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Che cos’è la teoria della causalità e perché è importante in diversi campi scientifici?

L’inferenza causale a partire da osservazioni sperimentali risulta essere di primaria importanza in diversi campi scientifici. La teoria della causalità è, infatti, diventata un mezzo fondamentale per una vasta gamma di applicazioni, come la statistica ed il Machine learning, e, attraverso queste due applicazioni, anche in genetica, studi sociali ed economia.

La teoria della causalità fornisce un nuovo e potente strumento per affrontare i problemi di informazione quantistica. Recentemente è stato mostrato che la causalità quantistica permette lo sviluppo di nuovi protocolli basati su minori vincoli, a differenza di quelli implementati in precedenza.

Esempi rilevanti sono la generazione certificata di numeri puramente aleatori [Agre2020], oppure la produzione di effetti quantistici all’interno di un network fra laboratori diversi [Pode2020]. Questa linea di ricerca ha come scopo portare queste attività al livello successivo, ottenendo passi avanti sia teorici sia sperimentali sulle basi e sulle implicazioni sperimentali della causalità quantistica.

In particolare, verranno perseguiti i seguenti obiettivi:

1) Analizzare l’emergere di nuovi tipi di comportamento non classico in diversi tipi di reti causali mai considerati prima. Questo include l’uso di collegamenti a distanza tramite fibra ottica e/o free-space tra due o più nodi.

2) Sviluppare nuovi protocolli di informazione quantistica per reti quantistiche formate da più partecipanti.

3) Sfruttare tecniche di Machine Learning per l’analisi dei dati ottenuti tramite strutture sperimentali complesse.

Il Centro Ricerche Enrico Fermi si dedica anche allo sviluppo di questo nuovo ambito di ricerca.