Corso di Informazione Quantistica: 5 Applicazioni Avanzate

 

🔬 5 Applicazioni Avanzate – Quantum AI e Sensoristica

📌 Quantum AI e Quantum Machine Learning (QML)
La Quantum AI è una nuova frontiera che integra le potenzialità dell’informatica quantistica con gli algoritmi dell’intelligenza artificiale. Nel QML, i dati classici vengono trasformati in stati quantistici attraverso operazioni matematiche complesse. I principali vantaggi includono la possibilità di gestire enormi spazi di stato in parallelo grazie al principio della sovrapposizione.
Esempi di modelli QML includono: Quantum Support Vector Machines e Quantum k-Nearest Neighbors, che possono superare le prestazioni classiche in problemi di classificazione, ottimizzazione e apprendimento non supervisionato.

🧠 Quantum Neural Networks (QNN)
Le QNN sono reti neurali costruite con porte quantistiche, in cui i pesi e le attivazioni si basano su stati quantistici. A differenza delle reti classiche, qui non c’è un flusso lineare di segnali, ma una manipolazione coerente di qubit.
Il training avviene con gradienti quantistici (quantum backpropagation), e le architetture possono sfruttare entanglement e interferenza per migliorare l’efficienza del modello.

🔐 Protocolli di Sicurezza Quantistica – BB84 ed E91
Il protocollo BB84 è il primo schema pratico di distribuzione di chiavi quantistiche (QKD), in cui due utenti condividono una chiave segreta utilizzando qubit polarizzati. Il suo punto di forza è che eventuali intercettazioni modificano lo stato dei qubit, segnalando la presenza dell'intruso.
Il protocollo E91, invece, si basa sull’entanglement. I qubit entangled vengono condivisi tra due utenti, e le correlazioni nei risultati delle misurazioni permettono di costruire la chiave in sicurezza. E91 garantisce anche resistenza contro attacchi sofisticati (come la manomissione del canale quantistico).

🛰 Quantum Sensing
La sensoristica quantistica sfrutta fenomeni quantistici per ottenere misurazioni ultra-precise. Strumenti come:

• Orologi atomici: misurano il tempo con precisione dell’ordine dei miliardesimi di secondo, fondamentali per il GPS.
• Magnetometri quantistici: rilevano campi magnetici debolissimi, utilizzati in ambito medico (MEG) e militare.
• Gravimetri quantistici: permettono di mappare il sottosuolo rilevando minime variazioni del campo gravitazionale.

Questi strumenti trovano applicazione in medicina (risonanze magnetiche ultra-sensibili), geologia (prevenzione di terremoti) e aerospazio (navigazione autonoma di sonde spaziali).

💡 Quantum-Enhanced Learning
L’AI potenziata dal calcolo quantistico può risolvere problemi prima inaccessibili. Alcuni esempi:

• Ottimizzazione di processi industriali in tempo reale
• Simulazioni molecolari per progettazione di farmaci
• Riconoscimento di pattern complessi in big data biologici o finanziari

L’uso dei qubit permette di affrontare queste sfide con meno memoria e maggiore rapidità.

🧪 Attività Svolte

• Progettazione concettuale di un sistema QML per il riconoscimento facciale quantistico.
• Costruzione di una mappa concettuale che collega i tipi di sensori quantistici alle loro applicazioni reali.

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