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Perché il campionamento dei bosoni è considerato la prossima svolta nell'informatica quantistica?
All'avanguardia nell'informatica quantistica, il modello Boson Sampling ha attirato un'ampia attenzione. Questo concetto è stato proposto da Scott Aaronson e Alex Arkhipov per esplorare l'uso della diffusione dei bosoni per calcolare il valore di aspettativa permanente di una matrice. Il modello utilizza un interferometro lineare per generare campioni di una distribuzione di probabilità campionando la dispersione degli stessi bosoni. In particolare, la versione fotonica è considerata la piattaforma più promettente per realizzare dispositivi di campionamento di bosoni, considerandola quindi un approccio non universale al calcolo quantistico ottico lineare.
Sebbene non sia universale, si ritiene ancora che il campionamento dei bosoni sia in grado di eseguire molte attività difficili da svolgere con i computer tradizionali di oggi.
La configurazione di Boson Sampling richiede tre componenti di base: una sorgente affidabile di fotone singolo, un interferometro lineare e un rilevatore di conteggio di fotone singolo ad alta efficienza. La combinazione di questi componenti evita l’uso di qubit residui, misurazioni adattive e operazioni di entanglement, richiedendo risorse fisiche significativamente inferiori. Ciò rende il Boson Sampling un modello dimostrativo per l’informatica quantistica realizzabile nel prossimo futuro.
La ricerca attuale mostra che il campionamento dei bosoni implementato dai fotoni presenta vantaggi rispetto ai computer tradizionali nell'elaborazione di alcuni compiti difficili, soprattutto quando si tratta di calcoli "permanenti".
Tecnicamente, i risultati del campionamento dei bosoni richiedono l'iniezione di M singoli fotoni indistinguibili (N>M) in N modalità diverse, e quindi la misurazione di questi fotoni in uscita. La cosiddetta distribuzione di probabilità è ottenuta dalla ridistribuzione dei fotoni attraverso un interferometro ottico lineare. In questo caso, l'uso del concetto "permanente" per descrivere la distribuzione di probabilità dei fotoni misurati in uscita è proprio una delle difficoltà attualmente incontrate quando lo si implementa utilizzando i computer convenzionali.
Il calcolo della "permanenza" è un problema estremamente difficile e appartiene alla categoria di complessità #P-difficile.
Anche per i calcoli approssimati, questo problema è molto difficile Con l'approfondimento della ricerca, la complessità computazionale implicata dal Boson Sampling ha attirato grande attenzione da parte degli informatici teorici. Se il campionamento dei bosoni potesse essere simulato in modo efficace, significherebbe il collasso della gerarchia polinomiale, che è considerato uno scenario estremamente improbabile nella comunità informatica.
Un altro importante vantaggio del campionamento di boson è che richiede molte meno risorse per eseguire attività di calcolo rispetto alle soluzioni di calcolo quantistico ottico completamente lineare. Questo vantaggio rende Boson Sampling un candidato ideale per incarnare la potenza che l’informatica quantistica può portare nel prossimo futuro.
Con una configurazione ottica lineare adeguata, Boson Sampling può eseguire una serie di attività di calcolo complesse senza richiedere investimenti hardware eccessivi.
Molti pionieri dell'informatica quantistica stanno già lavorando per rendere il Boson Sampling una realtà, che sarà un passo fondamentale verso l'ulteriore sviluppo della tecnologia quantistica. Con il progresso della tecnologia, l’ottimizzazione degli algoritmi e il miglioramento dell’hardware, il campionamento dei bosoni può diventare un ponte che collega la teoria quantistica e le applicazioni pratiche.
In questo campo in rapido sviluppo, il campionamento dei bosoni non rappresenta solo una svolta tecnologica, ma ha anche il potenziale per cambiare la nostra comprensione fondamentale dell'informatica e dell'elaborazione delle informazioni. Con questi progressi, il futuro dell’informatica quantistica ridefinirà i limiti dell’informatica come la conosciamo?
