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Collana TRL7 - FSE quantistica

Autore Gianfranco Rocchi | Chief Communication Officer | 17 Dicembre 2021 |

In un sistema non lineare, a piccoli cambiamenti di una variabile, corrispondono grandi variazioni in altre.

Se un piccolo cambiamento di parametro può cambiare radicalmente il comportamento di un sistema fino a far diventare la sua struttura qualitativamente diversa, questi valori critici sono chiamati punti di biforcazione e  le modifiche nel comportamento del sistema sono definite come biforcazioni o catastrofi.

Diversi tipi di biforcazioni compaiono comunemente nella dinamica dell’incendio: La natura del salto al flashover suggerisce che è in corso un processo dinamico non lineare.

Altri fenomeni con dinamiche non lineari sono l’innesco della fiamma, l’esplosione, la cinetica degli aggregati di fuliggine, ecc.

Un sistema dinamico, in cui ad una prima biforcazione possono seguirne altre, può rapidamente diventare un sistema caotico. L’incendio è tipicamente un sistema di questo tipo.

Edward Lorenz , l’uomo che ha gettato le basi della teoria che cerca di dominarlo, ha definito il caos così: “quando il presente determina il futuro, ma il presente approssimativo non determina approssimativamente il futuro”.

Un incendio, se non pretendiamo di conoscerlo nei dettagli, è abbastanza prevedibile. Data una precisa quantità di combustibile e di comburente e un’energia sufficiente si potrà innescare un incendio che svilupperà un’energia prevedibile; forse, conoscendo anche la geometria della superficie di reazione tra  combustibile e comburente si potrebbero stimare a grandi linee anche alcune variabili temporali ma appena ci si avvicina un po’ a questo fenomeno si rimane “scottati” dalla natura caotica del suo comportamento di dettaglio. E poiché, come si dice, il diavolo sta nei dettagli, modellare un incendio nonostante la sua natura deterministica, è un’impresa complessa anche per un computer.

Il calore, le reazioni chimiche, il particolato si muovono in maniera imprevedibile, ma ciò non significa che si muovano in maniera indeterminata. Quelli caotici sono sistemi dinamici i cui stati apparentemente casuali di disordine e irregolarità sono in realtà governati da schemi sottostanti e leggi deterministiche che sono altamente sensibili alle condizioni iniziali, ai cicli di feedback, auto-similarità (la proprietà tipica dei frattali la cui geometria è stata applicata, in particolare, per determinare il comportamento delle fiamme), e auto-organizzazione, ovvero una tendenza del sistema disordinato a “consumare” energia per amplificare attraverso feedback positivi , delle fluttuazioni apparentemente casuali in uno stato ordinato. Piccole differenze nelle condizioni iniziali di un incendio, per questi motivi, possono produrre risultati ampiamente divergenti, rendendo impossibile la previsione a lungo termine del loro comportamento in generale. Questo comportamento è noto come caos deterministico.

La teoria non lineare avanzata, come metodo di controllo del caos, potrebbe portare a una migliore comprensione della complicata dinamica del fuoco ma si scontra con la capacità di calcolo degli attuali computer.

Potrebbe però presto essere possibile superare questo limite. Recenti studi hanno descritto potenti strumenti che consentirebbero ai computer quantistici di modellare meglio le dinamiche non lineari.

I computer quantistici sfruttano i fenomeni quantistici, appunto, per eseguire i calcoli in modo più efficiente rispetto alle loro controparti classiche.

I ricercatori hanno cercato di utilizzare le equazioni lineari come chiave per sbloccare quelle differenziali non lineari per oltre un decennio. Dominic Berry che aveva ideato il primo algoritmo per risolvere equazioni differenziali lineari esponenzialmente più velocemente su computer quantistici, nel 2010, si stava cimentando con le equazioni differenziali non lineari ma il loro calcolo era inefficiente perché la fisica alla base dei computer quantistici è essa stessa fondamentalmente lineare. "È come insegnare a volare a un'auto", ha detto Bobak Kiani, coautore di uno degli studi che sembrano, però, aver aggirato il problema.

Il trucco è stato trovato nel convertire matematicamente un sistema non lineare in uno lineare. Si tratta dei primi passi ma è il progresso della ricerca sembra che porterà a perfezionare diversi metodi analoghi addirittura prima che l'hardware necessario per implementarli, il computer quantistico appunto, diventi una realtà. Il loro utilizzo per risolvere problemi pratici non lineari richiede computer quantistici con migliaia di qubit per ridurre al minimo l'errore e il rumore, ben oltre ciò che è possibile oggi.

Fin qui ci siamo riferiti solamente della modellazione dell’incendio ma il calcolo quantistico potrebbe avere ripercussioni dirette e indirette sulla sicurezza antincendio in molti diversi modi. Ad esempio, tra le applicazioni da cui ci si attendono maggiori progressi ci sono quelle legate alla scienza dei materiali. Progettare nuovi materiali con resistenze al fuoco migliorate potrebbe avere impatti pratici ancora più importanti rispetto alla modellizzazione e previsione (se bruciano più difficilmente sarebbe relativamente meno importante prevedere come potrebbero bruciare) .

La corsa quantistica è già in corso. I governi e i grandi gruppi privati ​​di tutto il mondo stanno investendo miliardi di dollari in ricerca e sviluppo quantistici. IBM, Google, Microsoft, Amazon e altre società stanno investendo molto nello sviluppo di hardware e software di calcolo quantistico su larga scala. Ma nessuno è ancora arrivato al traguardo. Sebbene computer quantistici su piccola scala siano operativi oggi1, uno dei principali ostacoli all'espansione della tecnologia è il problema della gestione degli errori. Rispetto ai bit, i qubit sono incredibilmente fragili. Anche il minimo disturbo dal mondo esterno è sufficiente per distruggere le informazioni quantistiche. Dato lo stato attuale del campo, non è chiaro quando o se tutta la potenza del calcolo quantistico sarà accessibile. 

Ma non c’è solo il calcolo quantistico.

Nel prossimo numero di TRL7, tra due settimane, esploreremo un’altra area della frontiera della modellazione del fuoco.

Per non perdervi l’uscita, seguite le nostre pagine social o il nostro blog.

 

note


[1] Ibm  ha presentato al Consumer Electronics Show di Las Vegas nel 2019 il primo computer quantistico commerciale, l’Ibm Q System One. il computer quantistico di Ibm, tramite il cloud, può essere impiegato dalle aziende per applicazioni commerciali che vanno dai modelli finanziari al farmaco personalizzato, dalle previsioni metereologiche alla crittografia. A maggio 2020 IBM ha messo a disposizione dei suoi clienti e della sua community 18 sistemi quantistici. Gli utenti sono 200.000. e da febbraio 2021 ha aggiornato la sua roadmap per lo sviluppo delle sue soluzioni di quantum computing allargando la strategia dall’hardware al software e all’implementazione cloud-native dei workload quantistici con l’intenzione di creare una vera comunità open-source del calcolo quantistico dotandola di strumenti di sviluppo aperti e così “democratizzare” l’accesso alla tecnologia dei quanti il più velocemente possibile. Sono tre i livelli di sviluppo software nel calcolo quantistico. Il primo, più basso, è quello dello sviluppo del kernel; qui gli sviluppatori creano circuiti quantistici ad alte prestazioni (high-performance). Il secondo è quello degli sviluppatori di algoritmi quantistici che usano tali circuiti per trovare applicazioni innovative. Infine, c’è lo sviluppo dei modelli quantistici che applicano gli algoritmi a casi d’uso del mondo reale: per la fisica, la chimica, la biologia, il machine learning, l’ottimizzazione e molto altro ancora.

 

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note sull'autore

Gianfranco Rocchi è curatore del digital content marketing di Mozzanica&Mozzanica Srl; con una formazione accademica in storia economica, ha una esperienza di oltre quindici anni nella consulenza aziendale relativamente ai sistemi di gestione aziendale e della salute e sicurezza sul lavoro. È stato inoltre autore di contenuti per la televisione ed il podcasting.

 

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