I computer quantistici imparano a riconoscere gli alberi: un progresso che segna un passo in avanti nella capacita’ di apprendere di queste future macchine e getta le basi per poterle utilizzare nelle previsioni meteorologiche ultraprecise e a lungo termine. Il risultato, pubblicato sulla rivista PLoS One, si deve al gruppo del del Saint Mary’s College di Moraga guidato dal fisico Edward Boyda. L’esperimento è stato condotto sul prototipo di computer quantistico chiamato D-Wave 2X, costruito dalla società canadese D-Wave , la stessa che ha prodotto il primo computer quantistico commerciale acquistato anche da Google. Questi computer si basano sulle tecnologie quantistiche che permettono di manipolare il mondo dell’infinitamente piccolo.
A differenza dei computer tradizionali, le cui unita’ di informazione (bit) codificano un valore alla volta (1 o 0), le unità di base dei computer quantistici (chiamate qubit) possono assumere diversi valori contemporaneamente, memorizzando molti piu’ dati e per questo possono elaborare le informazioni molto piu’ velocemente. Tuttavia, le prime macchine di questo tipo riescono a risolvere solo una piccola serie di problemi specializzati e i problemi complessi, come il riconoscimento visivo, finora sono stati off-limits. Per la prima volta e’ stato possibile superare questo limite facendo analizzare al computer D-Wave 2X, centinaia di immagini della californiana Mill Valley, catturate dai satelliti della Nasa. Sulla base delle tonalita’ dei colori e della luce, il computer è riuscito a riconoscere e a distinguere alberi, strade, edifici e fiumi con una precisione del 90%.
