Molti programmatori quando leggono le notizie della stampa sulle ricerche in campo di computazione quantistica, si fanno delle ovvie domande. Credo che la curiosità sia legittima: come si programma un computer quantistico?
I computer quantistici si programmano in modo molto diverso dai computer tradizionali. Invece di operare con bit classici (0 e 1), i computer quantistici usano qubit, che possono trovarsi in una sovrapposizione di stati grazie ai principi della meccanica quantistica. Questo porta a un nuovo paradigma di programmazione, basato su logiche di superposizione, entanglement e interferenza.
Linguaggi di programmazione quantistica
Diversi linguaggi e framework sono stati sviluppati per scrivere programmi per computer quantistici, tra cui:
- Qiskit (IBM) – Basato su Python, permette di scrivere e simulare programmi quantistici.
- Cirq (Google) – Ottimizzato per l’hardware quantistico di Google.
- Q# (Microsoft) – Linguaggio creato per il Quantum Development Kit di Microsoft.
- PennyLane – Ottimizzato per il machine learning quantistico.
- Quil (Rigetti) – Usato su hardware Rigetti.
Come funziona la programmazione quantistica?
Un tipico programma quantistico segue questi passi:
- Inizializzazione dei qubit
I qubit vengono preparati in uno stato noto (di solito |0⟩). - Applicazione di porte quantistiche
- Le porte logiche quantistiche (simili a quelle classiche, ma con proprietà uniche) vengono applicate ai qubit.
- Alcune porte comuni:
- Hadamard (H): mette un qubit in sovrapposizione.
- CNOT: crea entanglement tra due qubit.
- Pauli-X, Y, Z: simili alle operazioni NOT, ma quantistiche.
- Gate di fase: manipolano le fasi relative degli stati.
- Misurazione
Quando si misura un qubit, collassa in uno stato classico (0 o 1) con una certa probabilità.
Esempio con Qiskit
Ecco un semplice programma in Python con Qiskit che crea uno stato di sovrapposizione e lo misura:
from qiskit import QuantumCircuit, Aer, transpile, assemble, execute
# Creiamo un circuito con un qubit e un bit classico per la misura
qc = QuantumCircuit(1, 1)
# Applichiamo una porta Hadamard per creare sovrapposizione
qc.h(0)
# Misuriamo il qubit
qc.measure(0, 0)
# Simuliamo l'esecuzione
simulator = Aer.get_backend('aer_simulator')
compiled_circuit = transpile(qc, simulator)
job = execute(compiled_circuit, simulator)
result = job.result()
# Stampiamo i risultati della misura
print(result.get_counts())
Difficoltà e differenze rispetto alla programmazione classica
- Probabilità invece che determinismo: i risultati sono spesso probabilistici, non deterministici.
- Algoritmi diversi: si usano algoritmi quantistici come Shor (per fattorizzazione) o Grover (per ricerca).
- Hardware limitato: attualmente i computer quantistici hanno pochi qubit e sono soggetti a errori.
Se sei un programmatore e vuoi iniziare a sperimentare, puoi provare Qiskit con un simulatore su PC oppure eseguire codice su un vero computer quantistico tramite IBM Quantum Experience.
Cosa studiare per essere preparati al futuro
Certo! Possiamo strutturare un percorso rapido per farti arrivare preparato. Ti consiglio di partire con questi passi:
Fase 1: Concetti di base della computazione quantistica
- Qubit e sovrapposizione: i qubit possono essere 0, 1 o una combinazione di entrambi.
- Entanglement: due qubit possono essere correlati in modo che il valore di uno influenzi immediatamente l’altro.
- Interferenza quantistica: gli stati quantistici possono combinarsi per aumentare o annullare certe probabilità.
💡 Obiettivo: Avere familiarità con questi concetti e saper spiegare perché la computazione quantistica è diversa da quella classica.
Fase 2: Programmazione con Qiskit
Qiskit è uno dei framework più usati e ha una sintassi simile a Python. Ti consiglio di:
- Installare Qiskit:
pip install qiskit - Creare e simulare un semplice circuito quantistico.
- Capire il funzionamento delle porte logiche quantistiche come Hadamard, CNOT e Pauli-X/Y/Z.
💡 Obiettivo: Scrivere e simulare un semplice circuito quantistico.
Fase 3: Algoritmi quantistici essenziali
- Algoritmo di Grover: accelera la ricerca in un database non ordinato.
- Algoritmo di Shor: scompone un numero in fattori primi (importante per la crittografia).
- Fourier quantistico: usato in molti algoritmi avanzati.
💡 Obiettivo: Conoscere almeno uno di questi algoritmi e saper spiegare perché è più efficiente di un equivalente classico.
Fase 4: Simulazione su hardware reale
IBM offre l’IBM Quantum Experience, dove puoi eseguire codice su veri computer quantistici.
💡 Obiettivo: Caricare ed eseguire un programma semplice su un vero computer quantistico.
Buona fortuna!
Una volta, quando si parlava di “futuro” la propria immaginazione si proiettava verso scenari molto lontani, oggi è molto importante capire che alcuni tipi di “futuro” possono essere distanti pochi mesi.
Questo vale sicuramente per la professione del “programmatore”, in questo articolo ti abbiamo consigliato un percorso di apprendimento da fare da autodidatta e con le risorse che si trovano in rete.
