un’ipotesi che svela scenari ancor più interessanti per la nuova era della tecnologia quantistica.

Grazie al recente aumento delle capacità dei computer quantistici, gli scienziati si dicono entusiasti per quanto riguarda le prospettive di accelerare l’apprendimento automatico.

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