Sarà il quantum computing a risolvere la transizione energetica?

La complessità dell'attuale situazione energetica potrebbe essere semplificata dal diverso punto di vista proposto da elaboratori quantistici

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Quantum computing energia

Le necessità energetiche di 10 miliardi di abitanti della Terra non si possono affrontare al meglio con gli strumenti oggi a disposizione. Ottimizzazioni impensabili sia con la computazione tradizionale, sia con l’intelligenza artificiale possono essere raggiunte grazie al quantum computing, che comprende tecnologie oggi già pronte per chi ha risorse adeguate a farle fruttare. Anche nella gestione della eMobility, come vedremo in seguito. Ma prima qualche concetto di base per comprendere di cosa stiamo parlando.

Tra soluzioni sbagliate e potenziali alternative

Materiali performanti e poco energivori con assemblaggi altrettanto performanti in un mondo che raccoglie molta più energia e la instrada con straordinaria agilità, senza sprecarla, potrebbe facilmente avere un’efficienza fino a dieci volte quella attuale. Fantascienza? No, quantum computing.

In qualche modo la stessa situazione potrebbe essere vera per la gestione dell’elettricità in gran parte dei contesti della transizione energetica che stiamo vivendo: la soluzione è informatica, ma non in termini classici, bensì con le armi del quantum computing.

Cos’è il quantum computing e cosa c’entra con l’energia?

In estrema sintesi, il quantum computing è il termine quadro con il quale si descrive una serie di tecnologie che sfruttano le proprietà di base della materia per risolvere problemi in ambiti ristretti, partendo da punti di vista diversi da quelli della classica elaborazione informatica. Queste tecnologie non sono di uso generale né hanno costi o disponibilità semplici da accettare, ma stanno ampliando la loro capacità sia tecnologia per tecnologia, ibridandosi sia con architetture tradizionali, sia tra diverse architetture quantistiche. E gli ambiti di applicazione si stanno velocemente ampliando.

Proprio in questi giorni D-Wave ha presentato la sua soluzione ibrida che unisce due approcci, Annealing (nel quale è già leader) e Gate (dove sta iniziando a cimentarsi). Una sintesi degli annunci è disponibile qui. I casi di effettivo impiego di questa nuova tecnologia sono in costante aumento in settori business quali finanza, robotica, logistica (energia, percorsi e reti wireless). Ne fruiscono anche aziende di settori produttivi collegati alla scienza dei materiali: farmaci, batterie, celle fotovoltaiche, chip e molti altri.

I vantaggi per l’ottimizzazione dell’energia e del suo instradamento, nella scienza dei materiali e nei device relativi, promette di ridisegnare tutto quello che sappiamo -e soprattutto non sappiamo- sul futuro dell’energia sulla Terra. Purtroppo la pessima informazione scientifica in genere si perde in descrizioni inadatte o paragoni fantascientifici che allontanano il grande pubblico da questi argomenti, certo difficili da divulgare sia per iscritto, sia in video.

L’intelligenza artificiale e il dispendio energetico

Negli ultimi tempi siamo stati portati a pensare che l’intelligenza artificiale risolverà tutti i problemi di ottimizzazione dei processi esistenti. L’AI sta dando un grande contributo in svariati campi, in particolare nella riorganizzazione dei processi, ma niente di scientifico fa pensare che sarà una soluzione universale a breve termine. In questo clima positivo, spesso ne trascuriamo i limiti. Un problema è l’enorme dispendio energetico di questo approccio. Un esempio è la GPT-3, una potentissima intelligenza artificiale che serve per sintetizzare automaticamente testi in qualità umana, il cui training richiede la stessa energia necessaria a una città o di tante altre situazioni energivore, come stanno calcolando svariati ricercatori.

Per alcune categorie di problemi c’è però un’alternativa già praticabile. I problemi che possono essere reimpostati come elenco di vincoli, ad esempio, trovano nel quantum computing -in breve QC – un approccio estremamente efficiente che in pochi secondi risolve ottimizzazioni anche molto complesse.

Può venire il dubbio che il QC richieda ancora più energia dell’AI con cui si confronta per le soluzioni. Non è così.

Il consumo elettrico dei quantum processor, o QPU, viene dichiarato da D-Wave risibile, pari a circa l’1% di tradizionali supercomputer e Gpu. Ricordiamo che stiamo parlando di dispositivi nella fascia di prezzo dei 10 milioni di dollari per il solo acquisto, più una serie di spese e servizi aggiuntivi, quindi il loro impiego richiede una attenta pianificazione dell’impiego (con simulazioni preliminari) e del carico (eventualmente da condividere tra più realtà).

Dieci energie dove il quantum è decisivo

Il QC offre una possibilità senza precedenti di accelerare la transizione energetica. Gran parte dei calcoli che facciamo per efficienza di materiali, sistemi ed algoritmi, posa su un approccio che il QC può spesso scardinare, trasformando anni in secondi. In particolare, E.on presenta un elenco dei dieci punti sui quali il QC può ribaltare l’approccio all’energia.

I problemi dell’energia affrontabili con il QC

Tra questi, le politiche di instradamento per la e-mobility sono facili da calcolare e avranno un impatto a lungo termine. Resa delle batterie ed energy trading, ottimizzazione delle reti di trasmissione e molti altri problemi di fluidodinamica, irrisolvibili con la computazione tradizionale, sembrano fatti apposta per il QC. Una più esatta previsione del tempo atmosferico, così come un più preciso computo dell’interazione tra vento e pale, possono aumentare grandemente la resa complessiva di svariati sistemi di energia pulita.

Anche per lo schema d’impiego, però, il punto di vista tradizionale ci inganna. “Sarà tardi se non lo usiamo subito”, dice Juan Bernardo Moreno, Cdo di Eon e relatore alla conferenza di D-Wave, indipendentemente da problemi di convenienza economica o maturità della tecnologia. Queste sono solo alcune delle promesse del quantum computing già oggi disponibili sul mercato. Il futuro promette incroci di saperi ancora più elettrizzanti, come la quantum artificial intelligence.

Non ci resta che attendere. Speriamo di aspettare poco!


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