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Com potencial para resolver problemas importantes que estão além do alcance até mesmo dos supercomputadores mais poderosos, os computadores quânticos exigem formas cada vez mais atualizadas de programação e criação de algoritmos.
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Por essa razão, universidades e grandes empresas de tecnologia estão constantemente liderando pesquisas sobre como desenvolver esses novos algoritmos.
Em um recente trabalho colaborativo entre três instituições finlandesas (a Universidade de Helsinque, a Universidade Aalto e a Universidade de Turku) e a divisão europeia da IBM Research, com sede em Zurique, na Suíça, uma equipe de pesquisadores desenvolveu um novo método para acelerar cálculos em computadores quânticos. Os resultados foram publicados na revista científica PRX Quantum da American Physical Society.
“Ao contrário dos computadores clássicos, que usam bits para armazenar uns e zeros, as informações são armazenadas nos qubits de um processador quântico na forma de um estado quântico, ou função de onda”, explicou o pesquisador de pós-doutorado Guillermo García-Pérez do Departamento de Física da a Universidade de Helsinque, primeiro autor do artigo.
Computadores quânticos exigem observações específicas que requerem grande número de medições
São necessários procedimentos especiais para ler dados de computadores quânticos. Além disso, os algoritmos quânticos também requerem um conjunto de entradas, fornecidas, por exemplo, como números reais e uma lista de operações a serem realizadas em algum estado inicial de referência.
“O estado quântico usado é, de fato, geralmente impossível de reconstruir em computadores convencionais, portanto, insights úteis devem ser extraídos realizando observações específicas (que os físicos quânticos chamam de medições)”, diz García-Pérez.
No entanto, o problema com isso é o grande número de medições necessárias para muitas aplicações populares de computadores quânticos (como o chamado Variational Quantum Eigensolver, que pode ser usado para superar limitações importantes no estudo da química, por exemplo, na descoberta de medicamentos).
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Sabe-se que o número de cálculos necessários aumenta muito rapidamente com o tamanho do sistema que se deseja simular, mesmo que apenas informações parciais sejam necessárias. Isso torna o processo difícil de aumentar, tornando a computação mais lenta e consumindo muitos recursos computacionais.
O método proposto por García-Pérez e demais autores da nova abordagem usa uma classe generalizada de medidas quânticas que são adaptadas ao longo do cálculo para extrair as informações armazenadas no estado quântico de forma eficiente.
Isso, segundo eles, reduz drasticamente o número de iterações e, portanto, o tempo e o custo computacional necessários para obter simulações de alta precisão.
García-Pérez explica que o método pode reutilizar resultados de medição anteriores e ajustar suas próprias configurações. As execuções subsequentes são cada vez mais precisas e os dados coletados podem ser reutilizados repetidamente para calcular outras propriedades do sistema sem custos adicionais.
“Tiramos o máximo proveito de cada amostra combinando todos os dados produzidos. Ao mesmo tempo, ajustamos a medição para produzir estimativas altamente precisas da quantidade em estudo, como a energia de uma molécula de interesse. Colocando esses ingredientes juntos, podemos diminuir o tempo de execução esperado em várias ordens de magnitude “, diz o pesquisador.
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