Le tecnologie quantistiche riguardano l’approccio industriale, con un notevole impatto sulle prospettive della sicurezza e dell’intelligence. Lo ha spiegato Enrico Prati, professore dell’Università Statale di Milano, al Master in Intelligence dell’Università della Calabria, diretto da Mario Caligiuri
“Fisica quantistica, tecnologie e intelligence” è la lezione tenuta da Enrico Prati, professore dell’Università Statale di Milano, al Master in Intelligence dell’Università della Calabria, diretto da Mario Caligiuri.
Il docente ha esordito rammentando il collegamento tra tecnologie quantistiche, cybersecurity e intelligence. In particolare, ha precisato che le tecnologie quantistiche riguardano l’approccio industriale, sottolineandone il notevole impatto sulle prospettive della sicurezza e dell’intelligence. Inoltre, ha osservato che lo studio della meccanica quantistica attiene alla dimensione propria di oggetti di piccole dimensioni, quali elettroni e i fotoni.
Ha poi evidenziato che la fisica quantistica è una scienza governata da peculiarità e principi differenti rispetto a quelli che disciplinano la fisica tradizionale. Emerge, pertanto, la sovrapposizione quantistica quale possibilità di un atomo di convivere in diversi stati contemporaneamente, come quello fondamentale e quello eccitato.
Altro canone che regola la fisica quantistica è costituito dal cosiddetto “entanglement”, locuzione utilizzata per esprime il fenomeno della separabilità dei sistemi che devono essere necessariamente descritti con variabile congiunta. Altro principio di grande importanza è la non commutatività che informa quelle operazioni che, se invertite nella loro sequenza di applicazione, danno luogo a fenomeni diversi. Il sistema quantistico è annoverabile quale sistema non commutativo.
Inoltre, Prati ha puntualizzato l’importanza di tre settori della tecnologia quantistica: computazione quantistica, comunicazioni quantistiche e sensori quantistici. Il relativo impiego è funzionale alla dimensione informativa con evidenti ricadute positive sull’intelligence. Infatti, il docente ha osservato che la parte astratta della meccanica quantistica – secondo alcuni scienziati – può essere applicata anche ai sistemi sociali. In altri termini, i concetti della meccanica quantistica possono essere applicati ai sistemi sociali per la relativa analisi quantitativa.
Secondo Prati, tali “nicchie” della tecnologia quantistica sono interconnesse. Più in particolare: i computer soddisfano la necessità di gestire una gran mole di dati; la comunicazione consente il trasferimento sicuro e integro: i sensori agevolano la capacità di misurazione e la mappatura dei dati. Dunque, ad avviso del docente, è evidente si tratti di catena analitica del management delle informazioni, che muove dall’acquisizione delle stesse, sino al finale processamento.
Queste tecnologie quantistiche vanno incontro a tre esigenze: quella della grande capacità di calcolo; quella del trasferimento certificato e sicuro delle informazioni; quella della capacità di acquisire informazioni in un determinato dominio. Quanto appena esposto rivela l’importanza della tecnologia quantistica con riferimento alla necessità di gestire informazioni, in particolare misura se funzionali a settori strategici. Secondo Prati ciò rivela i punti di contatto con l’intelligence e la cybersecurity.
È rilevante, ha proseguito, osservare quanto stia avvenendo nel mondo contemporaneo, ove insieme al digital divide si sta compiendo anche un quantum divide, poiché i paesi che stanno investendo di più sulle tecnologie quantistiche guadagneranno un ruolo di indubbio vantaggio rispetto agli altri. Occorre considerare, secondo Prati, che tali investimenti e lo sviluppo delle tecnologie quantistiche avranno delle conseguenze non solo tecnologiche, ma anche di natura economica e geopolitica. Solo con il metodo scientifico dell’intelligence possono essere opportunamente intuiti e analizzati tali fenomeni.
In tale quadro, si può comprendere perché, se fino a pochi anni il tessuto quantistico aveva un valore pari a mezzo miliardo di dollari, nel 2030 il mercato dei quantum computer sarà stimato tra i sessanta e i cento miliardi di dollari.
Il docente ha quindi citato la potenzialità attuale del computer quantistico che si identifica nella garanzia di una straordinaria potenza di calcolo. La transizione realizzata dal computer quantistico nella gestione delle informazioni è la seguente: si compie un’evoluzione da una dimensione booleana – ossia una codifica binaria, basata sullo stato del bit (zero o uno) – a una logica di stato probabilistico del bit, in uno spazio ibrido, articolato e indefinibile.
Il docente, tra l’altro, ha esposto le pietre miliari del percorso di evoluzione dei computer quantistici. L’excursus è partito dai primi anni Ottanta del secolo scorso, ove compaiono le prime pubblicazioni dei fisici Paul Benioff e Yuri Manin, per passare poi alla definizione elaborata da David Deutsch di computer quantistico quale dispositivo, fino a giungere alla materializzazione del primo prototipo di computer quantistico da parte della IBM nel 2001.
Il docente ha ricordato che le capacità computazionali di tali computer sono notevolmente adeguate per criptare e decriptare i dati, così come per l’installazione di algoritmi concepiti per l’intelligenza artificiale. Dopo aver specificato cosa debba intendersi per machine learning, ha evidenziato che vi sono algoritmi di machine learning che richiedono l’utilizzo di reti neurali, segnalando che è possibile definire, con un quantum computer, anche quantum neural network, basate sul “percettone”. Quindi, si ha la possibilità di sviluppare il deep learning quantistico con nodi quantistici che svolgono funzioni di neuroni artificiali. Le tipologie di intelligenza artificiale commercialmente note sono sostanzialmente tre: l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato, l’apprendimento per rinforzo.
Successivamente, si è soffermato sulla applicazione del quantum machine learning nell’ambito della cybersecurity, adatta al riconoscimento di attività anomale. Infatti, ha riferito come la capacità di calcolo dei computer quantistici possa accrescere l’efficacia dell’intelligenza artificiale, con riferimento particolare anche alla predizione di eventi e minacce. Ne deriva un impiego essenziale e indefettibile nell’ambito dell’intelligence.
Prati ha allora approfondito la relazione esistente tra comunicazione quantistica e crittografia. Nello specifico, si tratta della quantum key distribution, tecnologia di cifratura basata sulla codifica mediante stati quantistici che resiste ai tipi di attacchi “brute force”. Il docente ha concluso rimarcando la funzione delle tecnologie quantistiche all’orientamento delle decisioni strategiche, evidenziandone la centralità per le scelte più efficienti nella crescente competizione geopolitica.
