Simulare con precisione il flusso turbolento dell’aria è un elemento chiave per migliorare le previsioni meteorologiche. Un recente studio suggerisce che gli algoritmi ispirati alla meccanica quantistica potrebbero velocizzare enormemente questo processo, riducendo i tempi di calcolo da diversi giorni su supercomputer a poche ore su un semplice laptop. Questo progresso non solo renderebbe più accurate le previsioni del tempo, ma avrebbe anche un impatto significativo in settori come l’aerodinamica e l’industria chimica, affermano i ricercatori.
La sfida della turbolenza e i limiti dei calcoli tradizionali
La turbolenza in un fluido, sia esso liquido o gassoso, è caratterizzata dalla presenza di numerosi vortici interagenti, che rapidamente rendono il sistema così complesso da risultare impossibile da simulare con precisione, anche con i computer più potenti. L’informatica quantistica offre un potenziale per affrontare questo problema, ma attualmente persino i dispositivi più avanzati possono realizzare solo dimostrazioni rudimentali.
Per aggirare questa difficoltà, gli scienziati hanno cercato di semplificare le simulazioni, sostituendo i calcoli esatti con approssimazioni probabilistiche. Tuttavia, anche questo approccio presenta sfide significative, poiché genera calcoli estremamente complessi. Ora, un team di ricerca guidato da Nikita Gourianov dell’Università di Oxford ha sviluppato una soluzione innovativa, basata su reti tensoriali, una tecnica che prende ispirazione dai principi della meccanica quantistica.
Le reti tensoriali: un ponte tra computer classici e quantistici
Le reti tensoriali hanno origine nel campo della fisica teorica e sono entrate nell’uso comune nei primi anni 2000. Si tratta di strumenti matematici che permettono di rappresentare in modo efficiente le distribuzioni di probabilità di un sistema, riducendo drasticamente la complessità computazionale.
Secondo Gourianov, questi algoritmi sfruttano lo stesso modo di pensare delle simulazioni quantistiche, ma possono essere implementati anche su computer tradizionali, con un’accelerazione impressionante sia in termini teorici che pratici.
Una simulazione più veloce e meno dispendiosa
Utilizzando questa nuova metodologia, il team è riuscito a eseguire una simulazione su un laptop in poche ore, un compito che avrebbe richiesto diversi giorni su un supercomputer. Il risultato è stato una riduzione di 1000 volte del carico di elaborazione e una diminuzione di un milione di volte della memoria necessaria.
Sebbene il test iniziale sia stato condotto su un modello relativamente semplice, il potenziale di applicazione di questo approccio è vasto. Le simulazioni di flussi turbolenti sono alla base di numerosi settori, dalle previsioni meteorologiche all’ottimizzazione aerodinamica degli aerei, fino all’analisi dei processi chimici industriali.
Secondo Gunnar Möller, fisico dell’Università del Kent, il problema della turbolenza è particolarmente difficile da affrontare perché coinvolge dati in cinque dimensioni, il che lo rende un incubo computazionale. Tradizionalmente, un’analisi accurata richiederebbe un supercomputer funzionante per mesi, mentre il nuovo metodo basato sulle reti tensoriali riduce drasticamente questo fabbisogno.
Dati più efficienti, risultati più rapidi
Il segreto delle reti tensoriali sta nella loro capacità di ridurre la quantità di dati necessaria per una simulazione senza compromettere eccessivamente la precisione. Questo significa che la richiesta di potenza di calcolo viene notevolmente abbassata, permettendo di ottenere risultati utili senza dover aspettare l’avvento di un computer quantistico perfetto.
Le reti tensoriali sono già state utilizzate con successo nel confronto tra computer quantistici e classici. Nel 2019, Google aveva annunciato che il suo processore quantistico Sycamore aveva raggiunto la cosiddetta supremazia quantistica, completando un calcolo impossibile per i computer convenzionali. Tuttavia, poco dopo, gli scienziati hanno dimostrato che lo stesso compito poteva essere replicato con reti tensoriali su cluster di GPU, ottenendo il risultato in poco più di 14 secondi e ridimensionando la portata della scoperta di Google.
Da allora, la corsa all’informatica quantistica è proseguita, con Google che ha recentemente presentato il suo nuovo processore Willow, capace di superare i risultati precedenti. Tuttavia, fino a quando i computer quantistici tolleranti ai guasti non saranno disponibili su larga scala, il metodo sviluppato dal team di Gourianov rappresenta un passo avanti concreto che può essere sfruttato già oggi.
Un futuro promettente per le simulazioni avanzate
Il vantaggio di questo nuovo approccio è che permette di superare i limiti attuali senza dover attendere decenni per un’implementazione pratica dell’hardware quantistico. Secondo Möller, il fatto che un laptop possa superare un supercomputer grazie a un algoritmo più efficiente apre scenari inaspettati.
Se queste tecniche venissero applicate a grandi infrastrutture di calcolo, come i centri di previsione meteorologica, si potrebbero ottenere risultati molto più accurati in tempi drasticamente ridotti, con benefici immediati per settori strategici. In un mondo in cui la capacità di prevedere eventi atmosferici estremi è sempre più cruciale, questi progressi potrebbero avere un impatto fondamentale nella gestione di crisi climatiche, nei trasporti e nella sicurezza.
