Pesquisadores da Universidade do Arizona conseguiram comprovar os benefícios da computação quântica por meio de uma pesquisa relacionada a ondas de rádio. Segundo os especialistas, a ideia é mostrar como sistemas quânticos podem ajudar a sociedade em processos de pequena, média e grande escala.

Basicamente, eles usaram três sensores, inseridos em um processo conhecido como “entrelaçamento quântico”, permitindo que eles compartilhassem entre si informações mais detalhadas sobre a amplitude e inclinação das ondas.

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As vantagens tiradas disso foram o aprimoramento da precisão de cada sensor (o que reduziu a margem de erro), bem como uma análise mais generalizada dos dados coletados ao invés de uma avaliação individual de cada informação obtida.

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Ilustração mostra um processador de cor azul, simbolizando o trabalho de pesquisadores sobre a computação quântica
A computação quântica é o processo que, quando implementado em larga escala, poderá resolver em segundos cálculos que, hoje, levariam milhares de anos. Imagem: Yurchanka Siarhei/Shutterstock

Parece simples, mas na verdade, o entendimento do assunto é mais complicado do que o enunciado sugere: as vantagens demonstradas pelos pesquisadores indicam que a computação quântica pode “escolher” avaliar uma situação por todo seu espectro, ou apenas parte dele.

Em termos práticos, pense da seguinte forma: na medicina, um especialista não precisa analisar todas as células do corpo para saber se um paciente tem câncer – ele só precisa encontrar uma amostra pequena com a doença para extrapolar as estimativas para o resto do corpo. É mais ou menos a mesma situação com o teste proposto: ele traz serventia a aplicações que necessitam apenas de uma resposta binária – “sim” ou “não”, por exemplo -, aliviando o processamento ao concentrar a análise apenas onde ela realmente importa.

Agora, leve esse contexto para problemas globais, como detectar elementos nocivos na água ou antever necessidades de comida em populações onde a distribuição é mais problemática.

Entende-se por “computação quântica” a capacidade tecnológica de se processar um volume absurdamente alto de informações em espaços de tempo incrivelmente curtos, porém com precisão inédita. Ela funciona por meio de pequenos pedaços de informação chamados “qubits”.

A computação atual depende de “bits” – pedaços de dados que podem ser iguais a 0 ou iguais a 1. Os qubits, na prática, podem ser os dois ao mesmo tempo. Mas eles são extremamente frágeis, decaindo sem aviso e, consequentemente, exigindo um tratamento bem mais cuidadoso. Por isso a correção de erros é importante.

Segundo John Peskill, especialista em Física do Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech), atualmente, nós estamos em uma fase que ele chamou de “NISQ” (sigla em inglês para “Escala Quântica Intermediária e Barulhenta”).

Basicamente, ele diz que computadores quânticos atuais podem processar tarefas que exijam pequenas quantidades de qubits, mas não sem muita interferência (ou “barulho”). Essa parte é importante, pois é ela quem determina a margem de erro de qualquer estudo feito em escala quântica.

Nisso, entram os pesquisadores da Universidade do Arizona: ao usar o entrelaçamento da computação quântica, eles conseguiram aprimorar a precisão dos sensores – ainda que em uma pequena margem.

“A ideia de usar o entrelaçamento para melhorar sensores não é limitada a um tipo específico de sensor, então ela tem seu uso em uma série de aplicações diferentes, desde que seu equipamento suporte esse processo”, disse Quntao Zhuang, co autor do estudo e professor assistente de engenharia computacional e elétrica da Universidade do Arizona.

“Teoricamente, você pode considerar aplicações como o LiDAR [tecnologia de imagem e mapeamento em 3D] para carros com direção autônoma, por exemplo”. Imagine o piloto automático da Tesla, por exemplo, só que ainda mais preciso e com menor chance de erros.

No futuro, a equipe de pesquisadores quer criar uma forma de colocar toda essa capacidade de processamento em um único chip que possa ser inserido na água ou em materiais biológicos, a fim de avaliar se ele conseguirá identificar doenças ou compostos químicos diferenciados.

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