Gordon Moore, cofondatore di Intel, nel lontano 1965 formulò un enunciato tratto da un’osservazione puramente empirica, la cosiddetta “Prima legge di Moore”, un modello previsionale sul quale si è basato lo sviluppo di varie generazioni di sistemi di elaborazione dati. La legge Moore afferma che i microprocessori elettronici raddoppiano le loro performance entro una certa unità di tempo, mantenendo relativamente invariati i costi. Sulla base di tale affermazione, per decenni si sono descritti i progressi dei computer classici, e la legge in questione ha rappresentato e per taluni tuttora rappresenta, un punto di riferimento nell’ambito dell’evoluzione delle tecnologie computazionali. Oggi, in un contesto tecnologico totalmente differente da quello di decenni fa, si discute spesso se la legge dedotta da Moore sia ancora valida per descrivere l’evoluzione della microelettronica, e tra ugualmente autorevoli esponenti del mondo tecnologico c’è chi la ritiene ormai superata e chi al contrario le prospetta una rinnovata e lunga vita.
Cos’è accaduto nel frattempo? Abbiamo assistito all’avvento del quantum computing, tecnologia informatica che utilizza hardware e algoritmi basati sui principi della meccanica quantistica per risolvere problemi complessi implementando modalità di funzionamento sempre più lontane da quelle classiche.
La nascita del quantum computing si deve a Richard Feynman, scienziato che per primo teorizzò quelli che oggi vengono classificati come “simulatori quantistici”, macchine che consentono lo studio di sistemi quantistici impossibili da modellare persino con un supercomputer. Il processo di sperimentazione che ne è derivato ha avuto inizio negli anni ’80 e sta tutt’ora proseguendo: una rivoluzione informatica vera e propria. Contrariamente a quanto accade alle tecnologie digitali classiche, costruite sulla base dei bit, unità di informazione in grado di immagazzinare valori binari, 0 oppure 1, il calcolo quantistico poggia le sue basi sui cosiddetti qubit, i quali possono dare luogo al fenomeno della sovrapposizione, essendo di fatto in grado di rappresentare ogni combinazione intermedia dei valori binari stessi. Ciò consente ai computer quantistici di esplorare più sentieri paralleli, anziché dover effettuare calcoli separati per giungere a risultati distinti. Ma dalla meccanica quantistica i nuovi calcolatori hanno ereditato anche l’interferenza, ovvero quella capacità legata alla natura ondulatoria di una particella di diminuire o amplificare l’azione di altre particelle quantistiche per cui la probabilità di un particolare risultato è accertata aggregando le diverse vie raffigurate dagli stati di sovrapposizione. Un breve accenno merita, infine, anche il fenomeno dell’entangelment, ossia la possibilità per i qubit di agire in maniera interdipendente, per cui due qubit perdono la loro natura individuale per assumere un’unità di coppia, condizione in virtù della quale un qubit influenza l’altro e viceversa. Da ciò conseguono aumenti di scala esponenziali, anziché lineari, nella potenza di calcolo all’aumentare dei qubit stessi incorporati nel calcolatore, il che fa tuttavia intravedere un’analogia con la legge di Moore a mio avviso, per lo meno nella capacità dei computer quantistici di crescere esponenzialmente con l’evoluzione tecnologica dei qubit e il continuo miglioramento dell’efficienza degli algoritmi ad essi associati.
Sebbene ancora nascente, l’impronta della tecnologia quantistica è già evidente in diversi settori scientifici, dalla fisica alla chimica, dall’economia alle comunicazioni. Ma le sue implicazioni nell’ottimizzazione energetica sono particolarmente evidenti, e danno origine ad una nuova era di efficienza e di innovazione nell’ambito della transizione energetica verso il Net Zero. Fra i tanti ambiti di applicazione in cui l’informatica quantistica risulta particolarmente efficace in campo energetico, possiamo infatti citare la generazione e lo stoccaggio di energia per il miglioramento dell’efficienza produttiva delle risorse energetiche stesse, con riferimento in particolare a quelle rinnovabili come eolico, solare, idroelettrico. Ma vale la pena accennare anche alla possibilità di simulare e modellare il comportamento della materia con tecniche di dinamica molecolare per la scoperta di materiali altamente performanti da applicare allo sviluppo di nuove fonti energetiche, come la fusione a confinamento magnetico. Si registra inoltre un notevole miglioramento nell’elaborazione di analisi avanzate di sistemi complessi, ai fini dell’ottimizzazione delle attività operative su tutta la catena del valore, a partire dal trading energetico, ovvero da quel processo di acquisto e vendita di asset legati all’energia, come titoli energetici e materie prime energetiche.
Esistono ulteriori aree di impiego del quantum computing di particolare rilevanza: la possibilità di effettuare simulazioni complesse per sviluppare nuovi tipi di celle solari, di generatori eolici e di apparecchiature geotermiche; la sensoristica, laddove i sensori ad alte prestazioni sono ampiamente utilizzati in tutto il settore energetico per applicazioni come l’integrità della pipeline, il monitoraggio dei gas serra, la scoperta delle risorse e il costante controllo della rete; lamodellazione delle reazioni catalitiche, che va incontro alla proposta degli scienziati di convertire CO2 in prodotti chimici utili per mitigare le emissioni di gas serra.
Ma c’è di più. L’informatica quantistica può infatti migliorare le prestazioni di previsione per monitorare al meglio la discontinuità del baseload generato da fonti rinnovabili, la gestione della domanda di energia nelle reti elettriche, l’affidabilità e la stabilità nei sistemi di alimentazione elettrica, l’ottimizzazione della gestione delle risorse idriche grazie alla possibilità di esaminare enormi quantità di dati meteorologici e idrologici. E ancora: il miglioramento delle batterie dei veicoli elettrici, lo sfruttamento dell’ammoniaca verde sia come combustibile che come fertilizzante, ma anche l’accelerazione della riduzione dei costi dell’idrogeno per un’alternativa fattibile ai combustibili fossili.
Il quantum computing può persino creare un impatto decisamente positivo su tutte quelle tecnologie di cattura del carbonio, fondamentali per ridurre la quantità di CO2 nell’atmosfera, laddove algoritmi quantistici possono ottimizzare processi industriali e catene di approvvigionamento, riducendo le emissioni di carbonio e migliorando l’efficienza energetica complessiva, tanto che, secondo uno studio McKinsey, le applicazioni quantum computing potrebbero aiutare a sviluppare tecnologie climatiche in grado di ridurre la CO2 nell’ordine di 7 gigatonnellate all’anno entro il 2035, traguardo decisamente rilevante.
Ma se in campo energetico l’informatica quantistica può fare tutto questo, ossia portare a un uso più efficiente delle fonti energetiche rinnovabili e a una riduzione degli sprechi energetici, in sostanza il quantum computing rappresenta un’opportunità senza precedenti per costruire un futuro più efficiente e sostenibile dal punto di vista energetico.
Concentrandoci infine sui trend economici associati alle tecnologie quantistiche, secondo una recente pubblicazione dell’Istituto per la Competitività (I-Com), in ottica futura, le stime indicano un mercato delle tecnologie quantistiche che genererà entro il 2040 ricavi per oltre 100 miliardi di dollari. Dalla stessa fonte cito: “Per far sì che le iniziative attualmente in atto diano i frutti sperati, appare opportuno cominciare già da ora ad operare un forte programma di rafforzamento dell’istruzione accademica, allineando i bisogni del prossimo decennio delle imprese agli skills di cui disporrà buona parte della forza lavoro del futuro. (…). Peraltro, un punto che negli anni a venire merita piena attenzione, e che sinora è stato solamente vagamente esplorato, è quello riguardante le interdipendenze che potrebbero venirsi a creare tra intelligenza artificiale e calcolo quantistico. Infatti, come sottolineato da numerosi esperti del settore, è bene prendere contezza del fatto che queste due tecnologie possono essere a tutti gli effetti considerate come complementari, e che quindi gli avanzamenti conseguiti su una delle due possano aprire nuove possibilità di applicazione, oltre che di ricerca, altresì sull’altra”.
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