Google è ben nota per le proprie attività ed interessi collaterali al proprio core business, come ad esempio le tecnologie indossabili, la robotica e le vetture senza conducente a guida autonoma. Un campo in cui il colosso di Mountain View ha mosso i primi passi è quello della computazione quantistica, a seguito dell'acquisizione (congiuntamente con la NASA) del supersistema D-Wave 2.
Si è trattato di un investimento di circa 10 milioni di dollari, per il quale il team A.I. Lab di Google sta ora cercando di valutare le possibili prospettive future. Il sistema è caratterizzato da 512 qbit per chip ed è, sulla carta, migliaia di volte più veloce dei tradizionali computer, almeno nell'esecuzione di determinati compiti.
Spetta ora al team di Google cercare di quantificare quale sia il divario prestazionale tra questo sistema e i supercomputer tradizionali. Si tratta però di un compito meno immediato di quanto si possa pensare: l'approccio più pratico è quello di mettere a confronto il sistema D-Wave 2 con i supercomputer destinati alla soluzione di particolari problemi complessi, ma i risultati variano in maniera piuttosto sensibile a seconda del tipo di problemi affrontato.
Quando il supercomputer D-Wave 2 viene messo a confronto con supercomputer general purpose, entrambi al lavoro su istanze random di particolari problemi, il sistema quantistico mostra in alcuni casi un vantaggio prestazionale di 35 mila volte. Ma il quadro cambia nel momento in cui il confronto si opera con supercomputer per la soluzione di problemi specifici, ottenendo comportamenti grossomodo allineati.
Si tratta però di risultati ancora poco indicativi dal momento che l'evoluzione nel mondo della computazione quantitstica è ancora piuttosto rapida e che i test utilizzati per eseguire i benchmark di questi sistemi operano su un insieme di dati relativamente piccolo. Utilizzando un insieme di dati di maggiori dimensioni potrebbe essere possibile ottenere risultati completamente differenti.
L'indagine sulle capacità prestazionali dei supercomputer quantistici è di particolare interesse per Google, dal momento che questo genere si sistemi è piuttosto adatto ad affrontare quelle attività data-intensive che sono fondamentali per Google, in particolare nel campo della search e dell'automazione.
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