Come un’ipotesi teorica del Novecento è tornata al centro della corsa al calcolo quantistico
Nel marzo del 1938, su un piroscafo tra Palermo e Napoli, viaggiava uno dei più brillanti fisici italiani del Novecento: Ettore Majorana. Aveva poco più di trent’anni, una reputazione già eccezionale e una mente che Enrico Fermi considerava fuori dal comune. Poi, all’improvviso, scomparve. Da allora il suo nome è rimasto legato a una delle vicende più enigmatiche della storia scientifica italiana.
Ma Majorana non appartiene soltanto alla cronaca del mistero. Oggi il suo nome è tornato in primo piano per una ragione del tutto diversa: alcune idee che portano la sua firma sono diventate un punto di riferimento nella ricerca sui computer quantistici topologici, una delle linee più ambiziose — e più discusse — del calcolo quantistico contemporaneo. In altre parole, un’ipotesi formulata negli anni Trenta è rientrata nella conversazione scientifica e industriale del XXI secolo.
Un nome antico in una frontiera nuova
Per capire perché Majorana venga oggi evocato in relazione ai computer quantistici, bisogna partire da un dato essenziale: il calcolo quantistico non nasce dal desiderio di costruire macchine semplicemente più veloci, ma dall’esigenza di affrontare problemi che i computer classici trattano con grande difficoltà.
I computer tradizionali operano con i bit, unità minime di informazione che possono assumere due soli valori, 0 oppure 1. Questa logica binaria è alla base dell’intera informatica moderna. I computer quantistici, invece, utilizzano i qubit, che sfruttano proprietà della meccanica quantistica per rappresentare simultaneamente più possibilità. Per certi tipi di problemi — dalla simulazione di molecole complesse all’ottimizzazione di grandi sistemi logistici — questo approccio potrebbe offrire vantaggi importanti.
Il punto, tuttavia, è che i qubit sono estremamente fragili. Il loro stato può essere alterato da interferenze minime: vibrazioni, rumore elettromagnetico, variazioni termiche. Questo fenomeno, noto come decoerenza, è uno dei principali ostacoli allo sviluppo di macchine quantistiche affidabili. Gran parte della ricerca degli ultimi anni si è concentrata proprio su questo: come proteggere l’informazione quantistica dagli errori. È qui che compare Majorana.
Dalla fisica teorica alle quasiparticelle
Negli anni Trenta, Majorana formulò un’ipotesi di grande eleganza teorica: la possibilità che esistano particelle neutre coincidenti con la propria antiparticella. In termini semplici, particelle che non abbiano un “opposto” distinto, perché siano già, per così dire, il proprio opposto. Questa idea, nata nel contesto della fisica relativistica e quantistica, rimase a lungo soprattutto un risultato teorico.
Nel contesto del calcolo quantistico, però, il nome di Majorana è tornato a circolare per un’altra ragione. Alcuni sistemi fisici molto particolari potrebbero ospitare stati collettivi della materia noti come Majorana Zero Modes, spesso descritti come quasiparticelle. Non si tratta, in questo caso, semplicemente della particella immaginata da Majorana in senso elementare, ma di eccitazioni emergenti in materiali progettati in laboratorio. Il loro interesse dipende dal fatto che potrebbero offrire una base più robusta per immagazzinare e manipolare informazione quantistica. [azure.microsoft.com], [arstechnica.com]
Il condizionale, qui, è indispensabile. L’idea è considerata promettente da molti fisici, ma la sua realizzazione sperimentale resta una delle questioni più delicate e controverse del settore. Nature ha sottolineato che gli annunci più recenti di Microsoft rappresentano un passaggio significativo, ma non hanno chiuso il dibattito. Anche una parte della comunità scientifica ha invitato alla prudenza nell’interpretazione dei risultati disponibili. [azure.microsoft.com], [nature.com], [sciencenews.org]
Due strade per lo stesso problema
Nel panorama attuale della computazione quantistica, il nodo centrale è sempre lo stesso: come ridurre gli errori. Le strategie, però, non sono univoche.
Una prima via, seguita da molti protagonisti del settore, consiste nel costruire qubit convenzionali e poi proteggerli attraverso sistemi di correzione degli errori sempre più sofisticati. L’idea, in sostanza, è accettare che il qubit sia fragile e compensare questa fragilità con una complessa architettura di controllo. È una strada tecnologicamente concreta, ma molto costosa: richiede grandi numeri di qubit fisici per ottenere un numero assai più ridotto di qubit effettivamente affidabili.
La seconda via è quella topologica. In questo caso, l’obiettivo non è soltanto correggere l’errore dopo che si è prodotto, ma progettare un sistema in cui l’informazione quantistica sia protetta dalla struttura stessa del dispositivo. La parola “topologico” rinvia alla topologia, il ramo della matematica che studia le proprietà che restano invariate sotto deformazioni continue. Trasportata nella fisica dei qubit, l’idea è che l’informazione possa essere codificata in modo meno vulnerabile ai disturbi locali.
L’analogia più intuitiva è quella del nodo. Un segno tracciato sulla sabbia può essere cancellato da un soffio di vento. Un nodo in una corda, invece, non scompare per una semplice perturbazione locale: per eliminarlo bisogna intervenire in modo più profondo sulla struttura. Il qubit topologico, almeno in teoria, dovrebbe funzionare così: non come un dato depositato in un punto fragile, ma come un’informazione distribuita in una configurazione più resistente.
È su questa possibilità che si fonda buona parte della scommessa di Microsoft. [azure.microsoft.com], [nature.com]
Il caso Majorana 1
Nel febbraio 2025 Microsoft ha annunciato Majorana 1, descritto dall’azienda come il primo processore quantistico basato su una “Topological Core” e come un passaggio rilevante verso una futura architettura scalabile fino a un milione di qubit. L’azienda ha collegato questo avanzamento a una nuova classe di materiali, indicati come “topoconduttori”, e a risultati pubblicati contestualmente anche su Nature. [azure.microsoft.com], [nature.com]
L’annuncio ha ricevuto un’attenzione immediata, sia per il peso dell’azienda sia per il carattere simbolico della rivendicazione: quello topologico è infatti uno dei grandi obiettivi irrisolti del settore. Tuttavia, proprio perché il tema è delicato, molti ricercatori hanno sottolineato la necessità di distinguere tra una tappa importante nella costruzione di dispositivi sperimentali e la dimostrazione definitiva di un qubit topologico pienamente operativo. Alcune voci critiche hanno osservato che i dati finora resi pubblici non convincono ancora tutti gli specialisti. [nature.com], [sciencenews.org]
Non si tratta di una polemica marginale. La ricerca sui sistemi topologici ha conosciuto in passato annunci prematuri e interpretazioni discusse. Per questo, nel campo, i toni sono spesso doppi: da un lato c’è l’interesse per una direzione che, se funzionasse, potrebbe semplificare radicalmente il problema della correzione degli errori; dall’altro c’è la consapevolezza che tra un principio fisico promettente e una tecnologia industriale affidabile esiste una distanza ancora considerevole.
Quando la ricerca diventa strategia industriale
Anche al netto delle incertezze scientifiche, il calcolo quantistico è ormai entrato nella sfera delle tecnologie strategiche. Non è più soltanto una questione da laboratori universitari o da centri di ricerca specializzati: è diventato un terreno di competizione industriale e geopolitica.
Lo dimostra, per esempio, il ruolo della DARPA, l’agenzia del Dipartimento della Difesa statunitense dedicata ai programmi tecnologici avanzati. Nel 2025 la DARPA ha selezionato Microsoft e PsiQuantum per la fase di validazione e co-progettazione del programma US2QC, inserito nella più ampia Quantum Benchmarking Initiative. L’obiettivo dichiarato è verificare, con criteri indipendenti, se esistano approcci in grado di arrivare a un computer quantistico di utilità industriale entro il 2033. [darpa.mil]
Il linguaggio usato in questi programmi è significativo. Non si parla genericamente di innovazione, ma di “utility-scale operation”, cioè di una soglia in cui il valore computazionale supera finalmente il costo del sistema. È un modo per dire che il problema non è soltanto costruire qualcosa che funzioni in laboratorio, ma qualcosa che sia davvero utile in condizioni realistiche.
Un mercato piccolo, ma non più teorico
Anche i dati economici confermano che il quantum è uscito dalla fase puramente speculativa. Secondo Research and Markets, il segmento del calcolo quantistico topologico sarebbe passato da 3,18 miliardi di dollari nel 2025 a una previsione di 3,94 miliardi nel 2026, con un’ulteriore crescita attesa entro il 2030. Si tratta di stime di mercato, quindi per definizione da leggere con prudenza; ma indicano comunque che il settore viene ormai osservato come un comparto industriale in formazione, non più soltanto come un insieme di promesse accademiche. [researchan…arkets.com]
Più in generale, il McKinsey Quantum Technology Monitor 2026 segnala che oltre 300 organizzazioni nel mondo stanno collaborando con aziende del settore e stima che il quantum computing potrebbe generare fino a 2,7 trilioni di dollari di valore economico globale entro il 2035. Anche in questo caso bisogna distinguere tra prospettive e risultati acquisiti, ma il messaggio è chiaro: l’interesse non è più confinato a una nicchia di specialisti. [mckinsey.com]
Che cosa potrebbe cambiare davvero
Il punto decisivo, però, non è l’ammontare degli investimenti. È il tipo di problemi che un calcolo quantistico maturo potrebbe rendere trattabili.
Uno dei campi più citati è la simulazione molecolare, con possibili applicazioni nella progettazione di farmaci e nella scienza dei materiali. La chimica quantistica, infatti, è uno dei casi in cui la natura del problema sembra adattarsi bene agli strumenti quantistici. Altri ambiti frequentemente evocati sono l’ottimizzazione logistica, l’analisi finanziaria avanzata e alcuni segmenti della ricerca sui materiali ad alte prestazioni.
Conviene tuttavia evitare due errori simmetrici. Il primo è immaginare il computer quantistico come una macchina universale destinata a sostituire in blocco l’informatica classica. Non è questo lo scenario più realistico. Il secondo è ridurlo a un esercizio teorico senza ricadute pratiche. Anche questo, oggi, sarebbe riduttivo. Più plausibile è pensare a sistemi ibridi, in cui calcolo classico e quantistico collaborano, con vantaggi mirati su problemi ben definiti.
Una lezione di lungo periodo
La storia che collega Majorana al quantum computing ha, in fondo, un valore che va oltre la tecnologia. Ricorda che le idee scientifiche non seguono i tempi brevi dell’attenzione pubblica. Possono nascere come costruzioni teoriche molto astratte, restare ai margini per decenni e riapparire poi in un contesto del tutto diverso, dove acquistano un significato nuovo.
Naturalmente, sarebbe improprio trasformare Majorana in un profeta retrospettivo del computer quantistico. Le sue ricerche appartenevano a un altro orizzonte, e il rischio dell’anacronismo è sempre dietro l’angolo. Ma non è anacronistico osservare che alcune delle categorie concettuali elaborate nella fisica fondamentale del Novecento stanno oggi riemergendo in un settore dove si incrociano scienza dei materiali, ingegneria, matematica e strategia industriale.
Se la via topologica si rivelerà davvero praticabile, il nome di Majorana sarà associato non soltanto a una scomparsa ancora irrisolta, ma a uno dei tentativi più complessi della tecnologia contemporanea: rendere stabile, e quindi utile, una macchina che finora ha mostrato soprattutto il proprio potenziale. Se invece quella strada si rivelerà più difficile del previsto, resterà comunque un fatto notevole: a quasi novant’anni di distanza, un’ipotesi nata nella fisica teorica continua a orientare una parte importante della ricerca sul futuro del calcolo.
