Computer quantistico IBM: calcoli in 19 secondi, più veloci di 110 anni

Un computer quantistico IBM ha prodotto in appena 19 secondi un milione di risultati che, secondo le stime degli scienziati, richiederebbero circa 110 anni di elaborazione a uno dei supercomputer più potenti del pianeta. Il protagonista è Nighthawk r2, un processore sviluppato dal colosso informatico americano e utilizzato dai ricercatori della società californiana BlueQubit.

Una dimostrazione che riaccende il dibattito sul vantaggio quantistico, cioè la capacità di queste macchine di affrontare determinate operazioni con prestazioni superiori a quelle dei sistemi tradizionali.

Dietro il confronto impressionante tra secondi e decenni si nasconde però una vicenda scientifica più articolata. Nessuno ha lasciato un supercomputer acceso per oltre un secolo per verificarne la lentezza. Il risultato nasce da un esperimento reale, accompagnato da una valutazione teorica della difficoltà di riprodurlo con le tecnologie convenzionali. La ricerca, resa pubblica su arXiv nel settembre 2026 e aggiornata successivamente, non ha ancora completato il percorso di revisione scientifica indipendente.

La questione più interessante riguarda comunque ciò che potrebbe accadere fuori dai laboratori. Per la prima volta, secondo gli autori, un test di questo genere è stato realizzato da un gruppo esterno al produttore utilizzando un processore quantistico accessibile attraverso un normale servizio commerciale. Un cambiamento che coinvolge l’organizzazione della ricerca, la concorrenza tecnologica e, soprattutto, chi potrà controllare le infrastrutture informatiche del futuro.

Computer quantistico IBM: che cosa è successo in 19 secondi

Il gruppo di BlueQubit, guidato in questo studio da Tigran Sedrakyan insieme ad altri cinque ricercatori, ha utilizzato una tecnica chiamata Random Circuit Sampling, abbreviata in RCS. Il nome può sembrare complicato, ma il principio è relativamente semplice: si sottopone una macchina quantistica a una successione di operazioni scelte casualmente e si registrano i risultati prodotti.

Ogni misurazione restituisce una sequenza di cifre binarie, composta da zero e uno. Il problema, per un elaboratore tradizionale, consiste nel riprodurre con sufficiente fedeltà la distribuzione statistica di quelle sequenze. Quando aumentano le interazioni tra gli elementi del circuito, il numero delle possibilità diventa enorme e la simulazione può richiedere risorse computazionali difficilmente sostenibili.

Per comprendere la differenza bisogna considerare i qubit, le unità fondamentali dell’informatica quantistica. Mentre un bit convenzionale assume il valore zero oppure uno, un qubit può trovarsi in una sovrapposizione di stati prima della misurazione. Quando più elementi vengono collegati attraverso particolari interazioni quantistiche, il sistema sviluppa correlazioni che possono risultare estremamente difficili da riprodurre con metodi classici.

Nighthawk r2 dispone complessivamente di 120 qubit programmabili, ma nell’esperimento ne sono stati impiegati 61, selezionati in base alle caratteristiche e alla qualità delle connessioni disponibili. I ricercatori hanno eseguito 36 cicli di operazioni, comprendenti 918 porte quantistiche a due qubit, ottenendo un milione di campioni in 19 secondi di attività del processore.

Quest’ultimo dettaglio merita attenzione. I 19 secondi indicano il tempo di esecuzione della specifica raccolta di risultati, non la durata dell’intera attività sperimentale. Comprendendo le verifiche necessarie per valutare l’affidabilità delle misurazioni, il lavoro ha richiesto circa undici minuti di utilizzo effettivo del processore quantistico, ai quali non vanno automaticamente equiparati eventuali tempi di attesa e preparazione.

Perché Frontier impiegherebbe 110 anni: il confronto che fa discutere

Il termine di paragone scelto dagli studiosi è Frontier, il supercomputer ospitato presso l’Oak Ridge National Laboratory, negli Stati Uniti. Si tratta di una delle infrastrutture di calcolo scientifico più avanzate mai realizzate, capace di superare la soglia dell’exascale, vale a dire oltre un miliardo di miliardi di operazioni al secondo in specifiche prove di prestazione.

Eppure, secondo il modello adottato da BlueQubit, riprodurre il milione di campioni quantistici ottenuti con Nighthawk r2 richiederebbe circa 110 anni di elaborazione su Frontier. Il calcolo considera una particolare strategia di simulazione dei circuiti quantistici, utilizzando ipotesi definite sulla memoria disponibile e sulla capacità operativa della macchina classica.

È qui che la lettura scientifica deve prevalere sull’effetto spettacolare della notizia. Centodieci anni non rappresentano un limite fisico dimostrato per ogni possibile algoritmo tradizionale. Sono il risultato di una stima riferita a un metodo specifico. Un programma più efficiente, una diversa approssimazione o una nuova tecnica di simulazione potrebbero ridurre sensibilmente il divario.

Gli stessi ricercatori riconoscono questa possibilità. La storia dell’informatica quantistica è già attraversata da episodi nei quali prestazioni considerate inizialmente irraggiungibili sono diventate progressivamente più accessibili ai supercomputer classici grazie al miglioramento degli algoritmi.

C’è anche un particolare controintuitivo nei dati dello studio. Per circuiti con 32 cicli, la simulazione viene stimata in circa due anni; passando a 36, si arriva a 110 anni. Aumentando ulteriormente la complessità fino a 40 cicli, la previsione scende invece intorno ai 100 anni. Questo accade perché, oltre una certa soglia, gli errori del processore quantistico riducono l’affidabilità statistica del risultato e possono rendere meno impegnativo il compito richiesto alla simulazione classica.

In altre parole, aumentare la complessità di un esperimento non significa necessariamente aumentare il vantaggio quantistico. È una distinzione fondamentale per capire quanto contino la precisione delle operazioni e la capacità di controllare gli errori.

La vera novità di Nighthawk r2 non è soltanto la potenza

Il computer quantistico IBM utilizzato nell’esperimento appartiene a una nuova generazione di processori superconduttori, progettati per lavorare a temperature estremamente vicine allo zero assoluto. Condizioni indispensabili per mantenere i delicati stati quantistici e limitarne il deterioramento durante le operazioni.

Una delle innovazioni più rilevanti riguarda la possibilità di riportare rapidamente ogni qubit alla condizione iniziale, preparando la macchina a una nuova esecuzione. IBM dichiara che Nighthawk r2 può raggiungere una capacità superiore a 100.000 circuiti al secondo, con un incremento di produttività fino a 25 volte rispetto alla famiglia di processori Heron.

Per gli ingegneri, questa caratteristica è particolarmente importante. Non basta ottenere un risultato sofisticato una sola volta: gli esperimenti richiedono ripetizioni, controlli e misurazioni statistiche. Ridurre i tempi necessari tra un’esecuzione e l’altra significa utilizzare meglio una risorsa costosa e tecnologicamente complessa.

Il miglioramento coinvolge anche la qualità delle operazioni. Nel confronto effettuato dai ricercatori tra Nighthawk r1 e r2, la fedeltà stimata a parità di profondità del circuito è aumentata di oltre un ordine di grandezza. Non è un dettaglio secondario: la capacità di contenere gli errori può contare molto più del semplice numero di qubit disponibili.

Resta comunque significativa la fragilità del risultato sperimentale. Per la configurazione di 36 cicli, gli autori stimano una fedeltà attraverso il benchmark utilizzato nell’ordine dello 0,23%. Il dato non va interpretato come una banale percentuale di risposte corrette, ma indica quanto sia impegnativo individuare e verificare il segnale quantistico in presenza del rumore prodotto dall’hardware.

Dal laboratorio al cloud: chi possiederà i computer del futuro?

La differenza più profonda rispetto ad alcune celebri dimostrazioni precedenti riguarda la modalità di accesso alla tecnologia. BlueQubit non ha costruito un processore quantistico dedicato né ha dichiarato di aver beneficiato di calibrazioni riservate al proprio esperimento. Ha utilizzato l’infrastruttura cloud IBM attraverso Qiskit, l’ambiente software impiegato per programmare ed eseguire circuiti quantistici.

Il lavoro presenta inoltre un elemento importante per la trasparenza scientifica: i ricercatori hanno reso disponibili i circuiti utilizzati, le sequenze di risultati ottenute e il codice impiegato per le valutazioni. Altri gruppi possono quindi analizzare il materiale, cercare errori metodologici e tentare di ottenere prestazioni classiche migliori.

Questa apertura, però, non coincide con una democratizzazione completa. Il processore Nighthawk r2 è disponibile attraverso specifiche formule di accesso alla piattaforma IBM, comprese offerte commerciali a pagamento. Pubblicare i dati di un esperimento e consentirne la ripetizione sono passi importanti, ma la disponibilità effettiva della capacità di calcolo resta legata al controllo dell’infrastruttura e alle condizioni economiche del servizio.

Da qui emerge una questione industriale che supera i confini della fisica. Se l’informatica quantistica diventerà uno strumento rilevante per la ricerca scientifica e per le imprese, chi possiede i processori, le strutture criogeniche e le piattaforme software potrebbe occupare una posizione strategica nella nuova economia digitale.

Il meccanismo è già familiare nel settore dell’intelligenza artificiale, dove la disponibilità di infrastrutture avanzate condiziona la capacità di sviluppare e utilizzare sistemi particolarmente sofisticati. Il parallelo non significa che i due mercati seguiranno necessariamente lo stesso percorso, ma suggerisce una domanda: quanto spazio rimarrà per la ricerca indipendente quando l’accesso agli strumenti più potenti dipenderà da un numero limitato di grandi fornitori?

Stati Uniti, Cina e la competizione mondiale per il vantaggio quantistico

Il risultato del computer quantistico IBM si inserisce in una competizione tecnologica che coinvolge aziende, università e governi. Nel 2019 Google aveva annunciato con Sycamore una delle prime grandi dimostrazioni di superiorità quantistica su un problema sperimentale. Negli anni successivi, gruppi di ricerca cinesi hanno sviluppato la famiglia di processori Zuchongzhi, ottenendo risultati significativi nello stesso campo.

La sfida non riguarda esclusivamente il primato nelle classifiche. I laboratori cercano di aumentare il numero di qubit realmente utilizzabili, migliorare i collegamenti tra di essi e correggere gli errori che compromettono le operazioni più lunghe. Parallelamente, i ricercatori dell’informatica tradizionale continuano a elaborare algoritmi capaci di simulare circuiti sempre più complessi.

IBM considera il vantaggio quantistico uno degli obiettivi centrali della propria strategia e punta a sviluppare sistemi con correzione degli errori sempre più avanzata. Il programma aziendale indica il 2029 come traguardo previsto per un computer quantistico tollerante ai guasti, capace cioè di eseguire elaborazioni complesse controllando gli errori attraverso tecniche dedicate. È una prospettiva industriale, non una capacità già dimostrata su larga scala.

Per i governi europei, questa evoluzione solleva questioni relative alla sovranità tecnologica, alla formazione dei ricercatori e all’accesso pubblico alle infrastrutture scientifiche. Investire soltanto nell’utilizzo di piattaforme straniere potrebbe lasciare competenze e capacità decisionali concentrate altrove. Al contrario, costruire un ecosistema di ricerca capace di sviluppare algoritmi, software e applicazioni autonome potrebbe ridurre la dipendenza dai fornitori dominanti.

Dalla ricerca sui materiali alla medicina: le applicazioni ancora da dimostrare

Una macchina capace di completare un test sperimentale in pochi secondi non è automaticamente pronta a rivoluzionare ospedali, industrie o mercati finanziari. Il Random Circuit Sampling serve principalmente a studiare i limiti della computazione quantistica e a confrontarli con quelli dei sistemi convenzionali. Non dimostra che gli stessi vantaggi siano già disponibili per problemi pratici.

Le applicazioni più discusse riguardano la simulazione di molecole e materiali, alcuni problemi di ottimizzazione e determinati calcoli scientifici. In prospettiva, processori sufficientemente affidabili potrebbero contribuire alla ricerca chimica, allo sviluppo di nuovi composti e alla comprensione di fenomeni fisici particolarmente difficili da riprodurre.

Per arrivarci occorrerà però affrontare problemi differenti da quelli misurati nell’esperimento di BlueQubit. Serviranno algoritmi adatti a compiti utili, risultati verificabili, una maggiore stabilità delle operazioni e un rapporto sostenibile tra costi e benefici. Anche i consumi dell’intera infrastruttura, compresi raffreddamento ed elettronica di controllo, dovranno entrare nelle valutazioni economiche.

Il confronto tra 19 secondi e 110 anni, da solo, non permette infatti di stabilire quale sistema sia più conveniente dal punto di vista energetico o finanziario. Per farlo servirebbero misurazioni omogenee, riferite a un problema effettivamente utile e comprensive delle risorse necessarie al suo svolgimento.

Il rischio di vendere una rivoluzione prima di averla costruita

Il caso Nighthawk r2 racconta bene una contraddizione dell’innovazione contemporanea. Da una parte esistono progressi scientifici concreti, documentati da esperimenti sempre più complessi e da apparecchiature tecnologicamente sofisticate. Dall’altra, la comunicazione pubblica tende a comprimere risultati ricchi di condizioni e limiti dentro confronti numerici capaci di attirare immediatamente l’attenzione.

BlueQubit ha prodotto un lavoro interessante soprattutto perché offre agli altri ricercatori la possibilità di confrontarsi con dati sperimentali concreti. La sua importanza potrà essere valutata meglio quando ulteriori analisi indipendenti avranno verificato le stime sulla difficoltà della simulazione classica. La possibilità di mettere alla prova pubblicamente un risultato scientifico rappresenta, in questo caso, un progresso significativo quanto la velocità del processore.

Il prossimo interrogativo non riguarda soltanto quanti secondi serviranno a una macchina quantistica per superare un nuovo record. Bisognerà capire quali problemi riuscirà a risolvere, a quale prezzo e per conto di chi.

Se queste tecnologie manterranno anche soltanto una parte delle promesse più ambiziose, la loro diffusione potrebbe modificare profondamente il rapporto tra ricerca, industria e potere economico. Ma esiste una differenza sostanziale tra possedere una capacità di calcolo straordinaria e trasformarla in un beneficio accessibile alla società.

Il computer quantistico IBM ha mostrato quanto velocemente si stia spostando il confine della ricerca. Resta da stabilire chi potrà attraversarlo.