Quantum AI campus: computazione quantistica, Google fa sul serio

Google I/O 2021: il campus Quantum AI di bigG

Il gruppo di Mountain View fa sul serio per quanto concerne il quantum computing: inaugurato in California il primo campus dedicato.
Il gruppo di Mountain View fa sul serio per quanto concerne il quantum computing: inaugurato in California il primo campus dedicato.

Dal palco del Google I/O 2021, il gruppo di Mountain View conferma la volontà di fare sul serio nel territorio del quantum computing. Lo fa annunciando il campus Quantum AI allestito a Santa Barbara, in California.

Il quantum computing nel mirino di Google

La struttura ospiterà i lavori che, secondo la roadmap stabilità, porteranno bigG prima della fine del decennio a realizzare un error-corrected quantum computer, mettendolo poi a disposizione per le applicazioni commerciali entro il 2029.

Il computer quantistico di Google

Nel campus californiano trovano posto il primo quantum data center della società e il primo impianto produttivo delegato alla produzione del processore Sycamore, visibile nell'immagine qui sotto. Ogni unità conta 54 qubit.

Il processore Sycamore di Google per il quantum computing

La tecnologia, sulla quale stanno lavorando ormai da tempo tra gli altri anche IBM e Intel, consentirà di affrontare con un nuovo approccio la ricerca di soluzioni a problemi riguardanti in primis ricerca medica e sostenibilità. Riportiamo di seguito in forma tradotta le parole di Erik Lucero (Lead Engineer, Google Quantum AI).

Guardando avanti di dieci anni, nel futuro, molte delle più grandi sfide globali, dai cambiamenti climatici alla gestione della prossima pandemia, richiederanno un nuovo tipo di computing. Per creare batterie migliori (così da ridurre il peso sulla rete elettrica), per sintetizzare un fertilizzante che possa nutrire tutto il mondo senza generare il 2% delle emissioni nocive globali (come accade oggi con la fissazione dell'azoto), per elaborare farmaci più efficaci (per fermare la prossima pandemia prima che si diffonda), dobbiamo comprendere e progettare meglio le molecole. Ciò significa dover simulare in modo più accurato i processi della natura, ma non è possibile farlo affidandosi ai computer tradizionali.

Fonte: Google
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