Fonte: Le Scienze24 ottobre 2017Un nuovo studio ha dimostrato le potenzialità diuna macchina quantistica nella ricerca delle traccedel bosone di Higgs tra l'enorme mole di dati raccoltidagli esperimenti ATLAS e CMS al CERN di Ginevra.Per adesso, le sue prestazioni non superano quelledei programmi di apprendimento automatico basatisu calcolatori convenzionali, ma in futuro le cosepotrebbero cambiardi Davide Castelvecchi/Nature
computer sciencefisica delle particelleUn computer quantistico rudimentale ha riscopertoil bosone di Higgs. O qualcosa del genere.I fisici hanno lavorato duramente per sviluppare macchineche possono usare i fenomeni bizzarri della meccanicaquantistica per rendere più veloce il calcolo automatico.Ma sperano anche che questi computer quantistici possanorestituire il favore, aiutandoli a scoprire nuove leggi della natura.
Rappresentazione artistica della comunicazionetra due atomi in un computer quantistico(Credit: Science Photo Library/AGFOra un gruppo diricerca ha dimostrato che un circuito quantistico puòimparare a mettere ordine in pile enormi di dati ricavatida esperimenti di collisioni di atomi che hanno comeobiettivo la ricerca di una nuova particella.Il loro studio dimostrativo, condotto usando una macchinacostruita dalla società di calcolo quantistico D-Wave,che ha lavorato sul caso ora familiare del bosone di Higgs,non fornisce ancora un chiaro vantaggio rispetto alletecniche convenzionali. Ma gli autori, che firmano
un articolo su "Nature", sostengono che l'apprendimentoautomatico della macchina quantistica potrebbe fare ladifferenza nei futuri esperimenti, quando le quantità didati cresceranno ancora.Kyle Cranmer, fisico della New York University che nonera coinvolto nel lavoro, sostiene che è na boccatad'aria fresca vedere una macchina quantistica applicataun problema fisico pratico, invece che alle solitequestioni matematiche, come la fattorizzazione dinumeri interi in numeri primi. "Prima d'ora, le personeerano consapevoli che questo avrebbe potuto essererilevante", spiega. "Questo ci fa capire come forsepotrebbe essere".Soluzioni ottimaliNel 2012, due esperimenti presso il Large HadronCollider (LHC) del CERN, il laboratorio per la fisicadelle alte energie vicino a Ginevra, in Svizzera,annunciarono di aver dimostrato l'esistenza delbosone di Higgs, l'ultimo pezzo mancante del modellostandard della fisica delle particelle. I due esperimenti,CMS e ATLAS, trovarono la prova del bosone creatonelle collisioni di protoni dal modo in cui l'Higgsdecadeva in particelle più comuni, come fotoni adalta energia. Ma ogni volta che due protoni collidonoall'interno di LHC, centinaia di particelle vengonocreate, alcune delle quali possono essere scambiateper fotoni quando colpiscono i rivelatori.Per velocizzare la loro ricerca dell'Higgs, i fisici di ATLASe CMS hanno simulato i dati per addestrare gli algoritmidi apprendimento automatico in grado di separareil grano dal loglio, i fotoni dagli impostori.Più di recente, la fisica delle particelle Maria Spiropulu,che ha aiutato a guidare la ricerca dell'Higgs con CMS,voleva sapere se un computer quantistico potesseaiutare a rendere il processo di apprendimento piùefficiente, in particolare riducendo la quantità di dati simulati richiesti per addestrare il sistema."Volevo capire se fosse in grado di risolvere il problemadell'Higgs, perché è quello che conosco", ha spiegatoSpiropulu, che lavora al California Institute of Technologydi Pasadena.Il suo collaboratore Alex Mott, fisico che ora lavora pressla DeepMind di Londra, ha tradotto il processo diapprendimento in qualcosa che potrebbe essere calcolatoda un computer a 'ricottura quantistica' costruito dallaD-Wave, che ha sede a Burnaby, in Canada.Questo tipo di macchina trova le soluzioni ottimali a certiproblemi permettendo ai loop di superconduzione,che codificano informazione quantistica, di porsi nelloro stato di minima energia.L'idea era che la macchina quantistica potessetrovare i criteri ottimali che un computer ordinarioavrebbe potuto usare per cercare le "firme" delfotone nei dati reali di Higgs.Per verificare la loro teoria, il gruppo ha avutoaccesso alla macchina D-Wave machine dell'Universitàdella Southern California a Los Angeles.L'esperimento ha avuto successo, ha spiegatoSpiropulus: "possiamo fare l'addestramento conpiccolissimi insiemi di dati e trovare la soluzioneottimale".I ricercatori non hanno usato questi criteri perriscoprire l'Higgs, perché non ne avevano bisogno.Dimostrare che era possibile era la parte piùimportante del loro lavoro, ha spiegatoCranmer, specialista di analisi dei dati che hapartecipato alla ricerca dell'Higgs nella collaborazioneATLAS.Oltre la fisicaPer ora, non dobbiamo aspettarci che i fisici siconvertano ai computer quantistici: finora, lamacchina non si è comportata meglio dellaversione virtuale di se stessa che Spiropolu e ilsuo gruppo hanno fatto "girare" su un computerconvenzionale. E c'è ancora una lunga strada dafare per dimostrare che queste tecniche sono piùefficienti di alcuni algoritmi di apprendimentoautomatico esistenti, che sono in grado diaddestrarsi su insieme di dati relativamente piccoli,spiega Cranmer. Spiropulu è d'accordo, e aggiungeche sarà necessario confrontare i vari approcci l'uno rispetto all'altro per capire qual è il migliore.Ma i risultati potrebbero avere un impatto incampi oltre la fisica. Davide Venturelli, fisico chelavora per la Universities Space Research Associationand e per l'Ames Research Center della NASAdi Mountain View, in California, gestisce un programmache rende la macchina D-Wave situata ad Ames(gestita in modo congiunto da Google e dalla NASA)disponibile agli sperimentatori di tutto il mondo.I ricercatori in campi che vanno dalle scienze dellaTerra alla bioinformatica sono interessati a usarela ricottura quantistica, in particolare per l'applicazionedell'apprendimento automatico, spiega."La cosa interessante è che tutto funziona",spiega Mott.(L'originale di questo articolo è stato
pubblicato su Nature il 19 ottobre 2017. Traduzione ed editing a cura di Le Scienze. Riproduzione autorizzata, tutti i diritti riservati)