Per anni, l'informatica quantistica è stata oggetto di conversazioni notturne e teorie da lavagna, un futuro promesso nel linguaggio della fisica. Ma il 2025 è l'anno in cui la conversazione è cambiata. I teorici sono ancora essenziali, ma ora condividono la stanza con gli ingegneri, le persone incaricate di trasformare le eleganti equazioni in macchine funzionanti. È l'alba dell'era dell'ingegneria quantistica.

L'aria è densa di un nuovo tipo di energia. La gara non è più incentrata su astratte rivendicazioni di "supremazia" rispetto a un problema artificioso. Si tratta del lavoro concentrato e metodico di costruire qualcosa che possa davvero pensare senza collassare in una pozzanghera di rumore. Si tratta della realtà tangibile dell'Intelligenza Artificiale Quantistica: i progressi faticosamente raggiunti, le sfide ambiziose e l'intricata danza collaborativa tra meccanica quantistica e apprendimento automatico.

Dimenticatevi il clamore che si respira. Questo è ciò che sta accadendo nei laboratori freddi e ronzanti dove si sta costruendo AI uno strano e potente nuovo tipo di cervello.

L'ecosistema quantistico del 2025: Capitale, concorrenza e collaborazione

Il mercato quantistico sta crescendo. Il panorama degli investimenti nel 2025 mostra chiari segni di maturità, con una "fuga verso la qualità" che vede il capitale concentrarsi in un numero minore di operazioni di grandi dimensioni.¹ Questo non è un segnale di paura, ma di fiducia. Gli investitori stanno andando oltre le scommesse speculative e ora identificano e sostengono le aziende che ritengono abbiano un percorso credibile verso la redditività commerciale.² I dati della prima metà dell'anno mostrano che, mentre il numero di round di finanziamento è diminuito, il capitale totale raccolto è in procinto di superare quello dell'anno scorso, indicando un forte aumento della dimensione media delle transazioni, in quanto gli investitori si concentrano sui soggetti più promettenti.³

Questa maturazione avviene in un contesto di crescente attenzione globale. La ricerca della "sovranità quantistica" è diventata un potente motore per l'innovazione, con più di 20 Paesi che hanno lanciato iniziative nazionali per assicurarsi un vantaggio nazionale.⁴ La Cina si è impegnata per oltre $10 miliardi, gli Stati Uniti hanno stanziato più di $1,8 miliardi di fondi federali e l'Unione Europea ha stanziato oltre 1 miliardo di euro per questo sforzo.⁴ Questo riconoscimento globale dell'importanza della quantistica sta accelerando lo sviluppo, finanziando nuovi centri di ricerca e creando una vivace competizione internazionale per i talenti.

All'interno di questo ecosistema, due tipi distinti di attori stanno guidando il progresso. Ci sono i titani - Alfabeto, Amazon, Microsoft e IBM - che sfruttano le loro immense risorse per perseguire uno sviluppo quantistico full-stack integrato verticalmente.⁶ Il loro obiettivo è strategico: costruire la prossima generazione di computer per le loro piattaforme cloud leader a livello mondiale. Accanto a loro ci sono i Trailblazer, aziende che giocano in modo puro, come IonQ, Quantinuum e Pasqal, la cui esistenza si basa sul pionierismo di una specifica tecnologia quantistica.⁸ Per ora, le due società vivono in un rapporto simbiotico. I Titans coprono le loro scommesse offrendo l'hardware dei Trailblazers sulle loro piattaforme cloud, e i Trailblazers ottengono un canale cruciale di accesso al mercato e un flusso di entrate vitale.⁶ È una dinamica che favorisce un approccio sano e multiforme all'innovazione, assicurando che tutte le strade siano esplorate nella corsa alla costruzione di un computer quantistico utile.

Il denaro scorre dove i progressi sono evidenti: un'istantanea dei recenti investimenti strategici racconta la storia.

Azienda/Ente	Dettaglio finanziamenti/investimenti	Data (circa)	Partner chiave/investitori	Focus sulla tecnologia	Fonte(i)
QuiX Quantum	15 milioni di euro (Serie A)	Luglio 2025	Fondo EIC, FORWARD.one, altri	Calcolo quantistico fotonico
Startup israeliane (aggregate)	>$300 milioni	H1 2025	Principalmente capitale privato	Varie (hardware, software)	¹⁰
Quantum Computing Inc. (QUBT)	$200 milioni (Collocamento privato)	Giugno 2025	Istituzioni principali	Piattaforme fotoniche e quantistiche	¹¹
IonQ (IONQ)	>$372 milioni (offerta di azioni)	Marzo 2025	Mercati pubblici	Calcolo quantistico a ioni intrappolati	¹²
Pasqal	Investimenti di Aramco	2024/H1 2025	Aramco	Processori quantistici ad atomi neutri	¹³

La frontiera dell'hardware: Il crogiolo della creazione

Il cuore della rivoluzione quantistica è l'hardware stesso. Lungi dall'essere una scienza consolidata, il panorama del 2025 è una brillante esplosione cambriana di idee in competizione, con diversi team che fanno scommesse audaci e creative su come costruire un motore quantistico stabile e scalabile.

L'approccio più consolidato, qubit superconduttoriè sostenuta da giganti come Google e IBM. Il processore "Condor" di IBM è stato il primo a superare la barriera dei 1.000 qubit.¹⁴ L'attenzione è rivolta all'ingegneria senza sosta. Il chip "Willow" di Google, ad esempio, ha dimostrato di aver quintuplicato il tempo in cui i suoi qubit possono mantenere uno stato quantistico e, cosa fondamentale, ha dimostrato che il suo tasso di errore diminuisce con l'aumentare del numero di qubit utilizzati in un codice correttivo, un requisito fondamentale per qualsiasi macchina tollerante agli errori.

A un ritmo diverso si collocano i ione intrappolato di aziende come Quantinuum e IonQ. Scambiano il numero di qubit grezzi per una qualità squisita, vantando le più alte fedeltà di gate e tempi di coerenza che possono durare secondi, un'eternità nel regno dei quanti.¹⁶ Questa precisione consente loro di eseguire algoritmi più profondi e complessi sul loro hardware. Il sistema H2 di Quantinuum ha recentemente raggiunto il record mondiale di volume quantico di oltre 8 milioni, un benchmark che misura non solo il numero di qubit, ma le prestazioni olistiche dell'intero sistema.

Oltre a queste due, stanno emergendo nuove affascinanti architetture. Il processore "Ocelot" di Amazon utilizza un approccio ingegnoso con i "qubit gatto", che sono progettati per essere naturalmente immuni a uno dei due principali tipi di errore quantistico. Questo design intelligente potrebbe ridurre l'overhead necessario per la correzione degli errori fino a 90%, accelerando potenzialmente di anni la tempistica per ottenere una macchina utile. E poi c'è l'ambiziosa ricerca a lungo termine di Microsoft di qubit topologici. L'obiettivo è codificare le informazioni nella geometria stessa del sistema, rendendolo intrinsecamente robusto. Il chip "Majorana 1" dell'azienda è il primo dispositivo fisico costruito per testare questa teoria rivoluzionaria.¹⁸

Questo ambiente diversificato e competitivo è segno di un settore sano e vivace. La sfida centrale si è spostata dalla semplice aggiunta di più qubit all'obiettivo molto più sofisticato di migliorarne la qualità. Questa è la gara della correzione degli errori quantistici (QEC) e i progressi su tutti i fronti sono tangibili e in accelerazione.²⁰

Ecco uno sguardo ai contendenti e ai loro segni vitali.

Processore/Sistema	Azienda	Modalità	Conteggio dei Qubit	Metriche di prestazione chiave / Caratteristiche	Principali novità H1 2025	Fonte(i)
Salice	Google	Superconduttore	105	T1: ~100μs; fedeltà 2Q: 99,8%	Dimostrata la correzione degli errori quantistici sotto soglia
Ocelot	Amazon	Bosonico (Cat Qubits)	9 (5 dati + 4 ancilla)	Bit-flip T1: ~1s; Phase-flip T2: ~20μs	QEC efficiente dal punto di vista hardware (riduzione dell'overhead dichiarata da 90%)
Majorana 1	Microsoft	Topologico	8 (potenziale)	Coerenza/Fedeltà: Non riportato	Rivendicata la prima dimostrazione di un qubit topologico	¹⁸
Sistema H2	Quantinuum	Ione intrappolato	56 (nel benchmark)	Volume Quantico: 223 (~8.3M)	Coerenza dimostrata su scala; generazione di casualità certificabile
Forte	IonQ	Ione intrappolato	36	Fedeltà 2Q: 99,9%; T1/T2: ~1-100s	Fedeltà del gate e tempi di coerenza leader nel settore	²²
Condor	IBM	Superconduttore	1,121	Mantenimento della fedeltà/coerenza in scala	Il primo processore a superare i 1.000 qubit (contesto fine 2023)

Il motore algoritmico: il software e l'AI si uniscono alla mischia

Un processore quantistico, per quanto potente, è solo un motore silenzioso senza il software che lo controlla e gli algoritmi che vi girano sopra. Nel 2025, è qui che è intervenuta l'intelligenza artificiale classica, formando una potente partnership che sta accelerando i progressi in tutti i settori.

Il rapporto tra l'AI e l'informatica quantistica è diventato un ciclo virtuoso, un volano AI-Quantum.²³ Da un lato, l'AI classico viene utilizzato per costruire computer quantistici migliori. Gli agenti di apprendimento rinforzato (RL) possono interagire direttamente con l'hardware quantistico, imparando la sequenza ottimale di impulsi di controllo per far funzionare i qubit con maggiore fedeltà, spesso superando i progetti umani basati su modelli.²⁵

Questo controllo migliorato, a sua volta, consente un apprendimento quantistico più potente (Quantum Machine Learning, QML). I ricercatori stanno sviluppando nuove strutture QML che si adattano meglio ai punti di forza unici dei processori quantistici. Un nuovo approccio, il "classificatore hamiltoniano", aggira abilmente uno dei maggiori colli di bottiglia - il caricamento dei dati classici su un chip quantistico - codificando i dati nell'operatore di misura stesso.²⁷ Un altro studio recente ha mostrato come l'integrazione di più strategie di incorporazione dei dati possa migliorare significativamente la capacità di un modello QML di generalizzare e apprendere da diversi tipi di set di dati.⁶

Tutti questi progressi sono al servizio della grande sfida della correzione degli errori quantistici (QEC). La QEC è il sofisticato sistema immunitario che consentirà ai computer quantistici di eseguire calcoli lunghi e complessi senza essere danneggiati dal rumore.²⁸ L'approccio principale, il codice di superficie, funziona codificando le informazioni di un "qubit logico" perfetto in molti qubit fisici meno perfetti. Il lavoro nel 2025 si concentra sul rendere questi codici più efficienti e robusti. I ricercatori li stanno progettando per essere resistenti ai disturbi del mondo reale, come la diafonia. ⁷e aziende come Riverlane stanno sviluppando hardware classico specializzato per eseguire gli algoritmi di "decodifica" che sono una parte fondamentale del processo QEC.²⁹ Si tratta di una vera e propria sfida a livello di sistema e i progressi compiuti testimoniano la collaborazione interdisciplinare che sta portando avanti il settore.

I toolkit per gli sviluppatori stanno maturando altrettanto rapidamente, con una chiara attenzione alle prestazioni e all'usabilità.

SDK	Versione/Aggiornamento	Data (circa)	Nuove caratteristiche principali	Fonte(i)
Qiskit	v2.0	Marzo 2025	Miglioramenti delle prestazioni grazie al porting di Rust, rimozione di funzioni deprecate, nuove API C per il lavoro di base.	³⁰
Runtime Qiskit	Motore Gen3 e circuiti dinamici in fase di lancio	H1 2025	Accesso anticipato a nuovi circuiti dinamici su scala utility con una velocità fino a 75 volte superiore, esecuzione di rami in parallelo.	³¹
PennyLane/Catalizzatore	v0.41 / v0.11	Aprile 2025	Decomposizioni efficienti dal punto di vista delle risorse, integrazione di Qualtran, preparazione dello stato QROM, migliore integrazione del compilatore.	⁴
Risonanza IQM	Integrazione dell'SDK Qrisp	Luglio 2025	Nuovo SDK predefinito (Qrisp), strumenti avanzati di soppressione degli errori, libreria QAOA, accesso a livello di impulsi.	³²

Quantum AI nel trading floor: La ricerca di un nuovo vantaggio

Il settore finanziario, sempre alla ricerca di un vantaggio competitivo, è uno dei primi e più attivi esploratori del potenziale della quantistica. La promessa di algoritmi quantistici in grado di ottimizzare i portafogli o di prezzare strumenti finanziari complessi con una velocità senza precedenti ha motivato le principali istituzioni a investire pesantemente nella costruzione del futuro della finanza.

I pionieri di questo sforzo sono aziende come JPMorgan Chase e Goldman Sachs, che hanno creato team di ricerca quantistica dedicati per esplorare come questa nuova tecnologia possa essere applicata. In una collaborazione storica con Quantinuum, JPMorgan ha utilizzato un computer quantistico a ioni intrappolati per generare numeri casuali certificabili, una nuova primitiva crittografica con profonde implicazioni per la sicurezza finanziaria.³³ Goldman Sachs, in collaborazione con startup come QC Ware e Quantum Motion, sta sviluppando nuovi algoritmi quantistici per la determinazione del prezzo degli asset rischiosi, con l'obiettivo di portare maggiore velocità e precisione a un processo fondamentale per la stabilità del mercato.³⁴

L'approccio del 2025 è pragmatico e lungimirante. La maggior parte delle applicazioni è ibrida: si utilizza un processore quantistico per affrontare una parte specifica e computazionalmente difficile di un problema prima di restituire il risultato a un computer classico.¹⁴ I ricercatori hanno dimostrato con successo che le reti neurali quantistiche possono essere addestrate per ottenere risultati paragonabili a quelli dei modelli classici, ma con meno parametri, un segnale promettente per l'efficienza futura.³⁶

Il viaggio è appena iniziato. Le sfide principali sono le stesse che si pongono al settore in generale: migliorare la stabilità dell'hardware e aumentare le prestazioni. C'è anche un bisogno significativo di talenti: le persone che conoscono bene sia la fisica quantistica che la modellazione finanziaria sono una merce rara e preziosa. Ma il lavoro svolto oggi sta gettando le basi essenziali, costruendo gli strumenti e le competenze che definiranno la prossima generazione di tecnologia finanziaria.

Quantum al lavoro: L'alba dell'utilità

Al di là del lavoro esplorativo nella finanza, il 2025 è l'anno in cui l'informatica quantistica ha iniziato a fornire un'utilità tangibile in altri settori. Le prime applicazioni più interessanti si trovano in campi in cui i problemi sono, nella loro essenza, di tipo meccanico quantistico. Ciò è particolarmente vero nel settore farmaceutico e nella scienza dei materiali.

La scoperta di farmaci è un processo incredibilmente complesso e costoso, soprattutto perché la simulazione del comportamento di una potenziale molecola di farmaco a livello atomico è al di là delle capacità anche dei più potenti supercomputer. È qui che i computer quantistici offrono un vantaggio naturale. Il leader farmaceutico Pfizer sta collaborando attivamente con IBM e con l'azienda tecnologica XtalPi, guidata da AI, per portare le intuizioni quantistiche nella sua pipeline di ricerca e sviluppo.

La strategia è un brillante esempio di approccio ibrido quantistico-classico. Una simulazione completa di una molecola di farmaco complessa è ancora troppo impegnativa per l'hardware quantistico di oggi. Invece, i ricercatori utilizzano i principi quantistici per calcolare proprietà altamente accurate per un piccolo insieme di molecole. Questi dati di alta qualità - una "verità di base" inaccessibile ai metodi classici - vengono poi utilizzati per addestrare un modello AI classico. Il modello AI, ora dotato di una comprensione più approfondita della fisica sottostante, è in grado di prevedere le proprietà di migliaia di altre molecole con una precisione di gran lunga superiore.³⁷

Questo modello, che utilizza la quantistica per potenziare l'AI, è il modello per un vantaggio quantistico a breve termine. Non si tratta di sostituire i computer classici con quelli quantistici, ma di una nuova potente partnership. Affrontando la parte del problema per cui sono particolarmente adatti, i processori quantistici stanno già iniziando a fornire un valore reale, accelerando il percorso verso nuovi farmaci e materiali avanzati.³⁸

Domande frequenti

1. Un computer quantistico sostituirà il mio portatile?

No, e non è questo il loro scopo. I computer quantistici non sono semplicemente versioni "più veloci" dei computer che usiamo tutti i giorni. Sono macchine altamente specializzate, progettate per risolvere una classe specifica di problemi che sono intrattabili per i computer classici, come la simulazione di sistemi quantistici o la ricerca della soluzione ottimale tra un vasto numero di possibilità. Considerateli meno come un nuovo computer portatile e più come un nuovo e potente tipo di strumento scientifico che lavorerà a fianco dei computer classici per spingere i confini della scoperta.

2. Che cos'è un "qubit logico" e perché è importante?

Un qubit logico è l'obiettivo finale dello sviluppo di hardware quantistico. I singoli qubit "fisici" degli attuali processori sono suscettibili al rumore ambientale, che causa errori nei calcoli. Un qubit logico è un qubit molto più robusto e corretto dagli errori, creato codificando le informazioni in una rete di molti qubit fisici.39 La capacità di creare e far funzionare i qubit logici è la chiave per costruire un computer quantistico tollerante agli errori, in grado di eseguire algoritmi lunghi e complessi. I progressi compiuti su questo fronte sono uno degli indicatori più importanti della maturazione del campo.

3. È Quantum AI solo una versione più veloce dell'AI che abbiamo ora?

Si tratta piuttosto di un modo diverso e più potente di elaborare le informazioni. Sebbene la velocità sia un fattore importante, il vero potenziale dell'Quantum AI risiede nella sua capacità di sfruttare fenomeni quantistici come la superposizione e l'entanglement per esplorare problemi complessi in un modo fondamentalmente nuovo. Questo permette ai modelli QML di vedere schemi in dati ad alta dimensione che sono invisibili alla AI classica e di gestire problemi probabilistici in modo più naturale. Si tratta di un nuovo paradigma computazionale, non solo di un'accelerazione del vecchio.

4. Qual è l'ostacolo più grande per Quantum AI in questo momento?

La sfida centrale rimane la decoerenza, ovvero la tendenza di un qubit a perdere il suo stato quantico a causa dell'interferenza dell'ambiente circostante.40 Ogni aspetto dell'ingegneria quantistica, dalla scienza dei materiali al software di controllo, è concentrato su questo problema. I progressi sono costanti e impressionanti, con tempi di coerenza in miglioramento su tutte le principali piattaforme hardware. Questa lotta continua contro il rumore è l'ambito in cui si verificano le scoperte più importanti, che aprono la strada a sistemi più potenti e affidabili21.

5. Quando si può usare il calcolo quantistico per arricchirsi con le azioni?

Anche se il potenziale c'è, le applicazioni pratiche per i singoli trader sono ancora all'orizzonte. Nel 2025 l'attenzione si concentra sulla ricerca fondamentale e sulla soluzione di problemi istituzionali su larga scala. I giganti della finanza stanno costruendo gli algoritmi e le competenze necessarie per applicare un giorno l'informatica quantistica alla complessa modellazione del rischio e all'ottimizzazione del portafoglio. Qualsiasi piattaforma che prometta oggi strategie di trading quantistico individuali probabilmente sopravvaluta le capacità attuali della tecnologia. Il vero valore viene costruito nei laboratori di ricerca che alimenteranno i mercati finanziari del futuro.

Il punto di inflessione dei quanti

La prima metà del 2025 segna un passaggio cruciale dalla promessa teorica alla realtà ingegneristica. L'industria non si limita più a contare i qubit, ma sta correndo per costruire le prime macchine quantistiche con tolleranza ai guasti e correzione degli errori.

Il panorama di mercato in evoluzione

Gli investimenti si stanno consolidando attorno a un numero minore di operatori più maturi, segnalando una "fuga verso la qualità". Mentre il venture capital scommette sui vincitori a lungo termine, sta emergendo un mercato più ampio per i servizi quantistici a breve termine, alimentato dal modello Quantum-as-a-Service (QaaS).

Crescita prevista del mercato dei quanti (miliardi di dollari)

Il mercato globale dell'informatica quantistica è destinato a crescere in modo significativo, grazie alla crescente adozione in vari settori e ai progressi nell'hardware e nel software.

Tendenza degli investimenti: Meno operazioni, più grandi (H1 2025)

Nel primo semestre del 2025, il capitale totale raccolto ha raggiunto il 70% del totale del 2024 con solo un quarto dei round di finanziamento, il che indica un forte aumento delle dimensioni medie delle transazioni in quanto gli investitori sostengono gli operatori consolidati.

La corsa ai quanti geopolitici

La ricerca della "sovranità quantistica" si è intensificata, con oltre 20 nazioni che hanno lanciato iniziative finanziate dallo Stato per assicurarsi un vantaggio nazionale in questa tecnologia critica e a doppio uso.

Finanziamento dell'Iniziativa Nazionale Quantum (miliardi di dollari)

I massicci investimenti governativi delle potenze globali sottolineano l'importanza strategica dello sviluppo di capacità quantistiche indipendenti.

Nuovo hub quantistico

$500M

Investito dall'Illinois, USA, per sviluppare un nuovo parco quantistico, che ha attirato leader industriali come IBM.

Ecosistema di startup

$300M+

raccolti dalle startup quantistiche israeliane solo nel primo semestre del 2025, a dimostrazione di un potente modello di capitale privato.

La frontiera dell'hardware e la gara QEC

La battaglia per il dominio quantistico si combatte sul fronte dell'hardware. Mentre il numero di qubit grezzi cresce, la vera competizione è nella qualità dei qubit e nella corsa all'architettura per ottenere un'efficace correzione degli errori quantistici (QEC).

Confronto tra le principali modalità Qubit

Gli ioni intrappolati sono leader in termini di fedeltà e coerenza, cruciali per gli algoritmi complessi, mentre i circuiti superconduttori offrono attualmente una scala superiore (numero di qubit).

Le tre filosofie di correzione degli errori

Scala convenzionale

Google e IBM

⚙️

Scalare un hardware ben compreso e applicare codici di correzione degli errori ad alto consumo di risorse (come il codice di superficie).

Percorso: Maturo, ma richiede un enorme overhead di qubit.

Ingegneria pragmatica

Amazon

💡

Ingegnerizzare l'hardware ("cat qubit") in modo che sia naturalmente immune a un tipo di errore, rendendo i codici di correzione esistenti molto più efficienti.

Percorso: Innovativo, promettente riduzione dell'overhead 90%.

Fisica rivoluzionaria

Microsoft

🌌

Creare nuovi "qubit topologici" che sono intrinsecamente immuni al rumore locale per loro stessa natura. Alto rischio, alto guadagno.

Percorso: Un moonshot; in fase iniziale, in attesa di verdetto scientifico.

Tre strategie distinte sono in competizione per risolvere la sfida critica degli errori nei computer quantistici. Una svolta in uno di questi approcci potrebbe rimodellare il settore.

Il volano AI-Quantum

L'informatica classica e l'informatica quantistica non sono in competizione, ma collaborano. Formano un potente circolo virtuoso, in cui i progressi in un campo accelerano i progressi nell'altro.

🤖

Classico AI

Ottimizza la calibrazione dell'hardware quantistico, la correzione degli errori e la progettazione dei circuiti.

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🔬

Migliori computer quantistici

Il miglioramento della fedeltà e della scala consente di eseguire calcoli più complessi.

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🧠

Apprendimento automatico quantistico

I nuovi modelli AI ad alimentazione quantistica affrontano problemi precedentemente intrattabili.

Quantum al lavoro: I primi successi commerciali

L'era dell'utilità quantistica sta nascendo, con progetti pilota di alto valore nel settore finanziario e farmaceutico che dimostrano vantaggi tangibili e a breve termine dagli approcci ibridi quantistici-classici.

Quantum in Finanza

Casualità certificabile

TRNG

JPMorgan Chase e Quantinuum hanno utilizzato un computer quantistico per generare numeri casuali veri e certificabili, una nuova primitiva crittografica per una maggiore sicurezza.

Ottimizzazione del portafoglio

80%

JPMorgan e Amazon hanno sviluppato una pipeline ibrida per ridurre le dimensioni di problemi di ottimizzazione complessi, rendendoli alla portata dell'hardware odierno.

Quantum nel settore farmaceutico

Simulazione molecolare

AI+QC

Pfizer, insieme a IBM e XtalPi, sta utilizzando i calcoli quantistici per fornire dati di alta qualità per addestrare i modelli classici AI per accelerare la scoperta dei farmaci.

Questo approccio ibrido, in cui la quantistica fornisce dati "di verità" per potenziare le piattaforme AI, è il percorso più promettente a breve termine per ottenere valore nelle scienze della vita.

Fonti

L'alba quantistica: il risveglio all'ingegneria del nuovo cervello dell'AI