Dalle ricerche è emerso un numero crescente di prove che i processi quantistici svolgono un ruolo importante in numerosi meccanismi biologici e possono aiutarci a spiegare uno dei più grandi enigmi della biologia: il codice genetico.
di ArXiv
Nel 1996, un esperto di fisica quantistica dei Bell Labs, nel New Jersey, pubblicò un nuovo modello per la ricerca in un database di N voci. Gli scienziati informatici sanno da tempo che questo processo richiede circa N passaggi perché, nel caso peggiore, l’ultimo elemento dell’elenco potrebbe essere quello di interesse.
Tuttavia, questo fisico, Lov Grover, ha mostrato come le strane regole della meccanica quantistica hanno permesso di effettuare la ricerca in un certo numero di passi pari alla radice quadrata di N.
È stato un considerevole passo avanti. La creazione di database è una componente fondamentale nell’informatica, utilizzata per tutto, dalla ricerca di numeri telefonici alla rottura di codici crittografici. Quindi qualsiasi accelerazione in questo campo rappresenta un progresso significativo.
La meccanica quantistica ha rappresentato un’ulteriore svolta. All’epoca, il modello di Grover era solo il secondo algoritmo quantistico che era stato dimostrato più velocemente della sua controparte classica (Il primo è stato l’algoritmo di fattorizzazione di Peter Shor, risalente al 1994). Il lavoro di Grover è stato un fattore importante nel preparare la strada alla rivoluzione del calcolo quantistico che è ancora in corso oggi.
Ma nonostante l’interesse, l’implementazione dell’algoritmo di Grover ha richiesto tempo a causa delle significative sfide tecniche. Il primo computer quantistico in grado di implementarlo è apparso nel 1998, ma la prima versione scalabile non è apparsa fino al 2017 e anche allora ha funzionato con solo tre qubit. Quindi sono disperatamente necessari nuovi modi per implementare l’algoritmo.
Oggi Stéphane Guillet e i colleghi dell’Università di Tolone in Francia affermano che potrebbe essere più facile di quanto ci si aspettasse. Dicono di avere prove che l’algoritmo di ricerca di Grover rispecchi i fenomeni naturali.
“Abbiamo la prova che, in determinate condizioni, gli elettroni possono naturalmente comportarsi come l’algoritmo di ricerca di Grover, che indaga sui difetti in un materiale”, essi affermano.
Ciò ha ovvie implicazioni per il calcolo quantistico, ma le conseguenze potrebbero essere molto più estese. I fisici teorici stanno da tempo discutendo se la ricerca quantistica possa aiutare a spiegare i misteri sull’origine della vita. L’idea che l’algoritmo di ricerca di Grover rispecchi comportamenti naturali potrebbe dare una prima risposta all’enigma.
L’algoritmo di ricerca di Grover è fondamentale per la ricerca e può essere riformulato in vari modi. Uno di questi lo interpreta alla stregua di una passeggiata quantistica attraverso una superficie, vale a dire il modo in cui una particella quantistica si sposterà casualmente da un punto all’altro.
Chiaramente, questo processo è una specie di ricerca dello spazio bidimensionale. Ma poiché una particella quantistica può esplorare molti percorsi contemporaneamente, è molto più veloce di una ricerca classica.
La natura della superficie ha un’influenza importante sulla ricerca. Per esempio, un tipo di superficie è costituito da una griglia quadrata in cui la particella quantistica ha quattro possibili mosse su ciascun vertice.
Ma ci sono molte altre possibili griglie; una triangolare, per esempio, in cui la particella quantistica ha tre scelte in ciascun vertice. “La griglia triangolare è di particolare interesse a causa della sua somiglianza con diversi materiali simili ai cristalli naturali”, affermano Guillet e altri.
Il team si è concentrato sulla simulazione del modo in cui un algoritmo di ricerca di Grover funziona per gli elettroni che esplorano le griglie triangolari e quadrate, ma hanno incluso anche altri effetti fisicamente realistici, come difetti nella griglia sotto forma di buchi e proprietà quantistiche come gli effetti di interferenza.
I risultati sono rivelatori. La domanda che i ricercatori si pongono è: “Quanto velocemente un elettrone può trovare il buco in una griglia?”. La grande innovazione del team è dimostrare che queste simulazioni riproducono il modo in cui gli elettroni reali si comportano in materiali reali.
In altre parole, questa è la prova che gli elettroni liberi applicano naturalmente l’algoritmo di ricerca di Grover quando si muovono attraverso la superficie di determinati cristalli.
Ciò ha implicazioni immediate per il calcolo quantistico. “Questo lavoro”, sostiene Guillet, “potrebbe essere la strada per spiccare un serio balzo tecnologico, in base al quale lo sperimentatore aggirerebbe la necessità di un computer quantistico scalabile e con un sistema avanzato di correzione degli errori, e prenderebbe invece la scorciatoia per cercare ‘occorrenze naturali’ dell’algoritmo di ricerca di Grover “.
Lo studio ha anche implicazioni per il nostro pensiero sul codice genetico e l’origine della vita. Ogni creatura vivente sulla Terra usa lo stesso codice, in cui il DNA immagazzina informazioni usando quattro basi nucleotidiche. Le sequenze di nucleotidi codificano informazioni per la costruzione di proteine a partire da un alfabeto di 20 aminoacidi.
Ma perché questi numeri – quattro e 20 – e non altri? Nel 2000, pochi anni dopo la pubblicazione del lavoro di Grover, Apoorva Patel all’Indian Institute of Science di Bangalore mostrò come l’algoritmo di Grover potesse spiegare questi numeri.
L’idea di Patel è legata al modo in cui il DNA viene assemblato all’interno delle cellule. In questa situazione, il macchinario molecolare all’interno di una cellula deve cercare nella minestra molecolare delle basi nucleotidiche per trovare quelle giuste. Se sono disponibili quattro opzioni, una ricerca classica richiede in media quattro passaggi. Quindi il sistema dovrebbe provare quattro basi diverse durante ogni fase di assemblaggio.
Ma una ricerca quantistica che utilizza l’algoritmo di Grover è molto più rapida: Patel ha mostrato che quando ci sono quattro scelte, una ricerca quantistica può distinguere tra quattro alternative in un unico passaggio. In effetti, quattro è il numero ottimale.
Lo stesso discorso vale nel caso dei 20 aminoacidi. Nel DNA, ogni set di tre nucleotidi definisce un singolo aminoacido. Quindi la sequenza di triplette nel DNA definisce la sequenza di aminoacidi in una proteina.
Ma durante l’assemblaggio delle proteine, ogni aminoacido deve essere scelto da una zuppa di 20 diverse opzioni. L’algoritmo di Grover spiega questi numeri: una ricerca quantistica in tre passaggi può trovare un oggetto in un database contenente fino a 20 tipi di voci. Ancora una volta, 20 è il numero ottimale.
In altre parole, se i processi di ricerca coinvolti nell’assemblaggio di DNA e proteine devono essere il più efficienti possibile, il numero di basi dovrebbe essere quattro e il numero di aminoacidi dovrebbe essere 20, esattamente come è. L’unico vincolo è che le ricerche devono essere di natura quantistica.
Quando Patel rese pubblica la sua idea, i fisici quantistici la condivisero immediatamente. A quel tempo, erano impantanati nei loro stessi tentativi di controllare i processi quantistici, cosa che potevano fare solo isolando particelle quantistiche in ambienti estremi come a temperature vicine allo zero assoluto.
Il problema sotto gli occhi di tutti, dissero i fisici, era che gli esseri viventi operano in un ambiente caldo e disordinato in cui gli stati quantistici sarebbero immediatamente distrutti.
I biologi erano altrettanto sprezzanti, affermando che i processi quantistici non potevano funzionare all’interno degli esseri viventi.
Da allora è emerso un numero crescente di prove che i processi quantistici svolgono un ruolo importante in numerosi meccanismi biologici. La fotosintesi, per esempio, è ora considerata un processo essenzialmente quantistico.
Il lavoro di Guillet e colleghi getta una nuova luce su tutto questo. Indica che l’algoritmo di Grover non è solo una caratteristica di determinati materiali, ma sembra rispecchiare le proprietà della natura. E se questo è vero, allora le obiezioni alle idee di Patel iniziano a sgretolarsi.
Immagine: Elica DNA Ms. Tech; immagine originale: Wikimedia Commons
(rp)
