Un chip neuromorfico capace di operare a temperature prossime allo zero assoluto potrebbe cambiare radicalmente il futuro del quantum computing. Non è fantascienza, ma il risultato concreto di una ricerca condotta alla University of Hong Kong, pubblicata su Nature Communications il 12 giugno 2026. E la cosa davvero notevole è che tutto parte da un componente già diffusissimo nell’industria: un transistor in carburo di silicio.

Il gruppo di ricerca, guidato dal professor Yuhao Zhang e dal dottorando Xin Yang, ha trovato il modo di far comportare un singolo transistor SiC MOSFET come un neurone artificiale. In pratica, il dispositivo genera impulsi elettrici che imitano quelli del cervello umano, ma lo fa a temperature incredibilmente basse, fino a 10 millikelvin. Per dare un’idea: parliamo di un ambiente più freddo dello spazio profondo. Il meccanismo sfrutta un fenomeno chiamato resistenza differenziale negativa, che nel carburo di silicio emerge in modo particolarmente stabile e riproducibile quando si scende sotto i 2 Kelvin.

Perché serve proprio lì, nel cuore gelido dei computer quantistici

Chiunque abbia seguito anche superficialmente lo sviluppo dei computer quantistici sa che i qubit, le unità fondamentali di calcolo, sono bestie capricciose. Devono restare a temperature bassissime per funzionare, e l’elettronica di controllo tradizionale, basata su silicio, genera troppo calore. Questo costringe i progettisti a piazzare i circuiti di controllo lontano dai qubit, collegandoli con cavi lunghissimi che complicano tutto e limitano la scalabilità dei sistemi.

Il chip neuromorfico in carburo di silicio risolve questo problema alla radice. Consuma migliaia di volte meno energia rispetto all’elettronica convenzionale, e quindi può stare fisicamente accanto ai qubit senza disturbarli. Come ha spiegato il professor Zhang, questo approccio riduce drasticamente il carico termico sui sistemi criogenici, aprendo la strada a computer quantistici su larga scala molto più pratici da costruire.

C’è un dettaglio che rende tutto ancora più interessante dal punto di vista industriale. Il carburo di silicio è già prodotto in enormi volumi per veicoli elettrici e reti energetiche. Questo significa che la produzione di questi chip criogenici potrebbe appoggiarsi su fonderie già esistenti, su wafer da 300 millimetri, senza dover inventare processi manifatturieri da zero. Una scalabilità che raramente si vede quando si parla di tecnologie così avanzate.

Oltre il quantum computing: dallo spazio profondo alle reti neurali criogeniche

La ricerca non si è fermata al singolo neurone artificiale. Il team ha dimostrato che più dispositivi possono essere collegati in cascata, formando reti neurali artificiali operative a temperature criogeniche. Questo apre scenari affascinanti per l’elaborazione dati locale direttamente dentro i sistemi quantistici, con applicazioni immediate nella correzione degli errori quantistici e nel controllo in tempo reale dei qubit.

Ma le ambizioni vanno anche oltre il quantum computing. Circuiti così efficienti e resistenti al freddo estremo potrebbero trovare impiego nelle missioni spaziali di prossima generazione. Sulla superficie lunare, o nelle regioni più remote del sistema solare, dove le temperature sono spietate e ogni milliwatt di energia conta, questa tecnologia potrebbe fare la differenza tra una missione possibile e una irrealizzabile.

Quello che colpisce di più, alla fine, è la semplicità elegante dell’idea. Prendere un componente industriale già maturo, scoprire che nasconde proprietà fisiche straordinarie a basse temperature, e trasformarlo in qualcosa che imita il cervello umano per far funzionare meglio i computer del futuro. È il tipo di innovazione che non fa rumore, ma che potrebbe davvero spostare gli equilibri.

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Il chip Majorana 2 di Microsoft segna un punto di svolta nel mondo del calcolo quantistico, e la ragione è più concreta di quanto si possa pensare. L’azienda di Redmond ha dichiarato che la sostituzione di alcuni materiali all’interno del processore ha migliorato in modo significativo le prestazioni dei qubit topologici, quei particolari bit quantistici che sfruttano le proprietà matematiche della topologia per ridurre gli errori durante le operazioni di calcolo.

Sembra una di quelle notizie da addetti ai lavori, e in parte lo è. Ma il punto chiave è semplice: uno dei problemi più grandi dei computer quantistici è che i qubit sono fragili, instabili, e tendono a sbagliare. La strategia topologica punta a rendere queste unità di calcolo molto più robuste per natura, non correggendo gli errori dopo che si verificano, ma evitando che si presentino in partenza. Ed è esattamente quello che Microsoft sta cercando di ottenere con il Majorana 2.

Cosa cambia davvero con i nuovi materiali

Il cuore della questione sta nei materiali. Quando si parla di chip quantistici, ogni componente fisico conta in modo sproporzionato rispetto ai processori tradizionali. Microsoft ha spiegato che lo swap dei materiali nel Majorana 2 ha permesso di stabilizzare i cosiddetti fermioni di Majorana, particelle quasi mitologiche nel campo della fisica delle particelle, che rappresentano il fondamento teorico su cui poggia l’intera architettura del chip.

In pratica, cambiando la composizione dei substrati e delle giunzioni superconduttive, il team di ricerca è riuscito a ottenere qubit che mantengono la coerenza quantistica più a lungo. E più a lungo un qubit resta coerente, più operazioni utili riesce a completare prima di “perdere il filo”. È un po’ come avere un equilibrista che, grazie a scarpe migliori, riesce a camminare sul filo molto più lontano senza cadere.

Non si tratta ancora di un computer quantistico pronto per il mercato, va detto con chiarezza. Ma il Majorana 2 rappresenta un passo avanti concreto nella dimostrazione che l’approccio topologico non è solo teoria elegante scritta su una lavagna, bensì qualcosa che funziona nella pratica.

Perché questa notizia conta nel panorama più ampio

La corsa al computer quantistico vede protagonisti diversi colossi tecnologici, da Google a IBM, passando per startup agguerrite. Ognuno segue strade diverse. Microsoft ha scommesso forte sulla topologia, una scelta considerata rischiosa per anni perché i risultati sperimentali tardavano ad arrivare. Ora, con il Majorana 2, arriva una conferma tangibile che quella scommessa potrebbe ripagare.

Il vantaggio dei qubit topologici, se davvero manterranno le promesse, è enorme: meno errori significa meno risorse spese nella correzione degli errori, il che si traduce in macchine quantistiche più efficienti e potenzialmente più scalabili. Insomma, meno spreco computazionale e più potenza utile.

Resta da vedere come evolverà il Majorana 2 nei prossimi mesi e se Microsoft riuscirà a scalare questa tecnologia oltre il laboratorio. Ma una cosa è chiara: il cambio di materiali non è stato un dettaglio ingegneristico qualsiasi. È stato, a tutti gli effetti, la mossa che ha dato credibilità a un intero approccio al calcolo quantistico.

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Simulare materiali quantistici così complessi da mettere in ginocchio i supercomputer più potenti al mondo sembrava un’impresa fuori portata. Eppure un nuovo algoritmo quantistico sviluppato dai ricercatori della Aalto University ha fatto esattamente questo, aprendo scenari che fino a poco tempo fa appartenevano alla fantascienza. Il team finlandese ha trovato il modo di simulare i cosiddetti quasicristalli, strutture quantistiche dalla complessità matematica spaventosa, con una velocità che lascia senza parole.

Per capire la portata della cosa, basta un numero: simulare un quasicristallo può richiedere l’elaborazione di oltre un quadrilione di valori numerici. Parliamo di una scala che va ben oltre le capacità di qualsiasi supercomputer attualmente esistente. L’algoritmo quantistico messo a punto dal gruppo guidato dal professor Jose Lado aggira il problema in modo elegante, riformulando l’intera sfida con tecniche ispirate al funzionamento dei computer quantistici. In pratica, anziché tentare un calcolo diretto della struttura completa del materiale, il sistema sfrutta le cosiddette reti tensoriali per codificare spazi computazionali esponenzialmente grandi. Il risultato? Un quasicristallo con oltre 268 milioni di siti simulato quasi istantaneamente.

Dai quasicristalli topologici ai qubit del futuro

Al centro della ricerca ci sono i quasicristalli topologici, materiali particolarissimi che ospitano eccitazioni quantistiche non convenzionali. Queste eccitazioni hanno una proprietà molto interessante: proteggono la conduttività elettrica dal rumore e dalle interferenze. Un dettaglio tutt’altro che trascurabile quando si pensa alle applicazioni pratiche, come l’elettronica a dissipazione zero, capace di condurre elettricità senza perdite di energia. In un’epoca in cui i data center per l’intelligenza artificiale divorano quantità enormi di energia, una tecnologia del genere potrebbe fare la differenza.

Lo studio, pubblicato su Physical Review Letters come Editor’s Suggestion, è stato condotto dal dottorando Tiago Antão insieme a Yitao Sun e Adolfo Fumega. La parte sperimentale vera e propria non c’è ancora, il lavoro resta per ora su base teorica e simulativa. Ma il passo successivo è già in vista: Lado ha spiegato che l’algoritmo quantistico potrà essere adattato per funzionare su hardware quantistico reale, non appena le macchine raggiungeranno la scala e la fedeltà necessarie. L’infrastruttura finlandese AaltoQ20 potrebbe giocare un ruolo chiave in questa fase.

Un circolo virtuoso tra materiali e algoritmi

C’è un aspetto che rende questa ricerca ancora più affascinante. Il professor Lado parla di un “ciclo di feedback produttivo” tra materiali quantistici e computer quantistici. In sostanza, gli algoritmi ispirati al quantum computing permettono di progettare nuovi materiali, che a loro volta serviranno a costruire computer quantistici migliori. È un circolo virtuoso, una spirale positiva che potrebbe accelerare enormemente lo sviluppo tecnologico del settore.

Il progetto rientra nel grant ERC Consolidator ULTRATWISTROICS di Lado, focalizzato sulla progettazione di qubit topologici con materiali van der Waals, e nel Centro di Eccellenza QMAT dedicato alle tecnologie quantistiche. Progettare e studiare materiali esotici potrebbe diventare una delle prime applicazioni davvero pratiche del quantum computing. E questo algoritmo quantistico, nato in un laboratorio di Helsinki, potrebbe essere il punto di partenza.

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Simulare un computer quantistico a 50 qubit sembrava un traguardo ancora lontano. E invece il supercomputer JUPITER, la prima macchina exascale europea, ha appena frantumato ogni aspettativa, portando a termine per la prima volta nella storia una simulazione completa di questa portata. Il risultato, ottenuto dai ricercatori del Jülich Supercomputing Centre in collaborazione con NVIDIA, supera il precedente record di 48 qubit stabilito nel 2019 sempre dal centro di ricerca tedesco, ma sulla ormai pensionata macchina giapponese K.

Per capire perché questo traguardo fa così rumore, basta pensare a un dettaglio: ogni qubit aggiunto raddoppia la memoria e la potenza di calcolo necessarie. Un portatile normale gestisce simulazioni da circa 30 qubit. Arrivare a 50 richiede qualcosa come 2 petabyte di memoria, circa due milioni di gigabyte. Numeri che solo i supercomputer più potenti al mondo possono maneggiare. JUPITER, inaugurato ufficialmente presso il Forschungszentrum Jülich nel settembre scorso, è esattamente quel tipo di macchina.

Ma a cosa serve davvero simulare un computer quantistico su un supercomputer tradizionale? La risposta è meno scontata di quanto sembri. Queste simulazioni permettono agli scienziati di testare algoritmi, verificare risultati sperimentali e capire come si comporteranno i futuri sistemi quantistici prima ancora che l’hardware reale sia abbastanza maturo. Tra gli algoritmi più interessanti ci sono il Variational Quantum Eigensolver, utile per studiare molecole e materiali, e il Quantum Approximate Optimisation Algorithm, pensato per problemi di ottimizzazione nella logistica, nella finanza e nell’intelligenza artificiale.

Come i chip NVIDIA GH200 hanno reso possibile l’impresa

Il cuore tecnologico di questa impresa è rappresentato dai chip NVIDIA GH200 Superchips integrati nel sistema JUPITER. Questi componenti collegano in modo stretto processori centrali e unità grafiche, permettendo ai dati che superano la capacità della memoria GPU di essere temporaneamente spostati nella memoria CPU senza perdere prestazioni significative. Una soluzione elegante a un problema enorme.

Per sfruttare al massimo questa architettura, gli ingegneri del NVIDIA Application Lab hanno aggiornato il software di simulazione quantistica di Jülich, trasformandolo in una nuova versione chiamata JUQCS-50. Il software aggiornato riesce a eseguire calcoli quantistici anche quando parte dei dati migra verso la memoria CPU. In più, una tecnica di compressione byte encoding riduce i requisiti di memoria di un fattore otto, mentre un sistema di ottimizzazione dinamica migliora continuamente lo scambio dati tra oltre 16.000 chip GH200.

Durante la simulazione, ogni singola operazione quantistica influenza più di 2 quadrilioni di valori numerici complessi. Per rendere l’idea, parliamo di un “2” seguito da 15 zeri. Tutti questi valori devono restare sincronizzati su migliaia di nodi di calcolo per riprodurre fedelmente il comportamento di un vero processore quantistico. Una sfida che fa girare la testa anche solo a descriverla.

Un traguardo che guarda al futuro della ricerca quantistica

Il software JUQCS-50 non resterà chiuso nei laboratori di Jülich. Verrà reso disponibile a organizzazioni di ricerca esterne e aziende attraverso JUNIQ, l’infrastruttura unificata per il quantum computing del centro tedesco. L’obiettivo è duplice: da un lato offrire uno strumento scientifico potente, dall’altro creare un parametro di riferimento per valutare le prestazioni dei futuri supercomputer.

Il progetto è nato nell’ambito del JUPITER Research and Early Access Programme, che ha permesso una progettazione congiunta di hardware e software durante la fase di costruzione del supercomputer. Una collaborazione stretta tra gli esperti di Jülich e NVIDIA che, secondo i protagonisti, rappresenta un passo fondamentale per sfruttare appieno il potenziale di questo sistema exascale.

Il finanziamento di JUPITER arriva da più fonti: metà dal programma europeo EuroHPC JU, un quarto dal Ministero federale tedesco della Ricerca e il restante quarto dal Ministero della Cultura e della Scienza del Land Nordreno-Vestfalia. Un investimento europeo che, a giudicare dai risultati, sta già ripagando abbondantemente.

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Uno studio di fisica quantistica appena pubblicato sta facendo discutere parecchio la comunità scientifica, e il motivo è tanto semplice da enunciare quanto profondo nelle sue implicazioni. I ricercatori hanno scoperto che modificando un campo magnetico nel tempo, seguendo sequenze precise e calibrate, è possibile far emergere stati della materia completamente nuovi. Forme di materia che, in condizioni normali, semplicemente non esistono. Non si parla di materiali diversi o di composizioni chimiche esotiche, ma di qualcosa di molto più sottile: è il modo in cui la materia viene manipolata nel tempo a fare tutta la differenza.

Come funziona e perché cambia le regole del gioco

Il concetto alla base dello studio ruota attorno a quella che i fisici chiamano tecnica di driving periodico, ovvero l’applicazione di variazioni magnetiche ripetute e temporizzate su un materiale quantistico. Pensatela così: invece di cercare nuovi ingredienti per costruire qualcosa di rivoluzionario, il team di ricerca ha scoperto che basta cambiare la “ricetta temporale” con cui si manipolano ingredienti già noti. Il risultato? Stati quantistici esotici che mostrano proprietà sorprendenti, tra cui una stabilità molto superiore rispetto a quelli ottenuti con metodi tradizionali. E qui entra in gioco il pezzo grosso della faccenda. Una delle sfide più ostinate nel campo del quantum computing è proprio la fragilità degli stati quantistici. I qubit, le unità fondamentali dell’informazione quantistica, tendono a perdere coerenza in tempi brevissimi. Qualsiasi interferenza esterna, anche minima, può mandare tutto a rotoli. Se questi nuovi stati della materia si dimostrassero davvero più resistenti agli errori, le ricadute pratiche sarebbero enormi. Non parliamo di miglioramenti incrementali, ma di un possibile salto di paradigma nella costruzione di computer quantistici affidabili.

Il futuro della tecnologia quantistica si gioca anche sul tempo

Quello che rende questo studio particolarmente affascinante è il ribaltamento di prospettiva che propone. Per anni la ricerca si è concentrata quasi ossessivamente sulla composizione dei materiali, sulla purezza dei campioni, sulla temperatura a cui operare. Tutto fondamentale, ovviamente. Ma questa nuova direzione suggerisce che la manipolazione temporale dei campi magnetici potrebbe essere una leva altrettanto potente, se non di più. È un po’ come scoprire che in cucina non conta solo la qualità degli ingredienti, ma anche il momento esatto in cui li si aggiunge alla pentola. La fisica quantistica continua a stupire proprio perché sfida le intuizioni più radicate, e questa ricerca ne è l’ennesima dimostrazione. La strada verso una tecnologia quantistica matura e utilizzabile su larga scala è ancora lunga, nessuno lo nega. Ma sapere che forme di materia fino a ieri impensabili possono emergere semplicemente “suonando” un campo magnetico con il ritmo giusto apre scenari che, fino a pochi anni fa, sarebbero sembrati pura fantascienza.

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La capacità di prevedere il comportamento di sistemi complessi e caotici ha appena fatto un salto enorme grazie alla Quantum AI, ovvero l’integrazione tra intelligenza artificiale e computer quantistici. Uno studio condotto dai ricercatori della University College London (UCL), pubblicato su Science Advances il 17 aprile 2026, ha dimostrato che questo approccio ibrido supera nettamente i modelli tradizionali, con implicazioni potenziali enormi per campi come la scienza del clima, la medicina e la produzione di energia. E la parte più interessante? Lo fa usando molta meno memoria rispetto ai metodi convenzionali.

Il punto di partenza è un problema che chiunque lavori con simulazioni conosce bene. Per fare previsioni su sistemi fisici complessi, le strade sono due: lanciare una simulazione completa che può richiedere settimane, oppure affidarsi a un modello di intelligenza artificiale che è più rapido ma perde affidabilità nel lungo periodo. La Quantum AI proposta dal team di UCL offre una terza via, decisamente più promettente.

Come funziona l’approccio ibrido quantistico

Il metodo non richiede che il computer quantistico faccia tutto il lavoro pesante. Al contrario, viene utilizzato in una fase specifica dell’addestramento dell’IA. I dati vengono prima elaborati dal computer quantistico, che identifica pattern statistici nascosti e stabili nel tempo, chiamati proprietà statistiche invarianti. Questi pattern vengono poi passati a un modello di IA che gira su un supercomputer classico, guidandone l’apprendimento in modo molto più efficace.

Qui entra in gioco la natura stessa del calcolo quantistico. A differenza dei computer tradizionali, che lavorano con bit impostati su 1 o 0, i qubit possono esistere in entrambi gli stati contemporaneamente grazie alla sovrapposizione quantistica. L’entanglement, poi, permette ai qubit di influenzarsi a vicenda anche a distanza. Queste due proprietà consentono di rappresentare una quantità enorme di informazioni in forma estremamente compatta.

Il risultato concreto? Il sistema di Quantum AI ha mostrato circa il 20 percento di accuratezza in più rispetto ai modelli standard, mantenendo previsioni stabili anche su periodi lunghi e di fronte a dinamiche caotiche. Il tutto con un consumo di memoria centinaia di volte inferiore.

Verso applicazioni concrete e su larga scala

Lo studio ha utilizzato un computer quantistico IQM a 20 qubit, collegato alle risorse di calcolo classico del Leibniz Supercomputing Centre in Germania. Per funzionare, questi dispositivi devono operare a temperature vicine allo zero assoluto, circa meno 273 gradi centigradi, più freddo di qualsiasi cosa esistente nello spazio.

Un aspetto particolarmente intelligente di questo approccio riguarda la gestione dei limiti hardware attuali. I computer quantistici odierni soffrono di rumore, errori e interferenze. Il metodo sviluppato a UCL aggira il problema usando il processore quantistico una sola volta durante il flusso di lavoro, evitando lo scambio continuo di dati tra sistema quantistico e classico.

Come ha spiegato Maida Wang, prima autrice dello studio, questa ricerca sembra dimostrare un vero e proprio vantaggio quantistico pratico. Il passo successivo sarà scalare il metodo con dataset più grandi e applicarlo a situazioni reali, che tipicamente presentano livelli di complessità ancora maggiori. È una di quelle scoperte che non rivoluzionano tutto dall’oggi al domani, ma che tracciano una direzione chiara. La Quantum AI potrebbe davvero cambiare il modo in cui la scienza affronta il caos.

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La ricerca sui computer quantistici ha appena fatto un passo avanti che vale la pena raccontare. Un gruppo di scienziati della Chalmers University of Technology, in Svezia, ha sviluppato la teoria per un sistema quantistico completamente nuovo, basato su un concetto che suona quasi fantascientifico: i superatomi giganti. E no, non è solo un nome ad effetto. Questa idea potrebbe davvero cambiare le regole del gioco per chi sta cercando di costruire computer quantistici potenti, stabili e soprattutto scalabili.

Il problema di fondo è noto a chiunque segua questo settore. I qubit, le unità fondamentali dell’informazione quantistica, sono incredibilmente potenti ma anche terribilmente fragili. Basta un minimo disturbo elettromagnetico dall’ambiente circostante per mandare tutto a monte. Questo fenomeno si chiama decoerenza, ed è il muro contro cui si scontrano da anni i ricercatori di tutto il mondo. Come ha spiegato Lei Du, ricercatore post dottorale a Chalmers e autore principale dello studio: i sistemi quantistici sono straordinariamente potenti ma anche estremamente delicati, e la vera sfida sta nell’imparare a controllare la loro interazione con ciò che li circonda.

Come funzionano i superatomi giganti

I superatomi giganti nascono dalla fusione di due concetti che finora erano stati studiati separatamente nella fisica quantistica. Da una parte ci sono gli atomi giganti, un’idea nata proprio a Chalmers oltre dieci anni fa: si tratta di qubit progettati per connettersi a onde di luce o suono in più punti fisicamente separati. Questo permette una sorta di “eco quantistico” che aiuta a preservare l’informazione. Dall’altra ci sono i superatomi, sistemi composti da più atomi naturali che condividono lo stesso stato quantistico e si comportano come un’unica entità.

Nessuno prima d’ora aveva pensato di combinare queste due strutture. Il risultato è un sistema che riduce la decoerenza, rimane stabile e permette di immagazzinare e controllare informazione quantistica da più qubit all’interno di una singola unità, senza bisogno di circuiti sempre più complessi attorno. In pratica, è come avere più atomi giganti che lavorano insieme come un unico organismo, con un’interazione non locale tra luce e materia.

Verso computer quantistici realmente scalabili

La parte davvero entusiasmante riguarda l’entanglement, quel fenomeno per cui più qubit condividono un unico stato quantistico e agiscono in modo coordinato. Gli atomi giganti da soli avevano dei limiti su questo fronte. Ma i superatomi giganti aprono possibilità completamente nuove: permettono di creare stati quantistici complessi, distribuire entanglement su lunghe distanze e dirigere segnali quantistici con una precisione finora impensabile.

Lo studio descrive due configurazioni diverse. Nella prima, più superatomi giganti vengono collegati in modo ravvicinato, così da scambiarsi stati quantistici senza perdita di informazione. Nella seconda, le strutture sono più distanti ma connesse in modo che le onde rimangano sincronizzate, rendendo possibile la distribuzione di entanglement su scala più ampia. Entrambi gli approcci potrebbero integrarsi con altre tecnologie quantistiche esistenti, funzionando come mattoni fondamentali per connettere piattaforme diverse.

Come ha sottolineato Anton Frisk Kockum, professore associato a Chalmers e coautore della ricerca, esiste un forte interesse per gli approcci ibridi in cui diversi sistemi quantistici collaborano, sfruttando ciascuno i propri punti di forza. I superatomi giganti rappresentano un passo concreto verso una tecnologia quantistica realmente applicabile. Il team ora punta a passare dalla teoria alla costruzione fisica di questi sistemi. E se le premesse verranno confermate, potremmo trovarci davanti a uno di quei momenti in cui la ricerca di base smette di essere solo elegante sulla carta e comincia a diventare qualcosa di tangibile.

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I computer quantistici continuano a perdere informazioni, e fino a poco tempo fa nessuno riusciva a capire davvero quanto velocemente succedesse. Ora, un gruppo di ricercatori ha sviluppato una tecnica di misurazione talmente rapida da cambiare le regole del gioco: oltre 100 volte più veloce rispetto ai metodi precedenti. E questo potrebbe essere il tassello mancante per rendere queste macchine finalmente affidabili.

Il problema è noto a chiunque segua il settore. I qubit, ovvero i bit quantistici su cui si basa tutta l’architettura di un computer quantistico, sono fragili. L’informazione che trasportano tende a dissolversi in tempi brevissimi, e soprattutto lo fa in modo imprevedibile. Jeroen Danon, professore alla Norwegian University of Science and Technology (NTNU), lo spiega in modo piuttosto diretto: nei qubit superconduttori, il tempo medio di conservazione dell’informazione è accettabile, ma varia in modo casuale nel tempo. Questo rende tutto enormemente complicato, perché senza sapere esattamente quando e perché l’informazione scompare, migliorare le prestazioni di un sistema quantistico diventa un po’ come aggiustare un motore al buio.

Una misurazione che ribalta la prospettiva

Ed è qui che entra in scena la novità. In collaborazione con un team internazionale guidato dal Niels Bohr Institute di Copenhagen, i ricercatori del NTNU hanno messo a punto un metodo che consente di misurare la perdita di informazione quantistica in circa 10 millisecondi. Prima ci voleva circa un secondo, che nel mondo della fisica quantistica equivale praticamente a un’eternità. Danon lo dice con una punta di orgoglio contenuto: “Più o meno in tempo reale”.

Questa velocità non è un semplice miglioramento tecnico. Significa poter osservare il comportamento dei qubit mentre cambia, cogliere fluttuazioni rapide che prima restavano invisibili. E soprattutto, significa poter risalire alle cause profonde della perdita di dati. Quando si riesce a vedere il problema nel momento esatto in cui si manifesta, trovare la soluzione diventa molto più realistico.

Cosa cambia per il futuro dei computer quantistici

Il passo avanti è significativo. Se i computer quantistici devono uscire dai laboratori e diventare strumenti utilizzabili su larga scala, la stabilità è il nodo centrale da sciogliere. Non basta aumentare il numero di qubit o raffinare gli algoritmi: serve capire cosa succede dentro queste macchine, istante per istante.

La ricerca, pubblicata sulla rivista Physical Review X nell’aprile 2026, apre una strada concreta. Con questo tipo di monitoraggio in tempo reale, gli scienziati potranno calibrare i processori quantistici in modo molto più preciso, intervenendo sulle instabilità prima che compromettano i calcoli. Non è ancora la soluzione definitiva, ma è quel tipo di progresso che sposta davvero l’asticella. E nel campo della computazione quantistica, ogni millisecondo risparmiato conta parecchio.

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C’è una notizia che sta facendo tremare il mondo della sicurezza informatica, e arriva dritta dai laboratori di ricerca sulla computazione quantistica. I computer quantistici basati su atomi potrebbero essere in grado di accedere a dati crittografati molto prima di quanto la comunità scientifica avesse previsto. Non fra decenni, non in un futuro lontano e nebuloso. Parliamo di tempistiche che si stanno accorciando in modo preoccupante.

Il punto è questo: fino a poco tempo fa, la maggior parte degli esperti considerava la minaccia dei computer quantistici alla crittografia moderna come qualcosa di teorico, quasi accademico. Sì, tutti sapevano che un giorno queste macchine avrebbero potuto rompere gli algoritmi che oggi proteggono le transazioni bancarie, le comunicazioni militari, i dati sanitari. Ma quel giorno sembrava abbastanza lontano da permettere a governi e aziende di prepararsi con calma. Ecco, quella calma potrebbe essere stata un errore.

Perché gli atomi cambiano le regole del gioco

Le architetture quantistiche basate su atomi intrappolati stanno mostrando progressi che nessuno si aspettava a questo ritmo. A differenza dei qubit superconduttori, che richiedono temperature vicine allo zero assoluto e sono notoriamente instabili, i sistemi atomici offrono una stabilità e una scalabilità che li rendono candidati molto più concreti per applicazioni reali. E quando si parla di applicazioni reali nel contesto della computazione quantistica, il primo pensiero va sempre lì: alla capacità di decifrare quello che oggi consideriamo indecifrabile.

Alcuni gruppi di ricerca hanno dimostrato che i computer quantistici ad atomi possono eseguire operazioni logiche con tassi di errore significativamente più bassi rispetto ad altre piattaforme. Questo non è un dettaglio tecnico marginale. È il collo di bottiglia che ha tenuto la crittografia tradizionale al sicuro per anni. Se quel collo di bottiglia si allarga, le conseguenze sono enormi.

La corsa alla crittografia post quantistica

La buona notizia, se così si può chiamare, è che la consapevolezza sta crescendo. Organizzazioni come il NIST negli Stati Uniti hanno già pubblicato i primi standard per la crittografia post quantistica, cioè algoritmi progettati per resistere anche agli attacchi di queste macchine. Ma adottare nuovi standard richiede tempo. Servono aggiornamenti infrastrutturali massicci, test di compatibilità, investimenti. E il tempo, a quanto pare, è proprio la risorsa che sta venendo a mancare.

Il rischio più insidioso porta un nome che gli addetti ai lavori conoscono bene: “harvest now, decrypt later”. In pratica, qualcuno potrebbe già oggi intercettare e archiviare enormi quantità di dati crittografati, aspettando semplicemente il momento in cui un computer quantistico sarà abbastanza potente da aprirli come una scatola di latta. Dati governativi, segreti industriali, informazioni personali sensibili. Tutto potenzialmente esposto.

La computazione quantistica basata su atomi non è più solo una promessa da convegno scientifico. È una realtà in accelerazione che impone scelte urgenti. Chi si occupa di sicurezza dei dati farebbe bene a trattare questa finestra temporale non come un lusso, ma come un conto alla rovescia già iniziato.

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Trovare un materiale capace di trasmettere elettricità e spin degli elettroni senza alcuna resistenza è stato per decenni il sogno proibito della fisica dello stato solido. Ora un gruppo di ricercatori potrebbe aver individuato proprio quel materiale, e le implicazioni per il quantum computing sarebbero enormi. Il protagonista di questa storia è una lega metallica chiamata NbRe, composta da niobio e renio, due metalli rari che insieme sembrano comportarsi in modo del tutto anomalo rispetto ai superconduttori tradizionali. Se le prime evidenze sperimentali dovessero essere confermate, ci troveremmo di fronte a quello che molti fisici definiscono senza mezzi termini il “Sacro Graal” della tecnologia quantistica.

A parlarne è il professor Jacob Linder, fisico della Norwegian University of Science and Technology (NTNU), dove lavora presso QuSpin, un centro di ricerca dedicato allo studio dei materiali quantistici. Linder non nasconde l’entusiasmo: un superconduttore tripletto è in cima alla lista dei desideri di chiunque operi nel campo. E il motivo è piuttosto chiaro. Mentre i superconduttori convenzionali, detti “singoletto”, permettono alla corrente elettrica di fluire senza dispersione di energia sotto forma di calore, non sono in grado di trasportare lo spin degli elettroni. I superconduttori tripletto, invece, fanno entrambe le cose. E questa doppia capacità cambia radicalmente le carte in tavola.

Perché lo spin fa tutta la differenza

Per capire cosa rende così speciale un superconduttore tripletto, bisogna fare un piccolo passo indietro e guardare alla spintronica. Si tratta di una branca dell’elettronica che sfrutta lo spin, una proprietà fondamentale degli elettroni, per trasportare e processare informazioni in modi diversi rispetto ai circuiti tradizionali. Lo spin può giocare un ruolo cruciale anche nella tecnologia quantistica, soprattutto quando viene abbinato alla superconduttività. Il problema, fino a oggi, è stato l’instabilità. Uno dei principali ostacoli nel quantum computing riguarda la precisione delle operazioni: i qubit sono notoriamente fragili e soggetti a errori. Un superconduttore tripletto potrebbe contribuire a stabilizzare l’intero sistema, rendendo i computer quantistici non solo più affidabili ma anche incredibilmente efficienti dal punto di vista energetico.

Linder e i suoi collaboratori italiani hanno pubblicato uno studio su Physical Review Letters, una delle riviste più prestigiose nel campo della fisica, e il lavoro è stato selezionato tra le raccomandazioni editoriali del giornale. Non è un dettaglio da poco: significa che la comunità scientifica considera questi risultati degni di particolare attenzione. Nello studio, il team dimostra che la lega NbRe esibisce proprietà coerenti con la superconduttività tripletto. Il materiale si comporta in modo completamente diverso da quello che ci si aspetterebbe da un superconduttore singoletto convenzionale, e questo è già di per sé un segnale forte.

Una temperatura “calda” per gli standard della superconduttività

C’è un altro aspetto che rende NbRe particolarmente interessante: la temperatura di superconduzione. La lega diventa superconduttrice a circa 7 Kelvin, che tradotto in gradi Celsius significa circa meno 266 gradi. Sembra un freddo pazzesco, e lo è. Ma nel mondo della superconduttività, 7 Kelvin è una temperatura relativamente “alta”. Altri candidati a superconduttore tripletto richiedono temperature vicine a 1 Kelvin, il che li rende molto più difficili e costosi da utilizzare nella pratica. Poter lavorare a 7 Kelvin significa avere un materiale decisamente più gestibile e, in prospettiva, più facilmente integrabile in dispositivi reali.

Naturalmente, Linder stesso invita alla cautela. È ancora troppo presto per dichiarare con certezza assoluta che NbRe sia effettivamente un superconduttore tripletto. La scoperta dovrà essere verificata da altri gruppi sperimentali indipendenti, e saranno necessari ulteriori test specifici sulla superconduttività tripletto. Tuttavia, i dati raccolti finora sono incoraggianti e puntano tutti nella stessa direzione.

Se la conferma dovesse arrivare, le ricadute sul quantum computing e sulla spintronica sarebbero difficili da sovrastimare. Computer quantistici ultra veloci che consumano quantità di energia prossime allo zero non sarebbero più fantascienza ma un obiettivo tecnologico concreto. Il team della NTNU potrebbe aver aperto una porta che la fisica inseguiva da molto, molto tempo. E stavolta, dall’altra parte, potrebbe esserci davvero qualcosa di straordinario.

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