Per anni, il mondo dell’informatica quantistica, è stato pervaso da una sorta di promessa implicita:
l’arrivo di quel momento in cui alcuni problemi sarebbero diventati semplicemente irrisolvibili per i computer tradizionali.
Non perché lenti o inefficienti: semplicemente perché irrimediabilmente fuori portata.
Questo anatema ha un nome preciso: vantaggio quantistico o, nella sua formulazione più aggressiva, supremazia quantistica. Vale a dire, dimostrare che un computer quantistico può affrontare un problema impossibile (o praticamente impossibile) per qualsiasi macchina classica.
by O. D. B. – 6 giugno 2026
Negli ultimi anni diverse aziende e laboratori hanno sostenuto di aver raggiunto questo traguardo, almeno in alcuni ambiti specifici. Tra queste c’è D-Wave, azienda canadese specializzata in una particolare architettura chiamata quantum annealing, o “ricottura quantistica”.
Nel marzo 2025, un gruppo di ricercatori guidato dalla stessa D-Wave pubblicò sul Science uno studio molto ambizioso: secondo i loro dati, il processore quantistico Advantage2 riusciva a simulare la dinamica quantistica di sistemi magnetici complessi a una velocità irraggiungibile per i sistemi di elaborazione classici.
Ma poco più di un anno dopo, un altro team di fisici ha fatto qualcosa che, nel mondo scientifico, ha quasi il sapore di una raffinata provocazione: ha preso quella stessa sfida e l’ha risolta usando un normale, classico, “fuori portata” computer tradizionale (in alcuni test, persino un laptop).
Una guerra silenziosa tra due mondi computazionali
Per capire meglio e perché questa vicenda sia così importante, bisogna chiarire un punto fondamentale: i computer quantistici non sono semplicemente “computer più veloci”, soprattutto, funzionano secondo principi diversi…completamente diversi.
Nei computer tradizionali l’informazione è rappresentata da bit che possono assumere valore 0 oppure 1. Nei computer quantistici, invece, entrano in gioco i qubit, sistemi fisici che possono trovarsi in sovrapposizioni di stati differenti. È proprio questa proprietà a rendere il calcolo quantistico così performante, promettente e difficile da simulare.
Quando molti qubit interagiscono tra loro, infatti, il sistema genera enormi quantità di entanglement quantistico: correlazioni profonde che impediscono di descrivere ogni particella separatamente.
“Quando si hanno molte particelle che interagiscono secondo le leggi della fisica quantistica, si ottiene una funzione d’onda che descrive lo stato del sistema”, spiega Joseph Tindall del Center for Computational Quantum Physics (CCQ) del Flatiron Institute. “È un oggetto enorme che diventa sempre più grande man mano che aumenta il numero di particelle.” Ed è qui che nasce il problema.
La quantità di informazione necessaria cresce così rapidamente da diventare ingestibile per i computer classici…almeno in teoria.
Il problema che sembrava fuori portata
Il lavoro di D-Wave riguardava la simulazione di “vetri di spin”, sistemi magnetici disordinati utilizzati per studiare fenomeni complessi della materia quantistica. Il loro processore quantistico era stato impiegato per riprodurre la dinamica di questi sistemi su reticoli bidimensionali e tridimensionali composti da centinaia di qubit.
Secondo il team, il risultato mostrava qualcosa di molto vicino a un reale vantaggio quantistico.
Nel loro articolo scrivevano che “le «ricottura quantistica» possono rispondere a quesiti di importanza pratica che potrebbero rimanere fuori dalla portata del calcolo classico.”
Ma quella frase attirò immediatamente l’attenzione di molti ricercatori nel campo dell’informatica classica. Tra questi c’erano gli scienziati del CCQ.
“Ogni volta che noi (del CCQ) ci imbattiamo in affermazioni di questo tipo, siamo sempre un po’ scettici”, afferma Tindall, primo autore del nuovo articolo pubblicato su Science. “Tipo: «Avete provato questo? Avete provato quello?»”
Uno scetticismo non dovuto certo ad una vuota ostilità ideologica verso il calcolo quantistico o il lavoro della D-Wave. Al contrario: nasceva dalla consapevolezza che la storia dell’informatica è costellata di problemi dichiarati “impossibili”…fino all’arrivo di un nuovo algoritmo.Ed è esattamente ciò che è successo.
L’arma nascosta: un algoritmo degli anni ’80
Il team del Flatiron Institute ha deciso di affrontare il problema utilizzando uno strumento matematico chiamato rete tensoriale.
Tindall usa una metafora efficace per descriverlo: “un file zip per la funzione d’onda”.
In pratica, invece di memorizzare l’intero stato quantistico (cosa proibitiva), le reti tensoriali comprimono l’informazione in strutture matematiche più gestibili, composte da piccole tabelle numeriche interconnesse.
L’idea non è nuova. La vera sorpresa è il modo in cui il team l’ha adattata.
I ricercatori hanno ripreso un vecchio algoritmo sviluppato negli anni ’80, chiamato propagazione delle credenze, aggiornandolo per il contesto della fisica quantistica moderna e delle reti tensoriali tridimensionali.
“È un po’ più approssimativo rispetto ad altri metodi, ma è molto più economico e possiamo applicarlo in modo molto più diretto a problemi più complessi”, afferma Miles Stoudenmire, coautore dello studio e ricercatore scientifico del CCQ.
Il risultato è stato inatteso persino per gli standard del settore. Il team è riuscito a simulare sistemi quantistici enormi con risorse computazionali relativamente modeste.
“Tindall ha eseguito molti dei calcoli iniziali su un computer portatile”, spiegano i ricercatori.
Ed è proprio questo dettaglio ad aver colpito molti fisici.
Perché l’intera narrativa del vantaggio quantistico si basa sull’idea che certi problemi siano intrattabili per l’hardware convenzionale. Qui, invece, un gruppo di ricercatori stava dimostrando che il vero limite non era necessariamente la potenza del computer, ma il modo in cui il problema veniva affrontato matematicamente.
Una rivalità che in realtà è collaborazione
A prima vista, la vicenda potrebbe sembrare una sorta di “sconfitta” del calcolo quantistico, ma la realtà è decisamente meno banale.
Il rapporto tra informatica classica e quantistica non è una guerra frontale in cui una tecnologia deve necessariamente annichilire l’altra. È piuttosto una competizione che costringe entrambi i campi a evolversi.
Ogni volta che un computer quantistico raggiunge un nuovo traguardo, gli esperti di simulazione classica cercano nuovi algoritmi per recuperare terreno. E quando questi algoritmi migliorano, costringono i ricercatori quantistici a spingersi ancora oltre.
“Il lato positivo del dibattito tra informatica classica e quantistica è che esiste una forte sinergia tra il tipo di simulazioni che ci interessano, i codici che scriviamo e ciò che è realizzabile su questi computer quantistici”, afferma Tindall.
Anche D-Wave, in fondo, sembra considerare questa dinamica quasi inevitabile. Dopo le critiche iniziali, il team ha infatti ampliato i propri esperimenti utilizzando ancora più qubit e simulazioni più ampie, annunciando nuovi lavori in preparazione. In altre parole: la sfida continua.
Il vero nodo è comprendere la materia quantistica
Dietro questo “scontro tecnico” c’è però una questione molto più ampia, e simulare sistemi quantistici complessi non è soltanto una gara computazionale: parliamo di uno dei problemi centrali della fisica moderna.
Materiali come i superconduttori, ad esempio, dipendono da fenomeni collettivi quantistici estremamente difficili da definire. Comprenderli potrebbe significare progettare nuove tecnologie energetiche, elettroniche o magnetiche.
Ed è proprio qui che questi algoritmi potrebbero diventare cruciali.
Il gruppo del CCQ sta già cercando di andare oltre i sistemi a qubit statici, per affrontare problemi ancora più complessi, legati a elettroni che possono muoversi liberamente all’interno dei materiali.
“Si tratta di problemi quantitativamente molto più complessi”, osserva Stoudenmire. “Quindi, questo è uno dei prossimi grandi obiettivi che vogliamo raggiungere.”
Ed è forse questo l’aspetto più interessante di tutta la vicenda. La vera rivoluzione non è tanto aver “smentito” un’affermazione di supremazia quantistica, quanto aver mostrato quanto sia ancora aperta la partita.
Per anni, il pensiero prevalente è stato che il futuro del calcolo dipendesse soprattutto dall’hardware: costruire macchine sempre più potenti, sempre più esotiche, sempre più quantistiche. Questi lavori suggeriscono invece qualcosa di più “sottile”.
A volte, il vero progresso richiede non tanto macchine, dispositivi dall’architettura inedita, bensì un’architettura concettuale altrettanto originale.
Come in questo caso: un’intuizione matematica tanto intelligente da costringere i limiti stessi a spostarsi.
Fonti:
