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Tecnologia

Il computer quantistico sa correggere i suoi errori

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I computer quantistici hanno imparato a correggere i loro errori e segnano così un altro passo fondamentale lungo la strada che in poco più di un decennio, come ritengono gli esperti, porterà queste macchine potentissime e velocissime a essere utilizzare per applicazioni vicine alla vita di tutti i giorni, come l’organizzazione del traffico, gli investimenti finanziari e la logistica, fino a diventare alleate dell’intelligenza artificiale per migliorarne le prestazioni. “Una pietra miliare”, definiscono il risultato i ricercatori di Google Quantum AI, che lo hanno pubblicato sulla rivista Nature.”E’ un passo necessario per tutte le tecnologie che si avvicinano ad affrontare la loro fase matura”, osserva Hartmut Neven, a capo del vasto gruppo di ricerca di Google Quantum AI. “E’ un risultato confrontabile alla supremazia quantistica, raggiunta da Google nel 2019”, rilevaTommaso Calarco dell’Università di Colonia e direttore dell’Istituto tedesco per il controllo quantistico a Jülich, che a giorni si trasferirà in Italia, all’Università di Bologna.

Nel 2019 il computer quantistico Sycamore di Google, grazie a un nuovo processore, aveva risolto in tre minuti un’operazione che a un computer tradizionale avrebbe richiesto 10.000 anni. “Quella era stata una dimostrazione accademica, mentre il risultato appena pubblicato è più pratico, nel senso che – prosegue l’esperto – la correzione dell’errore, pur essendo un problema tecnico, è un passaggio indispensabile per rendere i computer quantistici utilizzabili nella pratica”. Come i computer tradizionali, anche quelli quantistici sono soggetti a errori causati dal rumore, ossia da segnali imprevisti, e per correggerli si utilizzano codici di correzione nei quali più unità fisiche di informazione quantistica (chiamate qubit fisici), che genericamente sono instabili, formano un qubit logico, più stabile. Tuttavia, un codice simile può comprendere una grande quantità di qubit e questo può generare più errori logici. La sfida è, perciò, riuscire a fare in modo che le correzioni eseguite dai codici superino il numero degli errori. E’ quanto hanno fatto i ricercatori di Google Quantum AI ed è “la prima volta che questo accade”, commenta Calarco. In particolare, il gruppo guidato da Neven ha messo a punto un processore quantistico superconduttore con 72 qubit e lo ha messo alla prova con diversi codici di correzione, il più grande dei quali si basa su 49 qubit fisici, mentre gli altri su 17 qubit. Il codice più grande ha superato l’esame e si è dimostrato il più efficiente. E’ un primo passo fondamentale: anche se il lavoro da fare è ancora tanto, dicono i ricercatori, è stata finalmente aperta la strada verso le future applicazioni dei computer quantistici. Il prossimo obiettivo è per il 2025, con un qubit logico da mille qubit fisici che possa essere mantenuto indefinitamente e, probabilmente una decina di anni più tardi, arrivare a un computer quantistico a prova di errori. “Crediamo che un giorno i computer quantistici verranno utilizzati per identificare molecole per nuovi farmaci, per creare fertilizzanti utilizzando meno energia, per progettare tecnologie sostenibili più efficienti, dalle batterie ai reattori a fusione nucleare, e per produrre ricerche sulla fisica che porteranno a progressi che non possiamo ancora immaginare”, osserva Google in una nota. “Considerato il suo grande potenziale, stiamo anche adottando misure specifiche per sviluppare il calcolo quantistico in modo responsabile. Le nostre partnership con i governi e il settore della sicurezza informatica – ha aggiunto l’azienda – stanno aiutando a creare sistemi in grado di proteggere il traffico internet da futuri attacchi di computer quantistici. Inoltre, ci stiamo assicurando che servizi come Google Cloud, Android e Chrome rimangano sicuri e protetti in un futuro quantistico”.

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Un topo chimera con geni che hanno almeno 400 milioni di anni

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Ottenuto un topo chimera le cui cellule sono state riprogrammate utilizzando i geni di un organismo antico almeno 422 milioni di anni. Il risultato, pubblicato sulla rivista Nature Communications da un gruppo di ricerca internazionale guidato dall’Università of Hong Kong, dimostra che i fattori che regolano l’attività delle cellule staminali animali sono molto più antichi del previsto. Probabilmente c’erano già quando gli animali multicellulari non esistevano ancora, e la scoperta promette di avere conseguenze importanti per la medicina rigenerativa.

Allo studio hanno collaborato le Università britanniche di Cambridge e Queen Mary di Londra e l’Istituto tedesco Max Planck. I geni utilizzati nell’esperimento si chiamano Sox2 e Pou, entrambi spingono le cellule adulte a regredire diventando pluripotenti, ossia capaci di svilupparsi assumendo qualsiasi identità. Tutti e due appartengono ai coanoflagellati, animali unicellulari vissuti almeno 422 milioni di anni fa e considerati i più vicini parenti degli animali sulla scala evolutiva. Una volta introdotti nelle cellule di topo, i geni Sox2 e Pou le hanno spinte a resettare il loro programma, facendole regredire allo stato di staminali; le stesse cellule sono state poi fatte crescere fino a ottenere un embrione che ha dato origine a un individuo: il topo chimera.

Le prove della completa integrazione delle cellule antiche nel suo Dna sono macchie di pelo nero e occhi scuri. “Ottenendo con successo un topo utilizzando strumenti molecolari dei nostri parenti unicellulari, siamo testimoni di una straordinaria continuità della loro funzione attraverso un miliardo di anni di evoluzione, osserva Alex de Mendoza, della Queen Mary University, uno degli autori della ricerca. Grazie a questo risultato l’insieme di strumenti della medicina rigenerativa si prepara a diventare più ricco ed efficiente. I nuovi geni si aggiungono infatti al cocktail di geni e fattori di crescita messo a punto nel 2012 da Shinya Yamanaka per riprogrammare le cellule adulte in staminali pluripotenti.

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L’Università Federico II di Napoli e la Nasa: una collaborazione per il futuro della mobilità aerea avanzata

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L’Università degli Studi di Napoli Federico II ha firmato un importante Space Act Agreement con la Nasa, aprendo la strada a cinque anni di collaborazione nel campo della Advanced Aerial Mobility (AAM). Questo accordo tra il Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’ateneo napoletano e l’agenzia spaziale statunitense rappresenta un passo significativo nello sviluppo di tecnologie innovative per droni e taxi aerei elettrici.


Un accordo per il progresso tecnologico

Il progetto si concentra sullo sviluppo di tecnologie di sensing per migliorare la sicurezza e l’autonomia dei velivoli, in particolare in ambienti urbani. Giancarmine Fasano, professore associato di Impianti e sistemi aerospaziali, è il responsabile scientifico per l’università, mentre per la Nasa è Chester Dolph, del Langley Research Center.

Tra gli obiettivi principali ci sono:

  • Sviluppo di algoritmi avanzati per la rilevazione e il tracciamento di oggetti in volo.
  • Test sperimentali in Italia e negli Stati Uniti per verificare le tecnologie.
  • Collaborazione bilaterale con scambi di personale e know-how tra Federico II e Nasa.

Un ponte tra Napoli e la Nasa

La collaborazione con la Nasa nasce da interessi comuni di ricerca e da una solida esperienza dell’ateneo napoletano. Il primo passo è stato un periodo di visiting della dottoranda Federica Vitiello presso il Langley Research Center in Virginia.

Nel corso dei mesi, il rapporto si è rafforzato, portando a test innovativi come l’utilizzo del Lunar Landing Research Facility, una struttura storica del programma Apollo. Qui, i sensori sviluppati dall’Università sono stati testati, dimostrando la capacità di monitorare e controllare il volo in scenari complessi.


Tecnologie per la mobilità aerea urbana

Le tecnologie sviluppate si concentrano su sistemi di sensing ottici, come telecamere e radar, per la sorveglianza a bassa quota in ambienti urbani. Questo include:

  • Droni per il trasporto merci in città.
  • Taxi aerei elettrici, pensati per il trasporto di persone su distanze brevi.

Secondo il professor Fasano, l’obiettivo è creare soluzioni innovative che affrontino le sfide della mobilità aerea urbana, caratterizzata da spazi ristretti e una complessità elevata.


Il futuro della mobilità avanzata

L’accordo rappresenta un’opportunità unica per far progredire la ricerca e coinvolgere giovani talenti. Come spiega il professor Fasano:
“Questo è solo un punto di partenza. La collaborazione con la Nasa ci permette di sviluppare tecnologie che guideranno il futuro della mobilità aerea, integrando sicurezza, autonomia e innovazione.” 

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Economia

L’iPhone spinge Apple, ricavi sopra attese. Bene Amazon

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Apple e Amazon archiviano un trimestre sopra le attese e sperano di rassicurare Wall Street, innervosita dalle trimestrali non convincenti di Microsoft e Meta che hanno mandato in fumo i guadagni realizzati dai listini nel mese di ottobre. Il prezzo più salato lo ha pagato il Nasdaq che ha chiuso la seduta in calo del 2,76%. Lo S&P 500 ha perso l’1,86% e il Dow Jones lo 0,90%. Spinta dall’iPhone, Apple ha realizzato nel quarto trimestre dell’esercizio fiscale ricavi record a 94,9 miliardi di dollari, mentre l’utile è sceso del 35% a 14,7 miliardi a causa del pagamento della maxi sanzione per le tasse in Europa. I ricavi dall’iPhone sono saliti del 5,5% a 46,22 miliardi, circa la metà del totale, segnalando un netto cambio di rotta rispetto alla debolezza die primi sei mesi dell’anno.

In Cina i ricavi sono scesi dello 0,3% a 15,02 miliardi, sotto le attese degli analisti. Amazon ha chiuso il terzo trimestre con una solida crescita dell’utile e dei ricavi grazie alla domanda per i servizi di cloud computing. I ricavi sono saliti dell’11% a 158,9 miliardi, con Amazon Web Services cresciuta del 19% a 27,45 miliardi. L’utile netto è salito a 15,3 miliardi rispetto ai 9,9 miliardi dello stesso periodo dello scorso anno. I conti di Apple e Amazon potrebbe allentare i timori degli investitori, preoccupati – dopo le trimestrali di Microsoft e Meta – per la corsa senza freni all’intelligenza artificiale. Una preoccupazione che ha affondato Wall Street.

Nonostante la frenata dell’inflazione – l’indice Pce è sceso in ottobre al 2,1%, ai minimi dal 2021 – i listini americani hanno ceduto anche sotto il peso dell’attesa dell’occupazione americana e dell’incertezza delle elezioni, con Kamala Harris e Donald Trump testa a testa nei sondaggi. Venerdì è in calendario il dato sul mercato del lavoro che, secondo gli economisti, potrebbe essere il peggiore dell’era di Joe Biden con soli 110.000 posti di lavoro creati, meno della metà di quelli di settembre e la cifra più bassa dal 2020. A condizionare il dato sono gli uragani Helene e Milton, che hanno causato ingenti danni in North Carolina e in Florida, e lo sciopero in casa Boeing. Per i democratici e Kamala Harris la rilevazione rischia di rivelarsi una doccia fredda.

La campagna della vicepresidente è già in difficoltà sul fronte economico e una gelata dell’occupazione a quattro giorni dal voto potrebbe infliggerle un duro colpo. In attesa della fotografia del mercato del lavoro, Wall Street è arretrata con Big Tech. Se la trimestrale di Google aveva alleviato i timori sull’IA, i conti di Microsoft e Meta li hanno riaccesi. Pur presentando ricavi e utile sopra le attese, i due colossi hanno deluso con le loro stime, facendo crollare del 3,1% l’indice che monitora le Magnificent Seven (Apple, Amazon, Google, Tesla, Nvidia, Microsoft e Meta).

Redmond ha chiuso il primo trimestre dell’esercizio fiscale con utile netto in aumento dell’11% a 24,7 miliardi su ricavi cresciuti del 16% a 65,6 miliardi di dollari grazie alla domanda per il cloud computing spinta dal boom nell’adozione di strumenti di intelligenza artificiale. Microsoft ha previsto però un rallentamento della crescita delle attività cloud. Nel periodo luglio-settembre i ricavi di Meta sono invece saliti del 19% a 40,58 miliardi di dollari, mentre l’utile netto è balzato del 35% a 15,68 miliardi. Il colosso di Mark Zuckerberg ha paventato anche una “significativa” crescita delle spese di capitale per il prossimo anno. Le previsioni dei due giganti hanno innervosito gli investitori, tornati a temere che la corsa all’IA si sia spinta troppo in avanti: agli investimenti miliardari paventati, infatti, non corrispondo ancora risultati tangibili.

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