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Per anni gli scienziati si sono chiesti se fosse possibile utilizzare in modo pratico i computer quantistici per potenziare il machine learning, il processo attraverso il quale le reti neurali alla base dell’Intelligenza Artificiale vengono addestrate partendo dai dati. C’era molto scetticismo al riguardo, perché un processo di questo tipo sembrava richiedere computer quantistici enormi. Oggi un team del California Institute of Technology ha dimostrato che, a certe condizioni, i computer quantistici possono processare dati a un costo inferiore, per unità di memoria impiegata, a quello di qualunque computer tradizionale. Il trucco per riuscirci ricorda la differenza che esiste tra scaricare in memoria un intero film o riceverlo in streaming un fotogramma alla volta. Ne parliamo con Tommaso Calarco, professore dell'Università di Colonia dal 2018 e dell'Università di Bologna.
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