Un gruppo di ricercatori dell’Università degli Studi di Milano ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale per computer quantistici ispirato al funzionamento del cervello. Lo studio, pubblicato su NPJ Quantum Information, mostra come il “rumore di fondo”, da limite tipico del calcolo quantistico, possa diventare una risorsa per migliorare stabilità, controllo ed efficienza nell’elaborazione di grandi quantità di dati in sequenza.
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Computer quantistici: l’AI neurale contro il “rumore di fondo”
Un team dell’Università Statale di Milano ha sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale quantistica che usa il rumore di fondo come risorsa, sul modello dei neuroni del cervello. Il metodo rende più stabile l’elaborazione di lunghe sequenze di dati e apre la strada a sistemi quantistici più robusti, efficienti e controllabili
Pubblicato il 4 mag 2026
