Quantum Computing

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Teorica e progettazione pratica di algoritmi quantistici

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Il Quantum Computing rappresenta un nuovo paradigma di computazione che, sfruttando le proprietà della fisica quantistica, permette di effettuare i calcoli in un modo completamente diverso rispetto ai computer tradizionali. I computer quantistici non sono quindi un’evoluzione dei computer classici ma un modo completamente nuovo di utilizzare l’informatica per risolvere problemi reali, arrivando a soluzioni impossibili anche per i supercomputer più potenti al mondo. Infatti, alcuni problemi che richiederebbero milioni di anni a un supercomputer classico possono essere risolti in pochissimo tempo utilizzando un computer quantistico. Lo scopo del corso è quello di spiegare i concetti base del quantum computing, attraverso un approccio sia teorico che pratico. Il corso è suddiviso in tre parti: nella prima parte verranno descritte le differenze tra informatica classica e informatica quantistica. Inoltre, saranno introdotti alcuni concetti matematici di base, necessari per comprendere e implementare un algoritmo quantistico. Nella seconda parte del corso si discuterà dei concetti chiave del quantum computing, a partire dai postulati di meccanica quantistica fino alla definizione formale e tecnica di un algoritmo. La terza, rappresenta la parte più importante e sostanziosa del corso, nella quale verranno descritti e implementati alcuni algoritmi quantistici. In particolare, verranno descritti due degli algoritmi quantistici più importanti in letteratura che risolvono problemi tipici dell’informatica classica. In aggiunta, si affronterà il tema del Quantum Machine Learning, che nasce dall’intersezione tra quantum computing e machine learning e ha lo scopo di sfruttare le proprietà del quantum computing per superare i limiti degli algoritmi di intelligenza artificiale tradizionali. Tutti gli algoritmi e i concetti introdotti saranno corroborati da una implementazione pratica attraverso il linguaggio python. In particolare, verrà utilizzato il framework qiskit di IBM, che consente di eseguire un algoritmo su un vero computer quantistico attraverso la IBM Quantum Experience. Gli unici prerequisiti richiesti per seguire il corso in modo proficuo sono alcuni concetti base di algebra lineare (vettori, matrici, etc.) e una conoscenza di base del linguaggio di programmazione python. Inoltre, è preferibile una conoscenza anche sommaria del concetto di classificazione nel machine learning. Non è richiesta alcuna conoscenza di fisica, tutti i concetti necessari verranno introdotti durante il corso.

Antonio Macaluso

Antonio Macaluso è esperto di Machine Learning e Quantum Computing. Ha maturato anni di esperienza come Data Scientist presso il Cineca, il più grande centro di High Performance Computing in Italia. Attualmente impiegato come Machine Learning Software Engineer presso Menarini Silicon Biosystems, si occupa di Artificial Intelligence per la detection di eventi rari in ambito medico. Oltre all’esperienza professionale, si occupa attivamente di ricerca e didattica in ambito Quantum Computing e Quantum Machine Learning. Laureato magistrale in Scienze Statistiche all’Università di Bologna. Ha conseguito un Master in Data Science presso la Bologna Business School (Università di Bologna). Inoltre, è Dottore di ricerca in Computer Science and Engineering presso il Dipartimento di Informatica-Scienza e Ingegneria dell’Università di Bologna con una tesi di dottorato dedicata allo sviluppo di algoritmi quantistici per l’intelligenza artificiale.

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