Sabia que, um dia, você poderá evitar a perda de uma conexão de voo graças à estranha capacidade de partículas muito pequenas agirem como se estivessem em dois lugares ao mesmo tempo?
O comportamento anormal do mundo subatômico é o que permite aos computadores quânticos realizar alguns cálculos de forma bem mais rápida do que os PCs convencionais. Futuramente, aponta o The Wall Street Journal, também poderá ajudar a amenizar alguns problemas diários.
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Os computadores comuns armazenam informações como dígitos binários, ou bits, que sempre são 0 ou 1. já os quânticos usam qubits, ou bits quânticos. Seus valores podem ser misturas complexas de 0 e 1 porque dependem do comportamento de átomos e partículas menores.
Os qubits também podem coordenar suas ações com outros qubits instantaneamente, independente da distância entre si – fenômeno este que Albert Einstein chamou de “ação assustadora à distância”.
Diferença entre computação quântica e convencional
- Os computadores tradicionais utilizam circuitos eletrônicos para armazenar informações em bits, 0 digitais e 1 codificados pela presença e ausência de eletricidade;
- Já os computadores quânticos usam qubits, partículas, como elétrons, colocadas em “superposição” com lasers ou feixes de micro-ondas;
- Na superposição, os bits quânticos surgem em dois estados – zero e um – ao mesmo tempo;
- Como os qubits possuem três dimensões quânticas, sua representação costuma ser realizada por meio de pontos em uma esfera.
No futuro, os computadores quânticos podem tornar possível a engenharia de materiais ao nível molecular e quebrar diversas defesas usadas para proteger a Internet, lembra o WSJ.
As gigantescas máquinas e de alta qualidade necessárias para executar as tarefas, provavelmente, ainda estão ao menos uma década de distância. Mas recentemente, computadores quânticos de empresas, como IBM e D-Wave Systems, venceram alguns dos computadores convencionais mais poderosos do mundo atualmente em certos cálculos de suma relevância para a física.
Apesar de estas máquinas quânticas serem pequenas e propensas a erros atualmente, os avanços estão estimulando as empresas e os investigadores a procurar aplicações mais práticas, tais como calcular rapidamente como minimizar a distância que os passageiros das companhias aéreas devem percorrer para fazer suas conexões.
“Vivemos agora em era na qual, realmente, temos a oportunidade de investigar onde devemos usar um computador quântico”, diz Karl Jansen, físico do centro de investigação alemão Deutsches Elektronen-Synchrotron, (DESY), que está trabalhando no problema de porta de voo com a IonQ, empresa de computação quântica com sede em College Park, Maryland (EUA).
A D-Wave usou seu computador quântico para ajudar clientes a determinar os horários de motoristas de entrega em supermercados, roteamento de passeios promocionais pelos EUA e os procedimentos de manuseio de carga no porto de Los Angeles (EUA).
Estas tarefas são exemplos dos chamados problemas de otimização, difíceis de se resolver dado o enorme número de opções que implicam. Outros incluem, como embalar caixas em contêineres de maneira mais eficiente e equilibrar risco versus recompensa em carteiras financeiras.
Existem 100 mil maneiras de atribuir cinco aviões a dez portões de um aeroporto. Aumente a questão para 50 planos e 100 portões, e o número de possibilidades aumenta para dez elevado à centésima potência – ou seja, muito mais que o número de átomos no universo visível. Dessa forma, nenhum computador convencional concebível nos dias de hoje poderia acompanhar todas essas possibilidades. Mas um computador quântico poderia, em tese.
Coleções de qubits agem como ondas com enorme quantidade de dados. Um computador quântico contendo 350 qubits poderia, em tese, acompanhar todas as soluções possíveis para o problema de atribuição de voo de 50 aeronaves a 100 portões (as máquinas atuais costuam ter dezenas ou centenas de qubits)
Angelo Bassi, físico da Universidade de Trieste (Itália), explica a diferença entre a computação comum e a quântica como aquela entre um surfista e uma onda quando encontram uma rocha. O surfista vai para a esquerda ou para a direita da rocha, enquanto a onda faz as duas coisas ao mesmo tempo.
Algumas características básicas da rocha podem ser deduzidas do caminho do surfista, mas muito mais pode ser aprendido com o padrão de ondulações que resulta na água.
“As ondas transportam mais informações do que as partículas”, diz Bassi. Mas os qubits são difíceis de se trabalhar. Muitas vezes criados com circuitos supercondutores ou íons aprisionados, os qubits são destruídos com facilidade pela menor perturbação e, normalmente, devem ser resfriados a temperaturas inferiores às do Espaço. Ainda assim, os qubits são bem mais suscetíveis a erros que os bits, que dependem apenas de circuitos eletrônicos comuns.
Os computadores quânticos do futuro precisarão de muitos e muitos qubits – possivelmente, milhões – para lidar com o erro e, ainda, terão poder de fogo suficiente para tarefas poderosas, como simular a dinâmica de átomos e moléculas, conforme estudo de 2022 da Microsoft.
Mas mesmo os dispositivos relativamente insignificantes de hoje ultrapassaram limite que os torna suficientemente poderosos para superar os supercomputadores mais avançados do mundo em certos cálculos. Este ponto crítico está entre 50 e 100 qubits, segundo Travis Humble, diretor do Quantum Science Center do Oak Ridge National Laboratory em Oak Ridge, Tennessee (EUA).
Um marco importante ocorreu em junho de 2023, quando a IBM publicou estudo na Nature mostrando a capacidade de seu processador de 127 qubits, que venceu computadores convencionais em certos cálculos relacionados a materiais magnéticos.
Já em março deste ano, pesquisadores da D-Wave publicaram artigo, ainda não revisado por pares, afirmando que sua máquina mais recente, aplicada em uma situação similar, pode calcular quantidades em minutos, que levariam milhões de anos ao supercomputador mais poderoso do mundo.
“De todas as reivindicações de supremacia computacional até agora”, de comparação quântica com computadores convencionais, “esta é realmente a mais forte”, diz Daniel Lidar, diretor do Centro de Ciência e Tecnologia de Informação Quântica da Universidade do Sul da Califórnia.
A D-Wave apostou bastante em aplicações de otimização ao desenvolver um tipo especial de computador quântico denominado recozimento, feito sob medida para solucionar esse tipo de problema. Ele contém cerca de cinco mil qubits, mas está limitado a procurar respostas aproximadas rapidamente e não realiza cálculos exatos.
Em sinal promissor de que a tecnologia de recozimento da D-Wave pode ter vantagem sobre os computadores comuns para problemas práticos, o Lidar da USC mostrou, no início deste ano, como ela poderia ser usada para vencer jogo matemático semelhante à otimização, em artigo que está sendo analisado por pares.
Agora, as empresas buscam descobrir quais outros usos práticos a última geração de computadores quânticos pode ter.
Jansen, do DESY, diz que resolveu com sucesso pequenas versões do problema de otimização da porta de voo em computador quântico de íons aprisionados feito pela IonQ e identificou os primeiros indícios de que sua técnica, em contagens de qubit grandes o suficiente, poderia superar os métodos de computação convencionais, como demonstrou em artigo.
Usando abordagem similar à de Jansen, pesquisadores da Clínica Cleveland dizem que um computador quântico da IBM superou algoritmo de inteligência artificial (IA) de última geração na previsão da forma de seção de molécula de proteína a partir do conhecimento de seus aminoácidos. Isso pode ser útil para detectar e tratar certas doenças à medida que as capacidades dos computadores quânticos evoluem. O artigo foi publicado no ACS Journal of Chemical Theory and Computation.
Aumentando a IA
Como a otimização está envolvida no treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina, algumas empresas creem que a tecnologia quântica pode tornar os aplicativos de IA ainda mais inteligentes.
A IonQ, por exemplo, está trabalhando com a Hyundai em IA com tecnologia quântica para que carros autônomos reconheçam sinais de trânsito e outros. O WSJ traz que a IonQ apontou que mudar para o treinamento de IA baseado em quântica em pequeno modelo de aprendizado de máquina dobrou sua precisão de 30% para 60%, aponta.
Tão logo a contagem de qubits crescer dos atuais 36 para 64, o que se espera que aconteça em 2025, a empresa acredita que seu algoritmo superará qualquer modelo imaginável de aprendizado de máquina não-quântico.
Abordagens de tentativa e erro poderiam descobrir novos usos para computadores quânticos, diz Scott Aaronson, diretor do Centro de Informação Quântica da Universidade do Texas em Austin. Mas a teoria atual diz que as acelerações quânticas na otimização e na IA serão relativamente modestas e, provavelmente, não terão impacto comercial até que computadores quânticos cresçam em tamanho e tenham seus erros corrigidos, afirma Aaronson.
“É muito, muito difícil ver como, com a geração atual de dispositivos, você poderia obter uma vitória”, diz. “Algo tem que acontecer que vá além do que sabemos sobre qualquer um dos algoritmos atuais.” E é isso que alguns dos pioneiros quânticos de hoje esperam: um avanço que brote da experimentação.
Já aconteceu antes, diz Ricardo Garcia, da Moody’s Analytics, que trabalhou com a empresa de computação quântica Rigetti em projeto para aumentar a precisão de modelo de previsão de recessão baseado em IA.
Um dos métodos mais poderosos usados hoje para problemas de otimização, chamado de algoritmo simplex , foi desenvolvido na década de 1940, aponta, bem antes de teóricos conseguirem explicar por que ele funcionava bem.
“Só porque não existem hoje garantias teóricas”, diz Garcia, “isso não significa que não haja oportunidades no curto prazo”.
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