Il chip quantistico Majorana 2 di Microsoft è 1.000 volte più affidabile, obiettivo 2029.

      TL;DRMicrosoft ha svelato Majorana 2, un chip quantistico con qubit 1.000 volte più affidabili rispetto al suo predecessore, raggiungendo una vita media di 20 secondi contro microsecondi per i concorrenti. L'AI agentica tramite Microsoft Discovery ha accelerato lo sviluppo, e Microsoft ora punta a un computer quantistico scalabile entro il 2029, dimezzando il suo piano originale.

      Microsoft ha svelato Majorana 2, un chip quantistico topologico di nuova generazione i cui qubit sono 1.000 volte più affidabili rispetto a quelli del primo chip Majorana introdotto lo scorso anno. Il miglioramento è così significativo che Microsoft ha ridotto il suo piano per raggiungere un computer quantistico scalabile dal 2033 al 2029, dimezzando l'obiettivo originale. L'azienda attribuisce all'AI agentica, implementata attraverso la sua piattaforma di ricerca Microsoft Discovery, l'accelerazione della scienza dei materiali, dell'ottimizzazione della fabbricazione e dell'automazione della misurazione che ha reso possibile il salto.

      I numeri sono sorprendenti. I qubit di Majorana 2 mantengono il loro stato quantistico per una vita media di 20 secondi, con alcuni casi che durano fino a un minuto. La maggior parte degli approcci quantistici concorrenti misura le vite dei qubit in microsecondi. L'analogia di Microsoft: è approssimativamente paragonabile a una batteria di telefono che dura tre anni con una sola carica invece di esaurirsi in un giorno. Combinato con operazioni di un microsecondo e una dimensione del qubit di 1/100 di millimetro, il chip colloca Microsoft su quello che descrive come un percorso verso il calcolo quantistico commercialmente valido entro la fine del decennio.

      Come l'AI agentica ha costruito un chip migliore

      Il cambiamento chiave nei materiali è stato il passaggio dall'alluminio al piombo come superconduttore. Il piombo protegge naturalmente i qubit dalle perturbazioni cosmiche che causano instabilità, ma lavorare con esso ha introdotto compromessi che hanno richiesto anni per essere superati. Le startup di calcolo quantistico in tutta Europa e negli Stati Uniti stanno perseguendo approcci diversi al problema della stabilità dei qubit, ma l'approccio topologico di Microsoft, che crea uno stato della materia completamente nuovo, è architettonicamente distinto dai circuiti superconduttori utilizzati da IBM, Google e la maggior parte dei concorrenti.

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      Gli agenti AI di Microsoft Discovery sono stati implementati nel flusso di lavoro del team quantistico in diversi modi. Gli agenti hanno automatizzato il processo di misurazione che in precedenza richiedeva settimane se fatto manualmente, riducendo il tempo di ciclo di ordini di grandezza. Hanno analizzato quasi due decenni di dati sperimentali in più formati e silos, trovando correlazioni che nessun singolo ricercatore poteva vedere in quel volume. Hanno ottimizzato i processi di fabbricazione eseguendo simulazioni per identificare le composizioni di materiali più promettenti prima della sperimentazione fisica. E hanno rilevato un sensore di temperatura non calibrato che stava introducendo rumore nel processo di fabbricazione, un difetto che era passato inosservato dalla revisione umana.

      "L'AI agentica ha permeato quasi tutto ciò che facciamo", ha affermato Chetan Nayak, fellow tecnico di Microsoft. L'applicazione dell'AI allo sviluppo dell'hardware quantistico rappresenta una convergenza che potrebbe accelerare l'intero campo: una migliore AI aiuta a costruire computer quantistici migliori, che a loro volta potrebbero eventualmente eseguire una migliore AI.

      Microsoft Discovery diventa pubblico

      Insieme all'annuncio di Majorana 2, Microsoft ha reso disponibile la sua piattaforma Discovery. La piattaforma consente alle organizzazioni di implementare team di agenti AI autonomi, guidati da esperti umani, per accelerare la ricerca e lo sviluppo scientifico. Include un Discovery Engine per flussi di lavoro di ricerca e ragionamento, sicurezza e governance di livello enterprise, e integrazione con Azure. Google, Anthropic e OpenAI stanno tutti perseguendo l'AI per la scienza, ma Microsoft è la prima a lanciare una piattaforma commercialmente disponibile specificamente progettata per la R&D di frontiera con orchestrazione degli agenti integrata.

      Microsoft ha anche introdotto un'app Discovery gratuita in anteprima che gli individui possono scaricare e utilizzare localmente con un account GitHub Copilot. Clienti come la società chimica Syensqo stanno già utilizzando la piattaforma per sviluppare fluidi di nuova generazione per la produzione di semiconduttori.

      Il contesto competitivo

      Il settore del calcolo quantistico sta vivendo un boom di finanziamenti e IPO. L'IPO massicciamente sovrascritta di Quantinuum questa settimana ha valutato l'azienda sostenuta da Honeywell a 14,3 miliardi di dollari. Il governo degli Stati Uniti ha impegnato 2 miliardi di dollari per le aziende quantistiche a maggio, con IBM che ha ricevuto 1 miliardo di dollari per la sua fonderia di chip quantistici Anderon. Focused Energy ha raccolto 240 milioni di dollari per la fusione laser. Il mercato sta prezzando l'aspettativa che il quantistico seguirà la traiettoria dell'AI da curiosità di laboratorio a capacità commerciale entro questo decennio.

      L'approccio topologico di Microsoft è stato il più controverso nel campo. La rivendicazione dell'azienda nel 2018 di aver osservato modalità zero di Majorana è stata ritirata dopo un'analisi indipendente. Majorana 1, introdotto nel 2025, ha ristabilito la credibilità con risultati sottoposti a revisione paritaria. Il miglioramento di 1.000 volte di Majorana 2 e la tempistica accelerata del 2029 affronteranno un'analisi simile, e il documento sottoposto a revisione paritaria che accompagna l'annuncio sarà il test definitivo per verificare se i risultati reggono.

      Le esigenze energetiche e di calcolo dell'AI rendono il potenziale del calcolo quantistico più commercialmente rilevante che in qualsiasi altro momento della sua storia. Se Microsoft riuscirà a fornire un computer quantistico topologico scalabile entro il 2029, le applicazioni nella scoperta di farmaci, scienza dei materiali, crittografia e ottimizzazione sarebbero trasformative. Se non ci riuscirà, l'obiettivo del 2029 si unirà a un lungo elenco di tempistiche del calcolo quantistico che si sono rivelate ottimistiche. La differenza questa volta è che l'AI sta accelerando la ricerca stessa.