Il confronto tra gli algoritmi classici e quantistici nel risolvere il problema a molti corpi è stato oggetto di uno studio che ha evidenziato il potenziale del calcolo quantistico nell’affrontare sistemi materiali complessi. Questo apre la strada a future innovazioni nella ricerca scientifica. Gli scienziati mirano a utilizzare il calcolo quantistico per esplorare fenomeni complessi che sono stati finora difficili da analizzare con i computer tradizionali, come le caratteristiche di materiali nuovi ed esotici.
Nonostante l’entusiasmo suscitato da annunci di supremazia quantistica, rimane difficile individuare quando i computer e gli algoritmi quantistici offriranno un chiaro vantaggio pratico rispetto ai sistemi classici. Un’importante collaborazione guidata da Giuseppe Carleo, fisico presso l’Istituto Federale di Tecnologia Svizzero (EPFL) a Losanna e membro del Centro Nazionale di Competenza per la Ricerca NCCR MARVEL, ha introdotto un nuovo metodo per confrontare le prestazioni di diversi algoritmi, sia classici che quantistici, nella simulazione di fenomeni complessi nella fisica della materia condensata.
Il nuovo benchmark, chiamato V-score, è stato descritto in un articolo pubblicato su Science. Lo studio si è concentrato sul problema a molti corpi, una delle sfide principali in fisica. Le leggi della meccanica quantistica forniscono le basi teoriche per prevedere il comportamento delle particelle, ma quando si tratta di interazioni tra molte particelle, come avviene in molecole complesse e cristalli, il calcolo diventa estremamente complesso.
Un esempio di problema a molti corpi è il calcolo dello stato fondamentale di un materiale, che indica il suo livello di energia più basso e se può esistere in uno stato stabile o quanti stati diversi può assumere. Gli scienziati spesso devono accontentarsi di approssimazioni anziché calcolare una soluzione esatta. Esistono diverse tecniche e algoritmi per approssimare lo stato fondamentale per diverse classi di materiali, ma la loro precisione può variare notevolmente.
Il calcolo quantistico offre un potenziale significativo in questo contesto. I qubit che compongono un computer quantistico sono il modo migliore per approssimare un sistema quantistico come la struttura elettronica di un materiale. Tuttavia, è fondamentale valutare se gli algoritmi quantistici offrano un reale vantaggio rispetto agli algoritmi classici, come le simulazioni Monte Carlo. Questo richiede una metrica rigorosa per confrontare le prestazioni degli algoritmi esistenti e futuri.
Il calcolo quantistico rappresenta il punto di incontro tra la scienza informatica teorica e la fisica. Quando si parla di problemi difficili, le opinioni possono divergere tra scienziati informatici e fisici. È importante distinguere tra enigmi computazionali senza reale applicazione pratica e problemi rilevanti per la fisica. Carleo e il suo team hanno lavorato per identificare i problemi più complessi nella scienza dei materiali, concentrandosi su hamiltoniani di modello che semplificano fenomeni interessanti trovati in gruppi di materiali.
Il team ha introdotto una metrica di errore chiamata V-score, basata sull’energia dello stato fondamentale calcolata dall’algoritmo per un determinato sistema e sulla fluttuazione dell’energia. Questo approccio consente di valutare l’errore nei calcoli e identificare i problemi più difficili. I risultati mostrano che i materiali 1D sono facilmente risolti dai metodi classici, mentre le strutture cristalline 3D con geometrie complesse presentano V-score elevati, indicando la necessità di futuri algoritmi quantistici.
Lo studio non mira solo a classificare le tecniche esistenti, ma a fornire un modo affidabile per valutare il vantaggio delle nuove tecniche. Il database e i codici sono accessibili a tutti, con l’obiettivo di diventare una risorsa dinamica per la comunità scientifica. Questo lavoro rappresenta un passo significativo verso l’utilizzo efficace del calcolo quantistico nella risoluzione di problemi complessi nella scienza dei materiali.
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