Google Quantum AI Deep Dive 2025: La scoperta del chip Willow e la corsa alla supremazia quantistica
Punti salienti
- Salice Chip: Un processore superconduttore a 105 qubit ottiene una riduzione esponenziale degli errori: il primo sistema a superare la barriera della correzione degli errori sotto soglia
- Algoritmo degli echi quantistici: Dimostrato un aumento di velocità di 13.000 volte rispetto al supercomputer Frontier nella simulazione di fisica - un vantaggio quantistico verificabile
- Campionamento a circuito casuale (RCS): Completato il benchmark in meno di 5 minuti rispetto ai 10 settilioni di anni dei computer classici.
- Tabella di marcia in cinque fasi: Un quadro chiaro dalla scoperta all'implementazione nel mondo reale, con l'obiettivo di applicazioni pratiche entro la fine del 2020.
- Integrazione di Cirq e Google Cloud: Il framework Python open-source con accesso al cloud democratizza lo sviluppo quantistico
- Proiezioni 2026-2029: Concentrarsi sul rilevamento quantistico, sulla scienza dei materiali e sulla scoperta di farmaci con sistemi a tolleranza di errore entro la fine del decennio.
Echi quantistici: Verso le applicazioni del mondo reale - Google Quantum AI Ufficiale (6:41)
🎯 Sezione 1: Il chip Willow - Superare la barriera della correzione degli errori
1.1 Dal platano al salice: L'evoluzione quantistica di Google
Nei cinque anni successivi Sycamore ha raggiunto la supremazia quantistica nel 2019, Quantum AI ha intrapreso una marcia inarrestabile verso l'informatica quantistica pratica e tollerante ai guasti. La presentazione del dicembre 2024 di Salice - L'ultimo processore superconduttore a 105 qubit di Google segna un momento di svolta in questo percorso: per la prima volta un sistema quantistico ha raggiunto un livello di qualità superiore. riduzione esponenziale dell'errore man mano che le dimensioni aumentano.
Questa scoperta, pubblicata in Naturarappresenta il culmine di decenni di lavoro teorico sulla correzione quantistica degli errori. Il risultato di Willow di sotto soglia La correzione degli errori significa che, man mano che Google aggiunge altri qubit per creare qubit logici più grandi, gli errori diminuiscono esponenzialmente invece di aumentare: un requisito fondamentale per costruire computer quantistici tolleranti ai guasti da milioni di qubit.
(Superconduttore)
(Echi quantistici)
vs 5 minuti (Quantum)
(Stato dell'arte)
1.2 Architettura tecnica: Come funziona Willow
Qubit superconduttori: Willow utilizza qubit superconduttori di tipo transmon, raffreddati a 15 millikelvin - più freddi dello spazio - per sfruttare gli effetti della meccanica quantistica. Ogni qubit è un minuscolo anello superconduttore interrotto da una giunzione Josephson, che forma un oscillatore anarmonico che può esistere in stati di sovrapposizione.
Correzione degli errori del codice di superficie: Il team di Willow ha implementato due qubit logici con codice di superficie a distanza 7 e a distanza 5, dimostrando che i qubit logici più grandi (d=7 con 49 qubit di dati) mostrano la metà del tasso di errore di quelli più piccoli (d=5 con 25 qubit di dati). Questo miglioramento esponenziale è il Santo Graal della correzione degli errori quantistici: significa che la scalatura funziona.
🔑 La scoperta chiave: Decodifica in tempo reale
Il decodificatore a correzione d'errore di Willow funziona in in tempo reale - può identificare e correggere gli errori più velocemente di quanto non si accumulino. Il sistema utilizza un sistema personalizzato decodificatore in tempo reale che elabora misure di sindrome con una latenza di microsecondi, essenziale per mantenere la coerenza logica dei qubit durante le lunghe computazioni.
Miglioramenti della qualità Qubit: Willow raggiunge tempi di coerenza T1 prossimi ai 100 microsecondi, rispetto ai ~50 microsecondi delle generazioni precedenti. I tassi di errore dei gate a due qubit si aggirano intorno allo 0,15% mediano, con i migliori gate che raggiungono lo 0,10% - avvicinandosi alla soglia del codice di superficie di ~1%.
1.3 Campionamento casuale dei circuiti: Il benchmark definitivo
Per dimostrare la potenza di calcolo di Willow, Google ha eseguito un'operazione di Campionamento a circuito casuale (RCS) un problema specificamente progettato per essere difficile per i computer classici ma trattabile per i sistemi quantistici. Willow ha completato il calcolo dell'RCS in meno di 5 minutiun compito che richiederebbe il supercomputer più veloce del mondo. 10 settilioni (1025) anni - molto più lunga dell'età dell'universo.
Non si tratta solo di un trucco da salotto. RCS è un rigoroso test di stress per l'hardware quantistico, che richiede un controllo preciso su tutti i qubit simultaneamente, mantenendo la coerenza quantistica per tutta la durata della computazione. La capacità di Google di eseguire RCS su questa scala dimostra che Willow ha superato una soglia critica nel controllo quantistico.
Il computer quantistico di Google fa un passo avanti - Servizio della CBS (2:59)
🚀 Sezione 2: Echi quantistici - Vantaggio quantistico verificabile
2.1 Oltre la supremazia quantistica: Applicazioni nel mondo reale
Mentre la supremazia quantistica (oggi spesso chiamata "vantaggio quantistico") ha dimostrato che i computer quantistici possono superare i sistemi classici su alcuni i compiti, i critici hanno sottolineato che l'RCS non ha un'utilità pratica. L'annuncio dell'ottobre 2025 di Echi quantistici cambia tutto: Google ha dimostrato vantaggio quantistico verificabile su un problema scientificamente utile.
L'algoritmo Quantum Echoes simula le dinamiche dei sistemi quantistici per misurare correlatori fuori tempo (OTOC) - una quantità che rivela come l'informazione quantistica si disperda nei sistemi a molti corpi. Questo problema è direttamente collegato a:
- Spettroscopia di risonanza magnetica nucleare (NMR): Estensione delle tecniche NMR per sondare dinamiche molecolari complesse
- Fisica della materia condensata: Comprendere il caos quantistico e la termalizzazione nei materiali
- Ricerca sulla gravità quantistica: Studio dei paradossi informativi dei buchi neri e della dualità olografica
- Scoperta di farmaci: Simulazione del ripiegamento delle proteine e delle interazioni molecolari
(Willow Processor)
(Frontiera all'ORNL)
(verificabile)
(Simulazione OTOC)
2.2 La scienza alla base degli echi quantistici
L'algoritmo Quantum Echoes sfrutta protezione della simmetria e post-selezione per amplificare il segnale quantistico degli effetti di interferenza OTOC(2). Ecco perché è così potente:
- Verificabilità: A differenza dell'RCS, i computer classici possono verificare i risultati di Quantum Echoes su istanze più piccole, fornendo fiducia in calcoli più ampi.
- Utilità scientifica: L'algoritmo risolve i problemi che interessano ai fisici, non i benchmark sintetici
- Scalabilità: Il vantaggio quantistico esponenziale cresce con la dimensione del problema, rendendo sempre più preziosi i sistemi quantistici di grandi dimensioni.
- Robustezza: L'algoritmo è resistente al rumore, raggiungendo rapporti segnale/rumore di 2-3 anche su hardware quantistico rumoroso di scala intermedia (NISQ).
La dimostrazione dell'ottobre 2025 ha fatto girare Quantum Echoes su un Sottoinsieme a 65-qubit del processore di Willow, completando la simulazione in 2,1 ore contro i 3,2 anni del supercomputer Frontier dell'Oak Ridge National Laboratory, il supercomputer classico più veloce al mondo. Inoltre, Google ha potuto verificare i risultati quantistici con simulazioni classiche su istanze più piccole, confermandone l'accuratezza.
"Quantum Echoes rappresenta la prima volta che abbiamo ottenuto un vantaggio quantistico verificabile su un problema scientificamente utile. Questo è il momento che il settore stava aspettando: computer quantistici che risolvono problemi reali più velocemente dei sistemi classici, con risultati di cui possiamo fidarci".
- Hartmut Neven, Direttore di Google Quantum AI
2.3 Implicazioni per le applicazioni a breve termine
La scoperta degli Echi Quantistici apre la porta a vantaggio quantico pratico nel periodo 2026-2029 per applicazioni specifiche:
- Scienza dei materiali: Simulazione di transizioni di fase e materiali esotici quantistici
- Scoperta di farmaci: Modellazione delle interazioni proteina-ligando e dei percorsi di reazione
- Chimica quantistica: Calcolo delle proprietà molecolari per la catalisi e l'accumulo di energia
- Fisica della materia condensata: Comprendere la superconduttività ad alta temperatura e i materiali topologici
Google stima che spettroscopia NMR quantum-enhanced potrebbe diventare pratica entro cinque anni, consentendo alle aziende farmaceutiche di sondare le strutture e le dinamiche molecolari in modi impossibili con i metodi classici.
Il computer quantistico di Google ha appena cambiato tutto: 13.000 volte più veloce dei supercomputer! (3:15)
🗺️ Sezione 3: La tabella di marcia in cinque fasi verso l'utilità quantica
3.1 Il framework di Google per lo sviluppo di applicazioni quantistiche
Nel novembre del 2025, Google Quantum AI ha pubblicato una quadro di riferimento a cinque fasi che delinea il percorso che porta dagli algoritmi quantistici astratti alle applicazioni reali. Questa tabella di marcia, dettagliata in arXiv:2511.09124Il progetto fornisce la visione più completa di come l'informatica quantistica passerà dai laboratori di ricerca agli ambienti di produzione.
Obiettivo: Sviluppare nuovi algoritmi quantistici che offrano velocità teoriche esponenziali o polinomiali rispetto ai metodi classici.
Stato: Centinaia di algoritmi pubblicati; le principali pietre miliari includono l'algoritmo di Shor (fattorizzazione), l'algoritmo di Grover (ricerca), l'algoritmo HHL (sistemi lineari) e gli eigensolver quantistici variazionali (VQE) per la chimica.
Sfide: Molti algoritmi richiedono hardware con tolleranza ai guasti; non è chiaro quale si rivelerà utile nella pratica.
Obiettivo: Identificare casi concreti di problemi in cui il vantaggio quantistico possa essere dimostrato e verificato rispetto ai metodi classici.
Stato: ✅ Ottenuto con Echi Quantici (ottobre 2025): Primo vantaggio quantistico verificabile su un problema scientificamente utile - simulazione OTOC con un aumento di velocità di 13.000 volte.
Approfondimento chiave: Concentrarsi su problemi in cui i risultati quantistici possono essere verificati classicamente su istanze più piccole, per poi scalare verso regimi in cui la simulazione classica diventa impossibile.
Obiettivo: Collegare le istanze del problema della fase II a specifici casi d'uso reali che forniscono valore economico o scientifico.
Stato: 🔄 In corso: Quantum Echoes consente di estendere la spettroscopia NMR; si stanno formando partnership nel settore farmaceutico e della scienza dei materiali.
Sfida: "Divario di conoscenze" tra gli sviluppatori di algoritmi quantistici e gli esperti del settore (chimici, scienziati dei materiali, progettisti di farmaci). L'AI viene esplorato come ponte per analizzare la letteratura e identificare le connessioni.
Cronologia: Google stima che le prime applicazioni reali dei vantaggi quantistici avverranno tra 5 anni (2030) per il rilevamento e la simulazione molecolare potenziati dai quanti.
Obiettivo: Eseguire una stima dettagliata delle risorse: quanti qubit logici, porte, tempi di esecuzione e tassi di errore sono necessari per la distribuzione in produzione.
Esempio: La simulazione del FeMoco (cofattore ferro-molibdeno nell'enzima nitrogenasi) per le applicazioni di fertilizzanti richiedeva originariamente il 1011 Toffoli cancelli e 109 qubit fisici (stime del 2010). Entro il 2025, il miglioramento degli algoritmi ridurrà questo valore al 108-109 cancelli e 106 qubit - ancora scoraggiante, ma si sta avvicinando alla fattibilità.
Focus: Ottimizzazione degli algoritmi, compilazione dei circuiti, selezione dei codici di correzione degli errori, co-progettazione hardware-software.
Cronologia: Tra la metà del 2020 e l'inizio del 2030, con l'entrata in funzione dei sistemi a tolleranza di errore.
Obiettivo: Integrare i computer quantistici nei flussi di lavoro di produzione insieme ai classici HPC, all'infrastruttura cloud e agli stack software specifici del settore.
Requisiti: Vantaggio quantistico su un'applicazione completa end-to-end (non solo una subroutine di calcolo); accesso scalabile tramite API cloud; forza lavoro qualificata; quadri normativi.
Stato: 🔮 Futuro (2030): Nessuna applicazione ha ancora raggiunto la fase V. Google Quantum AI, IBM Quantum e altri fornitori stanno costruendo infrastrutture cloud in previsione.
3.2 L'approccio "Algorithm-First
La roadmap di Google enfatizza un strategia di sviluppo basata sull'algoritmo: iniziare con la Fase II (trovare un vantaggio quantistico verificabile sulle istanze del problema) piuttosto che saltare direttamente alla Fase III di identificazione dei casi d'uso. Perché?
- La verifica è fondamentale: Senza la possibilità di verificare i risultati quantistici, non ci si può fidare di essi per le applicazioni ad alto rischio.
- Esistono lacune nella conoscenza: I ricercatori quantistici spesso non hanno competenze di dominio e viceversa: trovare connessioni richiede un'esplorazione sistematica.
- La serendipità è importante: Alcune delle migliori applicazioni possono derivare da connessioni inaspettate (ad esempio, gli echi quantistici che consentono estensioni NMR non erano ovvi a priori).
- Le stime delle risorse si evolvono: L'ottimizzazione della fase IV può ridurre i requisiti di risorse di ordini di grandezza, rendendo fattibili applicazioni prima impossibili.
🤝 Colmare il divario di conoscenza con AI
Google sta esplorando l'uso di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per colmare il divario di conoscenza tra i ricercatori di algoritmi quantistici e gli esperti del settore. Addestrando i sistemi AI a scandagliare la letteratura di fisica, chimica e scienza dei materiali, si spera di identificare automaticamente le connessioni tra gli algoritmi quantistici (fase II) e i problemi del mondo reale (fase III). Questa iniziativa "AI per la scoperta di applicazioni quantistiche" rappresenta un'innovazione di meta-livello nello sviluppo dell'informatica quantistica.
💻 Sezione 4: Lo stack software - Cirq e la piattaforma Quantum AI di Google
4.1 Cirq: il framework quantistico open source di Google
Cirq è la libreria Python di Google per scrivere, simulare ed eseguire circuiti quantistici sui processori quantistici di Google e su altri hardware supportati. Rilasciata nel 2018 e sviluppata attivamente fino al 2025, Cirq è diventata uno dei framework di programmazione quantistica più popolari insieme a Qiskit di IBM e PyQuil di Rigetti.
Caratteristiche principali:
- Supporto del gate set nativo: Cirq è progettato per l'hardware quantistico a breve termine, con supporto nativo per i set di porte utilizzati nei processori superconduttori di Google (ad esempio, √iSWAP, porte sycamore).
- Modellazione realistica del rumore: Modelli di rumore incorporati per i qubit superconduttori, tra cui la decoerenza T1/T2, gli errori di gate e gli errori di misura
- Compilazione di circuiti personalizzati: Controllo a grana fine sulla compilazione dei circuiti e sull'ottimizzazione per topologie hardware specifiche
- Integrazione con TensorFlow Quantum: Interazione perfetta con TensorFlow Quantum per l'apprendimento automatico ibrido quantistico-classico
- Accesso al cloud: Integrazione diretta con i processori quantistici Quantum AI di Google tramite Google Cloud
| Struttura | Azienda | Hardware primario | Lingua | Punti di forza |
|---|---|---|---|---|
| Cirq | Qubit superconduttori (Sycamore, Willow) | Pitone | Focus NISQ a breve termine; integrazione di TensorFlow; modelli di rumore realistici | |
| Qiskit | IBM | Qubit superconduttori (Heron, Condor) | Pitone | Il più grande ecosistema; ampia libreria di algoritmi; accesso al cloud |
| PennyLane | Xanadu | Photonic (Borealis); plugin agnostici | Pitone | Focus sull'apprendimento automatico quantistico; autodiffusione; hardware-agnostico |
| Q# | Microsoft | Qubit topologici (futuro); simulatori | Q# (simile a C#) | Focus sulla tolleranza ai guasti; stima delle risorse; integrazione con Azure |
| Braket SDK | Amazon | Hardware-agnostico (IonQ, Rigetti, OQC) | Pitone | Accesso multi-vendor; ecosistema AWS; prezzi pay-per-shot |
4.2 Piattaforma Quantum AI di Google: Accesso al cloud
Ricercatori e sviluppatori possono accedere ai processori quantistici di Google via Google Cloud utilizzando Cirq. A partire dal 2025, Google fornisce:
- Servizio di calcolo quantistico: Accesso API ai processori quantistici di Google con assegnazione basata su quote
- Simulatori quantistici: Simulatori classici ad alte prestazioni per circuiti fino a ~30-40 qubit
- Partenariati di ricerca: Google Quantum AI collabora con istituzioni accademiche e aziende per fornire tempo dedicato ai processori quantistici per progetti di ricerca
- Risorse educative: Tutorial, codelabs e materiali didattici per l'educazione al calcolo quantistico
A differenza dell'approccio aperto della Rete Quantistica di IBM (che fornisce accesso pubblico e gratuito ad alcuni sistemi), l'accesso all'hardware quantistico di Google è più limitato e richiede tipicamente partnership di ricerca o accordi commerciali. Tuttavia, Google compensa con ampie risorse didattiche e accesso ai simulatori.
4.3 Il Campus Quantum AI: Infrastruttura su scala
Google Campus Quantum AI a Santa Barbara, in California, è una delle strutture di calcolo quantistico più avanzate al mondo. Inaugurato nel 2021 e ampliato fino al 2025, il campus presenta:
- Strutture di produzione dedicate: Camere bianche personalizzate per la fabbricazione di qubit superconduttori ottimizzate per la prototipazione rapida
- Infrastruttura criogenica: Decine di frigoriferi a diluizione che raffreddano i processori quantistici a 15 millikelvin
- Elettronica di controllo: Sistemi di controllo della temperatura ambiente con feedback in tempo reale per la correzione degli errori
- Integrazione dei centri dati: HPC classico co-locato per algoritmi e simulazioni ibride quantistico-classiche
Il campus rappresenta oltre $1 miliardo di investimenti in infrastrutture e impiega centinaia di ricercatori, ingegneri e tecnici che lavorano su hardware, software, algoritmi e applicazioni quantistiche.
Come programmare un computer quantistico usando Cirq - Tutorial sulla tecnologia IBM (6:00)
🔮 Sezione 5: Proiezioni 2026-2029 - Il percorso verso la tolleranza ai guasti
5.1 Tabella di marcia dell'hardware: Oltre Willow
Sebbene Google non abbia rilasciato pubblicamente una roadmap dettagliata per l'hardware post-Willow (a differenza del piano dettagliato di IBM per Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling), gli analisti del settore e le pubblicazioni di Google suggeriscono la seguente traiettoria:
Obiettivo: Dimostrare 10-20 qubit logici che operano simultaneamente con una correzione degli errori sotto soglia.
Hardware: Processore a ~500-1000 qubit fisici ottimizzato per il codice di superficie; connettività migliorata per la distillazione dello stato magico.
Pietra miliare: Esecuzione di algoritmi fault-tolerant su piccola scala (ad esempio, stima quantistica della fase su piccole molecole) con qubit logici.
Obiettivo: Sviluppare un'architettura di calcolo quantistico modulare con più processori quantistici collegati.
Hardware: Interconnessioni quantistiche che consentono la comunicazione tra processori quantistici separati; ogni modulo contiene 100-500 qubit.
Pietra miliare: Dimostrare il calcolo quantistico distribuito con qubit logici condivisi tra i moduli.
Obiettivo: Raggiungere oltre 100 qubit logici in grado di eseguire algoritmi di tolleranza ai guasti scientificamente utili.
Hardware: Sistema di oltre 10.000 qubit fisici con codici di correzione degli errori avanzati (possibilmente oltre i codici di superficie; ad esempio, codici di parità a bassa densità).
Applicazioni: Simulazioni di chimica quantistica per la scoperta di farmaci; scienza dei materiali; problemi di ottimizzazione nella logistica e nella finanza.
5.2 Sviluppo dell'algoritmo: Da NISQ a tolleranza ai guasti
La strategia di sviluppo dell'algoritmo di Google colma il divario tra i dispositivi quantistici rumorosi di scala intermedia (NISQ) come Willow e i futuri sistemi a tolleranza di errore:
- 2025-2026: Applicazioni NISQ: Focus sugli algoritmi quantistici variazionali (VQA) che sono resistenti al rumore: eigensolver quantistici variazionali (VQE), algoritmo di ottimizzazione approssimativa quantistica (QAOA), applicazioni di apprendimento automatico quantistico (QML)
- 2026-2027: NISQ mitigato dagli errori: Combinare l'hardware NISQ con tecniche di mitigazione degli errori (estrapolazione a rumore zero, cancellazione probabilistica degli errori) per estendere l'utilità senza la correzione completa degli errori.
- 2027-2029: tolleranza ai guasti precoce: Esecuzione di algoritmi fault-tolerant su piccola scala su 10-100 qubit logici: stima di fase quantistica, simulazioni di chimica quantistica, ricerca quantistica su problemi strutturati
- 2029+: tolleranza ai guasti su scala di utilità: Problemi target che richiedono 100-1000 qubit logici: crittografia (algoritmo di Shor), scoperta di materiali, progettazione di farmaci, modellazione finanziaria
5.3 Aree di applicazione
Sulla base della roadmap in cinque fasi di Google e della scoperta di Quantum Echoes, l'azienda dà la priorità ai seguenti settori applicativi per il periodo 2026-2029:
(Simulazione molecolare)
(Catalyst Design)
(Ripiegamento delle proteine)
(Potenziamento NMR)
Rilevamento a incremento quantistico (2026-2030)
L'algoritmo Quantum Echoes consente direttamente la spettroscopia NMR quantum-enhanced per la ricerca e lo sviluppo farmaceutico. Google stima che questa potrebbe diventare un'applicazione commercialmente valida entro 5 anni, consentendo alle aziende farmaceutiche di sondare le strutture molecolari con una sensibilità senza precedenti.
Scienza dei materiali (2027-2031)
La simulazione dei materiali a livello quantistico (superconduttori, materiali topologici, catalizzatori) richiede la risoluzione di complessi problemi di struttura elettronica. Google sta collaborando con aziende di scienza dei materiali per identificare le molecole target in cui la simulazione quantistica offre vantaggi rispetto ai classici calcoli della teoria funzionale della densità (DFT).
Scoperta di farmaci (2028-2032)
La modellazione delle interazioni di legame proteina-ligando, la previsione delle proprietà delle molecole di farmaci e la simulazione dei percorsi di reazione biochimica sono le grandi sfide della biologia computazionale. Google sta collaborando con partner farmaceutici per sviluppare algoritmi quantistici per questi problemi, anche se la maggior parte delle applicazioni richiede sistemi tolleranti ai guasti con oltre 100 qubit logici.
Ottimizzazione (2029+)
Mentre il QAOA (algoritmo di ottimizzazione approssimativo quantistico) può essere eseguito sull'hardware NISQ, per ottenere un vantaggio quantistico sui problemi di ottimizzazione del mondo reale (logistica, ottimizzazione del portafoglio, supply chain) è probabile che siano necessari sistemi con tolleranza ai guasti. Google sta esplorando approcci ibridi quantistici-classici in collaborazione con i clienti di Google Cloud.
5.4 Il panorama competitivo: Google vs. IBM vs. Atom Computing vs. IonQ
| Azienda | 2025 Stato | Tabella di marcia 2026-2029 | Punti di forza | Sfide |
|---|---|---|---|---|
| Google Quantum AI | Willow 105 qubit; QEC sotto soglia; vantaggio di 13.000 volte | Architettura modulare; oltre 100 qubit logici entro il 2029 | Primo QEC sotto soglia; vantaggio verificabile di Quantum Echoes; profonda esperienza AI/ML | Accesso esterno limitato; numero di qubit inferiore rispetto all'IBM; stretto controllo dell'ecosistema |
| IBM Quantum | Nighthawk 120q (fine 2025); demo Loon QEC; roadmap Starling fino al 2029 | 200 qubit logici entro il 2029; 100 milioni di porte; FTQC su scala industriale | Roadmap pubblica dettagliata; accesso aperto al cloud; la più grande rete quantistica (oltre 200 partner) | QEC non ancora al di sotto della soglia; in concorrenza con la propria attività classica; tempi di accesso più lenti |
| Atom Computing | Atomo neutro a 1.225 qubit (2024); scala a 1.500+ (2025) | Oltre 5.000 qubit entro il 2027; fault-tolerant entro il 2028 | Massimo numero di qubit grezzi; lunga coerenza; connettività riconfigurabile | Velocità dei gate inferiore a quella dei superconduttori; QEC immaturo; stack software limitato |
| IonQ | IonQ Forte Forte (36 qubit, #AQ 35); Tempo (2025) obiettivi #AQ 64+ | 100+ qubit entro il 2028; qubit logici a correzione di errore | Massima fedeltà di gate (99,9%+); connettività all-to-all; lunga coerenza | Basso numero di qubit rispetto ai rivali; sfide di scalabilità degli ioni intrappolati; dimostrazioni limitate di algoritmi |
| QuEra / Harvard | Atomo neutro a 256 qubit (Aquila); simulazione quantistica analogica | Sistemi a più di 1.000 qubit; sistemi ibridi analogico-digitali | Accesso AWS Braket; forti legami accademici; fisica Rydberg programmabile | Analog-first (modello a gate limitato); fase iniziale di commercializzazione; azienda di dimensioni ridotte |
⚠️ La gara si riscalda
La dimostrazione di Willow di Google ha intensificato la concorrenza nel campo dell'informatica quantistica. IBM ha risposto con annunci di roadmap accelerate (Nighthawk, Loon). Atom Computing ha annunciato partnership con DARPA e clienti commerciali. IonQ ha raccolto ulteriori fondi per scalare i sistemi a ioni intrappolati. Gli sforzi quantistici della Cina (Zuchongzhi, sistemi fotonici Jiuzhang) continuano a progredire, anche se con meno dettagli pubblici. Il periodo 2026-2029 determinerà quali aziende riusciranno a ottenere un vantaggio quantistico pratico su problemi commercialmente rilevanti.
🌐 Sezione 6: Ecosistema quantistico e partnership di Google
6.1 Collaborazioni accademiche
Google Quantum AI mantiene profondi legami con le principali università:
- UC Santa Barbara: Campus co-localizzato; incarichi di facoltà congiunti; pipeline di studenti di dottorato
- Caltech: Collaborazione sulla teoria della correzione degli errori quantistici; coautore dell'articolo Willow Nature
- MIT: Sviluppo di algoritmi quantistici; ricerca sull'apprendimento automatico quantistico
- Harvard: Fisica quantistica a molti corpi; ricerca sul crossover dell'atomo freddo
- Stanford: Reti quantistiche; ricerca sulla crittografia quantistica
6.2 Partnership aziendali
A differenza dell'ampia Rete Quantica di IBM, Google persegue partnership strategiche mirate:
- Clienti di Google Cloud: Partner aziendali selezionati (non nominati) che esplorano algoritmi quantistici per problemi specifici del settore
- Aziende farmaceutiche: Partenariati che esplorano la scoperta di farmaci potenziati dal punto di vista quantistico (dettagli sotto NDA)
- Aziende di scienza dei materiali: Collaborazioni sulla progettazione di catalizzatori per applicazioni energetiche
6.3 Iniziative di ricerca Quantum AI
Google sfrutta la sua esperienza AI per accelerare lo sviluppo del calcolo quantistico:
- TensorFlow Quantum: Libreria open-source per l'apprendimento automatico ibrido quantistico-classico
- AI per il controllo quantistico: Utilizzo dell'apprendimento automatico per ottimizzare la calibrazione dei qubit e le sequenze di gate
- LLM per la scoperta di applicazioni quantistiche: Uso sperimentale di modelli linguistici di grandi dimensioni per identificare connessioni quantistico-classiche
- Reti neurali quantistiche: Ricerca sugli analoghi quantistici del deep learning
🎓 Prompt di ricerca interattivi AI
🤖 Esplora questi argomenti con gli assistenti AI
Copiate e incollate questi suggerimenti in ChatGPT, Claude o altri assistenti AI per esplorare a fondo le scoperte di Google Quantum AI:
"Spiegate come il chip Willow di Google raggiunge la correzione degli errori quantistici sotto soglia utilizzando codici di superficie. Qual è il significato del fatto che il qubit logico a distanza 7 ha la metà del tasso di errore del qubit logico a distanza 5? Quali sono i requisiti di risorse (qubit fisici, tempi di gate, cicli di misura) per scalare i codici di superficie a 100 qubit logici?".
"Scomporre l'algoritmo Quantum Echoes di Google per misurare i correlatori fuori tempo (OTOC). Perché questo problema è difficile per i computer classici ma trattabile per i sistemi quantistici? Come fa l'algoritmo a ottenere un vantaggio quantistico verificabile? Quali sono le implicazioni per la spettroscopia NMR e la scoperta di farmaci?".
"Confrontate e contrastate l'approccio ai qubit superconduttori di Google (Willow) con i qubit superconduttori di IBM (Nighthawk), gli ioni intrappolati di IonQ, gli atomi neutri di Atom Computing e la fotonica di PsiQuantum. Quali sono i compromessi in termini di velocità del gate, tempo di coerenza, connettività, scalabilità e correzione degli errori? Quale modalità ha maggiori probabilità di raggiungere per prima l'informatica quantistica su scala di utilità e perché?".
"Analizzare il quadro di Google in cinque fasi per lo sviluppo di applicazioni quantistiche (Scoperta, Ricerca di istanze problematiche, Vantaggio del mondo reale, Ingegneria per l'uso, Distribuzione dell'applicazione). Qual è la sfida del "gap di conoscenza" nella fase III? In che modo Google sta utilizzando l'AI per colmare questo divario? Fornite esempi di algoritmi in ciascuna fase a partire dal 2025".
"Confrontate il framework Cirq di Google con Qiskit di IBM in termini di: 1) astrazione dell'hardware e supporto nativo del gate set, 2) capacità di modellazione e simulazione del rumore, 3) librerie di algoritmi e focus applicativo, 4) accesso al cloud e disponibilità dell'hardware, 5) comunità di sviluppatori e maturità dell'ecosistema. Quale framework dovrebbe scegliere uno sviluppatore quantistico nel 2025 e perché?".
Distinguere tra "supremazia quantistica", "vantaggio quantistico" e "vantaggio quantistico verificabile". In che modo la dimostrazione Sycamore di Google del 2019 (RCS in 200 secondi contro 10.000 anni classici) differisce dalla dimostrazione Quantum Echoes del 2025 (accelerazione di 13.000 volte sulla simulazione OTOC)? Perché la verificabilità è fondamentale per l'adozione nel mondo reale? Quando vedremo un vantaggio quantistico su problemi di valore commerciale?".
❓ Domande frequenti (FAQ)
Differenze chiave:
- Pietra miliare della correzione degli errori: Willow è il primo a dimostrare la correzione degli errori quantistici al di sotto della soglia (gli errori diminuiscono esponenzialmente all'aumentare della dimensione del qubit logico). Il processore Loon di IBM dimostra componenti chiave di tolleranza agli errori, ma non ha ancora raggiunto la piena scalabilità sotto soglia.
- Conteggio Qubit: Willow ha 105 qubit contro i 120 qubit di IBM Nighthawk (fine 2025). Il Condor di IBM ha raggiunto 1.121 qubit (2023) ma non era ottimizzato per la correzione degli errori.
- Architettura: Entrambi utilizzano qubit transmon superconduttori con correzione degli errori in codice di superficie. IBM si concentra sulla topologia del reticolo heavy-hex; Google utilizza un reticolo quadrato 2D.
- Software Stack: Google offre Cirq (più incentrato su NISQ, integrazione con TensorFlow). IBM offre Qiskit (ecosistema più ampio, algoritmi più tolleranti ai guasti, accesso più ampio al cloud).
- Apertura: IBM offre un ampio accesso pubblico ai processori quantistici tramite IBM Quantum Network (livello gratuito + premium). L'accesso all'hardware di Google è più limitato e richiede partnership.
In definitiva, la linea di fondo: Google è leader nelle dimostrazioni di correzione degli errori; IBM è leader nella scala dei qubit, nella trasparenza della roadmap pubblica e nell'apertura dell'ecosistema.
Cos'è: Quantum Echoes è un algoritmo quantistico che simula la dinamica di sistemi quantistici a molti corpi per misurare i correlatori fuori ordine temporale (OTOC) - quantità che rivelano come l'informazione quantistica si disperda in sistemi complessi.
Perché è importante:
- Primo vantaggio quantistico verificabile su un problema scientifico: Dimostrato un aumento di velocità di 13.000 volte rispetto al supercomputer Frontier su un problema che interessa davvero i fisici (non solo un benchmark sintetico come il Random Circuit Sampling).
- Verificabilità: I computer classici possono verificare i risultati di Quantum Echoes su istanze più piccole, fornendo fiducia nei calcoli quantistici più grandi - un aspetto critico per la fiducia nei risultati quantistici.
- Applicazioni a breve termine: Consente la spettroscopia NMR quantum-enhanced entro ~5 anni per la R&S farmaceutica, la caratterizzazione dei materiali e la biochimica.
- Percorso verso la tolleranza ai guasti: Dimostra che esistono algoritmi quantistici utili nel regime NISQ (prima della piena tolleranza ai guasti), motivando lo sviluppo di hardware a breve termine.
Dettagli tecnici: L'algoritmo utilizza la protezione dalla simmetria e la post-selezione per amplificare i segnali di interferenza OTOC(2). È resistente al rumore (rapporto segnale/rumore 2-3 su hardware NISQ) e scala in modo esponenziale il vantaggio quantistico all'aumentare delle dimensioni del problema.
Timeline per area di applicazione:
- 2026-2027: Rilevamento a incremento quantistico: Secondo le stime di Google, la spettroscopia NMR quantum-enhanced (tramite Quantum Echoes) potrebbe diventare pratica entro 5 anni per le applicazioni farmaceutiche.
- 2027-2029: Simulazioni di scienza dei materiali: Simulazione quantistica di piccole molecole, catalizzatori e materiali esotici per aziende disposte ad adottare tecnologie in fase iniziale. Richiede ~50-100 qubit logici.
- 2029-2031: Scoperta di farmaci: Simulazione quantistica di interazioni proteina-ligando, percorsi di reazione e proprietà molecolari su scala utile alle aziende farmaceutiche. Richiede 100-500 qubit logici.
- 2031-2035: Ottimizzazione e finanza: Vantaggio quantistico su problemi di ottimizzazione del mondo reale (logistica, ottimizzazione del portafoglio, supply chain). Richiede 500-1.000 qubit logici e una sofisticata correzione degli errori.
- 2035+: Crittografia: L'algoritmo di Shor che rompe la crittografia RSA (richiede milioni di qubit fisici, migliaia di qubit logici). La crittografia post-quantistica sarà ampiamente diffusa per allora, mitigando la minaccia.
Avvertenze: Queste tempistiche presuppongono un progresso esponenziale nella correzione degli errori, nella scalabilità dei qubit e nello sviluppo degli algoritmi. Passi avanti inaspettati (ad esempio, migliori codici di correzione degli errori, miglioramenti algoritmici) potrebbero accelerare le tempistiche; ostacoli imprevisti potrebbero ritardarle.
Trasparenza della tabella di marcia:
- IBM: Il più trasparente: roadmap pubblica dettagliata fino al 2029 (Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling) con conteggi specifici dei qubit, dei gate e delle tappe di correzione degli errori.
- Google: È disponibile pubblicamente una roadmap post-Willow meno specifica. Il quadro applicativo in cinque fasi fornisce una direzione strategica, ma manca di dettagli sulle pietre miliari dell'hardware.
- Atom Computing: Annunciata la scalabilità a oltre 5.000 qubit entro il 2027 e la tolleranza agli errori entro il 2028 (atomi neutri). Ambizioso ma meno dettagliato sulle specifiche della correzione degli errori.
- IonQ: La roadmap si concentra sulla scalabilità metrica dei qubit algoritmici (#AQ); obiettivo #AQ 64+ entro il 2025, 100+ entro il 2028. Meno enfasi sul numero di qubit grezzi.
Approccio tecnico:
- Google e IBM: Entrambi perseguono qubit superconduttori con correzione degli errori in codice di superficie: percorsi simili con dettagli di esecuzione diversi.
- Atom Computing e QuEra: Gli atomi neutri offrono un numero di qubit più elevato e una lunga coerenza, ma porte più lente e una correzione degli errori meno matura.
- IonQ e Honeywell/Quantinuum: Gli ioni intrappolati offrono le più alte fedeltà di gate (99,9%+) e la connettività all-to-all, ma devono affrontare problemi di scalabilità.
- PsiQuantum e Xanadu: Gli approcci fotonici promettono un funzionamento a temperatura ambiente e architetture in rete, ma richiedono milioni di qubit fisici per la tolleranza ai guasti.
In definitiva, la linea di fondo: Il punto di forza di Google è la dimostrazione della correzione degli errori sotto soglia e il vantaggio quantistico verificabile. Il punto di forza di IBM è la roadmap trasparente e l'ecosistema aperto. Atom Computing è leader nel numero di qubit grezzi. IonQ è leader nella fedeltà del gate. Il 2026-2029 determinerà quale approccio si scalerà in modo più efficace.
Accesso Google Quantum AI:
- Partenariati di ricerca: Via di accesso primaria. Google collabora con istituzioni accademiche e aziende selezionate su progetti di ricerca quantistica, fornendo tempo di elaborazione dedicato.
- Google Cloud (Limited): Alcuni servizi di calcolo quantistico sono disponibili su Google Cloud, ma l'accesso a hardware all'avanguardia (come Willow) è limitato.
- Simulatori Cirq: Simulatori open-source disponibili gratuitamente via Cirq per circuiti fino a ~30-40 qubit (a seconda dell'entanglement).
- Risorse educative: Tutorial, codelab e documentazione approfonditi su quantumai.google.
IBM Quantum Access (più aperto):
- Livello gratuito: IBM Quantum Network offre accesso gratuito a processori quantistici selezionati (in genere 5-7 qubit e alcuni sistemi a 27 qubit) a chiunque si iscriva.
- Accesso Premium: IBM Quantum Premium offre l'accesso a sistemi all'avanguardia (Heron, Nighthawk) ai clienti paganti e ai partner di ricerca premium.
- Simulatori di cloud: Simulatori ad alte prestazioni disponibili tramite IBM Quantum Platform.
- L'ecosistema più grande: Oltre 200 membri della rete IBM Quantum Network, tra cui università, laboratori nazionali e aziende Fortune 500.
Altre opzioni:
- Amazon Braket: Accesso multi-vendor (IonQ, Rigetti, OQC, QuEra) via AWS con prezzi pay-per-shot.
- Microsoft Azure Quantum: Accesso a IonQ, Quantinuum, Rigetti tramite il cloud Azure.
- IonQ Cloud: Accesso diretto ai sistemi a ioni intrappolati di IonQ.
Raccomandazione: Per imparare la programmazione quantistica, iniziate con il livello gratuito di IBM (Qiskit) o con AWS Braket. Per la ricerca d'avanguardia, perseguire partnership accademiche con Google o IBM. Per l'esplorazione commerciale, valutare AWS Braket o IBM Quantum Premium in base alle esigenze degli algoritmi.
Cosa significa "sotto soglia": Nella correzione degli errori quantistici, la "soglia" è il tasso massimo di errore del qubit fisico al di sotto del quale l'aggiunta di altri qubit a un qubit logico diminuzioni il tasso di errore logico piuttosto che aumentarlo. Per i codici di superficie, la soglia teorica è di circa 1% per gate.
Perché è difficile: Storicamente, ogni sistema quantistico ha visto tassi di errore logici aumento quando si scalano i qubit logici (più qubit = più errori che si accumulano). Questo crea un circolo vizioso che impedisce il progresso verso la tolleranza ai guasti.
Il risultato di Willow: Google ha dimostrato che un qubit logico a distanza 7 (49 qubit di dati) ha la metà del tasso di errore di un qubit logico a distanza 5 (25 qubit di dati) - un miglioramento esponenziale. È la prima volta che un sistema quantistico supera la barriera del sotto-soglia.
Perché è importante:
- Convalida la teoria della correzione degli errori: Dimostra che la correzione degli errori quantistici del codice di superficie funziona in pratica, non solo in teoria.
- Abilita il ridimensionamento: Con prestazioni al di sotto della soglia, Google può ora scalare a sistemi di 100, 1.000, 10.000+ qubit con la certezza che i tassi di errore logico continueranno a diminuire.
- Percorso verso la tolleranza ai guasti: La QEC sotto soglia è un prerequisito per la costruzione di computer quantistici tolleranti ai guasti su larga scala in grado di eseguire l'algoritmo di Shor, la chimica quantistica su larga scala, ecc.
- Pietra miliare competitiva: Google è il primo a dimostrarlo pubblicamente. Il processore Loon di IBM dimostra i componenti chiave, ma non ha ancora dimostrato una scalabilità esponenziale su più distanze di codice.
Il prossimo passo: Google deve ora dimostrare che 10-20 qubit logici operano simultaneamente, operazioni logiche di lunga durata (migliaia di cicli di correzione degli errori) e set di porte logiche universali (non solo la memoria). Queste sono le prossime pietre miliari verso l'informatica quantistica tollerante ai guasti.
🎯 Conclusione: La supremazia quantistica di Google... e il prossimo futuro
I 2025 risultati di Google Quantum AI - la correzione degli errori sotto soglia di Willow e il vantaggio quantistico verificabile di Quantum Echoes - rappresentano punti di svolta nella storia dell'informatica quantistica. Per la prima volta, abbiamo prova che la correzione quantistica degli errori scala come previsto dalla teoria, e prove che i computer quantistici possono risolvere problemi scientificamente utili più velocemente dei supercomputer classici.
Tuttavia, le sfide rimangono. I 105 qubit e i 2-3 qubit logici di Willow sono ben lontani dai 100-1.000 qubit logici necessari per le applicazioni trasformative. L'algoritmo Quantum Echoes, pur essendo innovativo, si applica a una classe ristretta di simulazioni fisiche. La tabella di marcia in cinque fasi di Google riconosce la sfida del "gap di conoscenza": collegare gli algoritmi quantistici a casi d'uso reali richiede una collaborazione interdisciplinare che è appena iniziata.
La finestra 2026-2029 sarà decisiva. Google deve tradurre la scoperta della correzione degli errori di Willow in sistemi a 10-100 qubit logici, mentre IBM porta la sua tabella di marcia Starling a 200 qubit logici. Atom Computing e IonQ spingeranno modalità alternative di qubit verso la scala di utilità. Startup come PsiQuantum (fotonica) e Rigetti (superconduttiva) perseguiranno vantaggi di nicchia. Gli sforzi della Cina in campo quantistico, pur essendo meno trasparenti, continuano a progredire rapidamente.
La corsa al calcolo quantistico con tolleranza ai guasti non è più una questione di se ma quando - e quale azienda arriva prima. L'approccio di Google basato sull'algoritmo, la profonda esperienza in AI e l'infrastruttura di Santa Barbara la posizionano come leader. Ma l'ecosistema aperto, la tabella di marcia dettagliata e le partnership della Rete Quantistica di IBM offrono una visione concorrente dell'innovazione quantistica su larga scala.
Per sviluppatori, ricercatori e aziende: È il momento di impegnarsi. Imparate la programmazione quantistica tramite Cirq o Qiskit. Esplorate i potenziali algoritmi quantistici per il vostro settore. Collaborate con i fornitori di sistemi quantistici per identificare i casi d'uso della fase III. Le aziende che oggi comprendono i punti di forza e i limiti del quantum saranno in grado di sfruttare i vantaggi del quantum quando arriverà alla fine del 2020 e all'inizio del 2030.
La rivoluzione dell'informatica quantistica non è più ipotetica. È qui, e sta accelerando.
📚 Fonti e riferimenti
- Blog Google Quantum AI: Vi presentiamo Willow, il nostro chip quantistico all'avanguardia (9 dicembre 2024)
- Pubblicazione su Nature: Correzione degli errori quantistici al di sotto della soglia del codice di superficie
- Google Research Blog: Far funzionare la correzione quantistica degli errori
- Blog Google Quantum AI: La scoperta dell'algoritmo Quantum Echoes (22 ottobre 2025)
- Pubblicazione su Nature: Vantaggio quantistico verificabile nella simulazione fisica
- Google Quantum AI: Tabella di marcia in cinque fasi verso l'utilità quantistica (13 novembre 2025)
- arXiv Preprint: La grande sfida delle applicazioni quantistiche
- Google Quantum AI: Cirq: Framework Python per il calcolo quantistico
- Google Quantum AI: Il nostro laboratorio - Campus Quantum AI
- Il Quantum Insider: Google Quantum AI mostra una velocità di 13.000× rispetto al supercomputer più veloce del mondo
- CBS News: Il computer quantistico di Google compie un passo avanti
- Forbes: Google AI delinea una tabella di marcia in cinque fasi per rendere utile il calcolo quantistico
Articolo #2 di 20 nella serie di approfondimenti sulle 20 principali aziende di calcolo quantistico
Avanti: Articolo #3 - IonQ: il calcolo quantistico a ioni intrappolati e la ricerca di #AQ 100
Precedente: Articolo #1 - IBM Quantum Deep Dive 2025
Kristof GeorgeStratega AI, consulente Fintech ed editore di QuantumAI.co
Kristof George è uno stratega digitale esperto e un editore fintech con oltre un decennio di esperienza nell'intersezione tra intelligenza artificiale, trading algoritmico e formazione finanziaria online. In qualità di forza trainante di QuantumAI.co, Kristof ha curato e pubblicato centinaia di articoli recensiti da esperti che esplorano l'ascesa del trading quantistico, i sistemi di previsione del mercato basati su AI e le piattaforme di investimento di nuova generazione.
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