Milano, IA quantistica ispirata al cervello: studio della Statale

Un gruppo di ricercatori dell’Università degli Studi di Milano, guidato dal professor Enrico Prati, ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale su computer quantistici ispirato al funzionamento del cervello. Lo studio, pubblicato su NPJ Quantum Information, apre nuove prospettive sull’uso del rumore nei sistemi quantistici, trasformando una delle principali criticità di queste tecnologie in una risorsa per l’elaborazione dei dati.

I computer quantistici sono strumenti sperimentali capaci di sfruttare le leggi della meccanica quantistica per processare grandi quantità di informazioni. Uno dei loro limiti più rilevanti è però la forte sensibilità al rumore di fondo, cioè alle interazioni incontrollate tra i qubit e l’ambiente esterno, capaci di modificare lo stato quantistico e interferire con il calcolo. Proprio questa fragilità ha suggerito ai ricercatori milanesi un parallelismo con il cervello umano, dove i neuroni riescono a funzionare in un contesto biologico ricco di disturbi.

Il rumore diventa una risorsa per l’intelligenza artificiale

Secondo Prati, docente di Fisica Teorica della Materia presso il Dipartimento di Fisica Aldo Pontremoli della Statale, una delle caratteristiche più sorprendenti dei neuroni è la loro capacità di lavorare bene anche quando sono immersi in un ambiente rumoroso. In passato, questa osservazione ha ispirato modelli di intelligenza artificiale nei quali il rumore non viene eliminato, ma utilizzato per ripulire l’elaborazione dalle informazioni troppo vecchie.

Il meccanismo è noto come memoria evanescente: le informazioni non restano tutte attive allo stesso modo, ma si attenuano progressivamente nel tempo, consentendo al sistema di trattare meglio i dati in sequenza. I ricercatori dell’Università Statale hanno trasferito questa logica sulle reti di bit quantistici, verificando che il rumore di un computer quantistico può essere impiegato in modo utile e non soltanto subito come ostacolo.

Dal problema dei qubit a un meccanismo controllato

L’idea alla base dello studio risale al 2015, quando il gruppo di ricerca intuì che una particolare famiglia di algoritmi di intelligenza artificiale avrebbe potuto sfruttare il rumore quantistico invece di esserne danneggiata. All’epoca, però, mancavano le condizioni hardware necessarie per dimostrare concretamente questa possibilità.

La svolta è arrivata grazie al finanziamento PNRR avviato alla fine del 2023. Dopo due anni di lavoro, i ricercatori sono riusciti non solo a confermare la validità dell’intuizione, ma anche a individuare un modo per generare il meccanismo a comando, in forma controllata. Questo passaggio rappresenta uno degli aspetti più significativi dello studio, perché consente di trattare il rumore come un parametro gestibile all’interno dell’architettura di calcolo.

Applicazioni da genetica, finanza, energia e meteo

Il sistema sviluppato rientra nella famiglia dell’intelligenza artificiale ad eco, chiamata così per il riverbero dell’informazione che si perde progressivamente nel tempo. Questo tipo di modello è particolarmente adatto al trattamento di dati sequenziali, cioè informazioni che devono essere lette e interpretate nel loro sviluppo temporale.

Le possibili applicazioni spaziano dall’analisi di sequenze genetiche alle serie di dati finanziari, dalla previsione del carico delle reti elettriche agli scenari meteorologici. Tra le prospettive indicate rientra anche la costruzione del digital twin della Terra, una rappresentazione digitale avanzata del pianeta utile per simulazioni, previsioni e analisi ambientali complesse.

La natura come modello per nuove tecnologie

Il lavoro della Statale mostra come l’osservazione dei processi naturali possa suggerire strategie innovative per tecnologie ancora in fase di sviluppo. Il cervello, capace di elaborare segnali in un ambiente biologico rumoroso, diventa così un modello per ripensare il rapporto tra errore, disturbo e calcolo nei computer quantistici.

Per Prati, la natura si conferma una fonte di ispirazione preziosa, perché ha maturato attraverso milioni di anni di evoluzione soluzioni capaci di guidare anche la tecnologia contemporanea. In questo caso, un limite dei computer quantistici viene reinterpretato come opportunità: non eliminare completamente il rumore, ma imparare a usarlo per costruire sistemi di intelligenza artificiale più adatti a elaborare informazioni complesse e dinamiche.