Il ragionamento equazionale è un metodo utilizzato dai computer per simulare il ragionamento
logico umano. Esso consiste nel manipolare equazioni tramite regole algebriche e consente di
automatizzare la dimostrazione teoremi, la risoluzione di equazioni e la modellizzazione di sistemi
complessi, come le macromolecole. È un pilastro fondamentale del ragionamento automatizzato:
permette di scovare equivalenze tra espressioni simboliche, fungendo da vero e proprio motore per
il progresso in innumerevoli discipline scientifiche. Eppure il suo potenziale si scontra da sempre
con un muro apparentemente insormontabile: all’aumentare della complessità di un problema, il
numero di espressioni equivalenti cresce in modo esponenziale, mandando in crisi i computer
tradizionali. In sostanza, poche regole possono generare una quantità enorme di equazioni che un
computer classico è costretto ad analizzare ad una ad una.
La ricerca pubblicata su «Science Advances» con il titolo “Quantum algorithms for equational
reasoning” dal team di ricerca guidato dal Dipartimento di Fisica e Astronomia dell’Università di
Padova è riuscita a proporre una soluzione che aggira questo limite introducendo un algoritmo
quantistico chiamato quantum normal form reduction. Questo approccio può risolvere casi
complessi che coinvolgono una cifra astronomica di operazioni che sarebbe stata totalmente fuori
dalla portata dei comuni algoritmi classici.
«In questo studio mostriamo come sfruttare gli algoritmi quantistici per migliorare il
ragionamento equazionale. Gli ambiti di applicazione sono molteplici. I polimeri, ad esempio,
possono assumere una serie di configurazioni spaziali che sono legate fra loro da regole di
ragionamento equazionale - sottolinea Davide Rattacaso, primo autore della ricerca -. Il nostro
approccio permette allora di codificare tutte le possibili configurazioni di un polimero in uno stato
quantistico, così da calcolare proprietà termodinamiche rilevanti. Un'altra possibile applicazione è
la rappresentazione di collezioni di genomi di diversi individui che, essendo legati da regole di
trasformazione relativamente semplici - le mutazioni genetiche -, si prestano ad essere rappresentati
globalmente da un unico stato quantistico».
Nel lavoro pubblicato i ricercatori hanno dimostrato che un computer quantistico si comporta
come se la sua memoria contenesse, nello stesso momento, tutte le equazioni necessarie alla
risoluzione del problema, permettendo così di manipolarle tutte simultaneamente. Questo approccio
offre un modo efficiente per progettare circuiti logici, comprimere dati, migliorare la simulazione
del linguaggio e la modellizzazione molecolare.
Link alla ricerca: https://doi.org/10.1126/sciadv.aec2736
Titolo: “Quantum algorithms for equational reasoning” - «Science Advances» 2026
Autori; Davide Rattacaso, Daniel Jaschke, Marco Ballarin, Ilaria Siloi e Simone Montangero*
Fonte: www.unipd.it
mm
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