Os computadores quânticos de hoje são pequenos em escopo computacional – o chip dentro do smartphone contém bilhões de transistores, enquanto o computador quântico mais poderoso contém algumas centenas do equivalente quântico de um transistor.

Eles também não são confiáveis. Se você executar o mesmo cálculo repetidamente, eles provavelmente produzirão respostas diferentes a cada vez.

Leia mais:

Mas com sua capacidade intrínseca de considerar muitas possibilidades ao mesmo tempo, os computadores quânticos não precisam ser muito grandes para lidar com certos problemas espinhosos de computação e, nesta quarta-feira (14), pesquisadores da IBM anunciaram que desenvolveram método para gerenciar a falta de confiabilidade de maneira que levaria a respostas confiáveis e úteis.

publicidade

“O que a IBM mostrou aqui é realmente um passo incrivelmente importante na direção de progredir em direção a projeto algorítmico quântico sério”, disse Dorit Aharonov, professor de ciência da computação na Universidade Hebraica de Jerusalém, que não participou da pesquisa.

Enquanto os pesquisadores do Google em 2019 afirmaram ter alcançado a “supremacia quântica” – tarefa realizada muito mais rapidamente em computador quântico do que em um convencional –, os pesquisadores da IBM dizem ter alcançado algo novo e mais útil, embora com nome mais modesto.

“Estamos entrando nessa fase da computação quântica que chamo de utilidade”, disse Jay Gambetta, vice-presidente da IBM Quantum. “A era da utilidade.” Uma equipe de cientistas da IBM que trabalha para Gambetta descreveu seus resultados em artigo publicado na quarta-feira na revista Nature.

Computador comum vs computador quântico

  • Os computadores atuais são chamados de digitais, ou clássicos, porque lidam com bits de informação que são 1 ou 0, ligados ou desligados;
  • Um computador quântico realiza cálculos em bits quânticos, ou qubits, que capturam estado mais complexo de informações;
  • Assim como um experimento mental do físico Erwin Schrödinger postulou que um gato poderia estar em um estado quântico que está morto e vivo, um qubit pode ser 1 e 0 simultaneamente;
  • Isso permite que computadores quânticos façam muitos cálculos de uma só vez, enquanto os digitais precisam realizar cada cálculo separadamente;
  • Ao acelerar a computação, os computadores quânticos poderiam potencialmente resolver problemas grandes e complexos em campos como química e ciência dos materiais que estão fora de alcance hoje;
  • Os computadores quânticos também podem ter lado sombrio ao ameaçar a privacidade por meio de algoritmos que quebram as proteções usadas para senhas e comunicações criptografadas.

Quando os pesquisadores do Google reivindicaram sua supremacia em 2019, eles disseram que seu computador quântico realizou um cálculo em 3 minutos e 20 segundos que levaria cerca de dez mil anos em um supercomputador convencional de última geração.

Mas alguns outros pesquisadores, incluindo os da IBM, desconsideraram a afirmação, dizendo que o problema foi inventado. “O experimento do Google, por mais impressionante que tenha sido, e foi realmente impressionante, está fazendo algo que não é interessante para nenhum aplicativo”, disse o Dr. Aharonov, que também trabalha como diretor de estratégia da Qedma, uma empresa de computação quântica.

A computação do Google também se mostrou menos impressionante do que parecia inicialmente. Uma equipe de pesquisadores chineses conseguiu realizar o mesmo cálculo em um supercomputador não quântico em pouco mais de cinco minutos, muito mais rápido do que os dez anos estimados pela equipe do Google.

Imagem: Yurchanka Siarhei/Shutterstock

Os pesquisadores da IBM no novo estudo realizaram tarefa diferente, que interessa aos físicos. Eles usaram um processador quântico com 127 qubits para simular o comportamento de 127 ímãs em escala atômica – pequenos o suficiente para serem governados pelas regras da mecânica quântica – em campo magnético. Esse é um sistema simples conhecido como modelo de Ising, frequentemente usado para estudar o magnetismo.

Este problema é muito complexo para uma resposta precisa ser calculada, mesmo nos maiores e mais rápidos supercomputadores.

No computador quântico, o cálculo levou menos de um milésimo de segundo para ser concluído. Cada cálculo quântico não era confiável – as flutuações do ruído quântico inevitavelmente se intrometem e induzem a erros – mas cada cálculo era rápido, portanto podia ser executado repetidamente.

De fato, para muitos dos cálculos, ruído adicional foi adicionado deliberadamente, tornando as respostas ainda menos confiáveis. Mas, variando a quantidade de ruído, os pesquisadores puderam identificar as características específicas do ruído e seus efeitos em cada etapa do cálculo.

“Podemos amplificar o ruído com muita precisão e, em seguida, podemos executar novamente o mesmo circuito”, disse Abhinav Kandala, gerente de recursos e demonstrações quânticas da IBM Quantum e autor do artigo da Nature. “E assim que tivermos os resultados desses diferentes níveis de ruído, podemos extrapolar de volta para qual seria o resultado na ausência de ruído”.

Em essência, os pesquisadores conseguiram subtrair os efeitos do ruído dos cálculos quânticos não confiáveis, um processo que eles chamam de mitigação de erros. “Você tem que contornar isso inventando maneiras muito inteligentes de mitigar o ruído”, disse o Dr. Aharonov. “E é isso que eles fazem.”

Ao todo, o computador realizou o cálculo 600 mil vezes, convergindo para resposta para a magnetização total produzida pelos ímãs de 127 barras. Mas, quão boa foi a resposta?

Para obter ajuda, a equipe da IBM recorreu a físicos da Universidade da Califórnia, em Berkeley. Embora um modelo de Ising com ímãs de 127 barras seja muito grande, com muitas configurações possíveis, para caber em um computador convencional, os algoritmos clássicos podem produzir respostas aproximadas, técnica semelhante à forma como a compactação em imagens JPEG descarta dados menos cruciais para reduzir o tamanho do arquivo enquanto preserva a maioria dos detalhes da imagem.

Michael Zaletel, professor de física em Berkeley e autor do artigo da Nature, disse que, quando começou a trabalhar com a IBM, achava que seus algoritmos clássicos seriam melhores do que os quânticos. “Acabou sendo um pouco diferente do que eu esperava”, disse.

Certas configurações do modelo de Ising podem ser resolvidas exatamente, e os algoritmos clássicos e quânticos concordaram com os exemplos mais simples. Para instâncias mais complexas, mas solucionáveis, os algoritmos quântico e clássico produziram respostas diferentes, e foi o quântico que estava correto.

Assim, para outros casos em que os cálculos quânticos e clássicos divergiram e nenhuma solução exata é conhecida, “há motivos para acreditar que o resultado quântico é mais preciso”, disse Sajant Anand, estudante de pós-graduação em Berkeley que fez grande parte do trabalho nas aproximações clássicas.

Não está claro que a computação quântica seja indiscutivelmente a vencedora sobre as técnicas clássicas para o modelo de Ising. Atualmente, Anand está tentando adicionar versão de mitigação de erro para o algoritmo clássico, e é possível que isso iguale ou supere o desempenho dos cálculos quânticos.

“Não é óbvio que eles alcançaram a supremacia quântica aqui”, disse o Dr. Zaletel. A longo prazo, os cientistas quânticos esperam que uma abordagem diferente, a correção de erros, seja capaz de detectar e corrigir erros de cálculo, e isso abrirá a porta para que os computadores quânticos avancem para muitos usos.

A correção de erros já é usada em computadores convencionais e transmissão de dados para corrigir equívocos mais complexos. Mas, para computadores quânticos, a correção de erros provavelmente está a anos de distância, exigindo processadores melhores capazes de processar muito mais qubits.

A mitigação de erros, acreditam os cientistas da IBM, é solução provisória que pode ser usada agora para problemas cada vez mais complexos além do modelo de Ising.

“Este é um dos problemas de ciência natural mais simples que existe”, disse o Dr. Gambetta. “Então é bom começar. Mas, agora, a questão é: como você generaliza e vai para problemas de ciências naturais mais interessantes?”

Isso pode incluir descobrir as propriedades de materiais exóticos, acelerar a descoberta de medicamentos e modelar reações de fusão.

Com informações de The New York Times

Já assistiu aos novos vídeos no YouTube do Olhar Digital? Inscreva-se no canal!