8 Aplicações de Computação Quântica e Exemplos

Bastante mas certamente, a computação quântica está se preparando para seu fechamento.

Google fez manchetes em outubro ao proclamar que tinha alcançado o tão esperado avanço da “supremacia quântica”. É quando um computador quântico é capaz de realizar uma tarefa que um computador convencional não consegue. Não numa quantidade de tempo prática, pelo menos. Por exemplo, o Google alegou que o problema de teste que ele executou teria levado milhares de anos para completar um computador clássico – embora alguns críticos e concorrentes tenham chamado isso de um exagero grosseiro.

IBM, por exemplo, não o estava a ter. O outro grande jogador em quantum, prontamente publicou uma resposta essencialmente argumentando que o Google tinha subestimado o músculo dos supercomputadores IBM – que, embora Blazingly rápido, não são da variedade quântica.

Tech giant head-butting aside, Google’s achievement was a genuine milestone — one that further established quantum computing in the broader consciousness and prompted more people to wonder, What will these things actually do?

But even once quantum computing reigns supreme, its potential impact remains largely theoretical — hence the hedging throughout in this article. That’s more a reflection, though, of QC’s still-fledgling status than unfulfilled promise.

Before commercial-scale quantum computing is a thing, however, researchers must clear some major hurdles. Entre eles: aumentar o número de qubits, unidades de informação que os computadores quânticos usam para realizar tarefas. Enquanto os “bits” clássicos dos computadores existem como 1s ou 0s, os qubits podem ser ou – ou ambos simultaneamente. Isso é a chave para velocidades de processamento maciçamente maiores, que são necessárias para simular a mecânica quântica de nível molecular.

Despeito da natureza ainda hipotética do quantum e do longo caminho pela frente, as previsões e o investimento abundam. O CEO do Google, Sundar Pichai, comparou o recente avanço da sua empresa à prova de conceito do voo de 12 segundos dos irmãos Wright: embora muito básico e de curta duração, ele demonstrou o que é possível. E o que é possível, dizem os especialistas, é realmente impressionante.

Da cibersegurança à pesquisa farmacêutica para financiar, aqui estão algumas maneiras quânticas de facilitar grandes avanços.

Post-Quantum

Localização: London

Como está a usar computação quântica: Para o candidato presidencial Andrew Yang, o marco quântico do Google significava que “nenhum código é impossível de ser quebrado”. Ele estava se referindo a uma noção muito discutida de que o poder de fatorização sem precedentes dos computadores quânticos prejudicaria severamente os sistemas comuns de criptografia da Internet.

Mas o dispositivo do Google (como todos os dispositivos de QC atuais) é muito propenso a erros para representar a ameaça imediata de segurança cibernética que Yang implicava. Na verdade, de acordo com o cientista teórico da computação Scott Aaronson, tal máquina não existirá por um bom tempo. Mas o perigo que se aproxima é grave. E o impulso de anos em direção a algoritmos quânticos resistentes – como a competição contínua do National Institute of Standards and Technology para construir tais modelos – ilustra quão seriamente a comunidade de segurança leva a ameaça.

Um dos 26 algoritmos chamados de algoritmos pós-quânticos para fazer as “semifinais” do NIST vem, apropriadamente, do líder de segurança cibernética Post-Quantum baseado na Grã-Bretanha. Especialistas dizem que o processo cuidadoso e deliberado exemplificado pelo projeto do NIST é precisamente o que a segurança focada quântica precisa. Como a Dra. Deborah Franke da Agência Nacional de Segurança disse ao Nextgov, “Há duas maneiras de você cometer um erro com criptografia quantum-resistente: Uma é você poder pular para o algoritmo muito cedo, e a outra é você pular para o algoritmo muito tarde””

ProteinQure

Localização: Toronto

Como está a usar computação quântica: “A verdadeira excitação sobre quantum é que o universo fundamentalmente funciona de forma quântica, assim você será capaz de entender melhor a natureza”, disse Pichai do Google ao MIT Technology Review na esteira do recente anúncio de sua empresa. “É cedo, mas onde a mecânica quântica brilha é a capacidade de simular moléculas, processos moleculares, e eu acho que é onde ela será mais forte”. A descoberta de drogas é um grande exemplo”

Uma empresa que foca o peso computacional na simulação molecular, especificamente no comportamento proteico, é a ProteinQure de arranque biotecnológico baseada em Toronto. Com um financiamento recente de 4 milhões de dólares em sementes, ela faz parcerias com líderes em computação quântica (IBM, Microsoft e Rigetti Computing) e com empresas de pesquisa farmacêutica (SRI International, AstraZeneca) para explorar o potencial de QC na modelagem de proteínas.

Essa é a rota profundamente complexa, mas de alto rendimento, do desenvolvimento de medicamentos em que as proteínas são projetadas para fins médicos específicos. Embora seja muito mais preciso do que o método de experimentação e erro da velha guarda, é infinitamente mais desafiador do ponto de vista computacional. Como Boston Consulting Group observou, meramente modelar uma molécula de penicilina exigiria um computador clássico impossivelmente grande com bits de 10 a 86 de potência. Para computadores quânticos avançados, porém, esse mesmo processo poderia ser um estalo – e poderia levar à descoberta de novas drogas para doenças graves como câncer, Alzheimer e doenças cardíacas.

Cambridge, Mass.-based Biogen é outra empresa notável que explora a capacidade da computação quântica para o desenvolvimento de drogas. Com foco na pesquisa de doenças neurológicas, a empresa de biotecnologia anunciou uma parceria em 2017 com a quantum startup 1QBit e Accenture.

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Daimler AG

Localização: Stuttgart, Alemanha

Como está a usar computação quântica: O potencial dos CQs para simular a mecânica quântica poderia ser igualmente transformador em outros reinos relacionados com a química, além do desenvolvimento de drogas. A indústria automotiva, por exemplo, quer aproveitar a tecnologia para construir baterias melhores para carros.

Em 2018, o fabricante alemão de automóveis Daimler AG (a empresa matriz da Mercedes-Benz) anunciou duas parcerias distintas com a quantum-computing powerhouses Google e IBM. Os veículos elétricos são “principalmente baseados em uma química celular das baterias que funciona bem”, escreveu a empresa em sua revista da época. A computação quântica, acrescentou, inspira “esperança justificada” para “resultados iniciais” em áreas como a simulação celular e o envelhecimento das células das baterias. Melhores baterias para veículos elétricos poderiam ajudar a aumentar a adoção desses veículos.

Daimler também está analisando como a QC poderia potencialmente sobrecarregar a IA, além de gerenciar um futuro de tráfego de veículos autônomos e acelerar sua logística. Ele segue os passos de outra grande marca de transporte Teutonic: Volkswagen. Em 2017, o fabricante de automóveis anunciou uma parceria com a Google focada em iniciativas semelhantes. Também se associou à D-Wave Systems, em 2018.

Volkswagen Group

Localização: Wolfsburg, Alemanha

Como está a usar computação quântica: A exploração da Volkswagen da optimização traz à tona um ponto que vale a pena enfatizar: Apesar de algum enquadramento comum, o principal avanço da computação quântica não é apenas a velocidade com que vai resolver desafios, mas os tipos de desafios que vai resolver.

O problema do “vendedor ambulante”, por exemplo, é um dos mais famosos na computação. Ele visa determinar a rota mais curta possível entre várias cidades, atingindo cada cidade uma vez e retornando ao ponto de partida. Conhecido como um problema de otimização, é incrivelmente difícil para um computador clássico de resolver. Para os CQs totalmente realizados, porém, poderia ser um cakewalk.

D-Wave e VW já executaram programas piloto em vários desafios de otimização relacionados a tráfego e viagens, incluindo a racionalização dos fluxos de tráfego em Pequim, Barcelona e, só este mês, Lisboa. Para este último, uma frota de autocarros viajou ao longo de percursos distintos que foram adaptados às condições de tráfego em tempo real através de um algoritmo quântico, que a VW continua a afinar após cada ensaio. Segundo o CEO da D-Wave, Vern Brownell, o piloto da empresa “aproxima-nos mais do que nunca da realização de uma verdadeira e prática computação quântica”.

JPMorgan Chase

Localização: NYC

Como está a usar computação quântica: A lista de parceiros que compõem a chamada Rede Quantum da Microsoft inclui uma série de universidades de pesquisa e equipamentos técnicos focados em computação quântica, mas preciosos poucos afiliados de negócios. Contudo, dois dos cinco – NatWest e Willis Towers Watson – são interesses bancários. Da mesma forma, na Rede Q da IBM, o JPMorgan Chase se destaca em meio a um mar de membros focados em tecnologia, bem como instituições governamentais e de pesquisa de alto nível.

Que empresas de serviços financeiros extremamente lucrativas gostariam de alavancar tecnologia de mudança de paradigma não é um choque, mas a modelagem quântica e financeira são uma combinação verdadeiramente natural graças às semelhanças estruturais. Como um grupo de pesquisadores europeus escreveu no ano passado, “todo o mercado financeiro pode ser modelado como um processo quântico, onde quantidades que são importantes para financiar, como a matriz de covariância, emergem naturalmente”.

Muitas pesquisas recentes se concentraram especificamente no potencial quântico para acelerar drasticamente o chamado modelo Monte Carlo, que essencialmente mede a probabilidade de vários resultados e seus correspondentes riscos. Um artigo de 2019 co-escrito por pesquisadores da IBM e membros da equipe de Pesquisa Quantitativa do JPMorgan incluiu uma metodologia para a determinação do preço de contratos de opções usando um computador quântico.

Aplicação de avaliação de risco aparentemente clara, além disso, o quantum em finanças poderia ter um futuro amplo. “Se tivéssemos hoje, o que faríamos?” Nikitas Stamatopoulos, um co-autor do artigo de opções de preço, questionou-se. “A resposta de hoje não é muito clara.”

Microsoft

Localização: Redmond, Wash.

Como está a usar computação quântica: O mundo tem um problema de fertilizantes que se estende para além de uma superabundância de cocó. Grande parte do fertilizante do planeta é feito pelo aquecimento e pressurização do nitrogênio atmosférico em amônia, um processo pioneiro no início do século XIX pelo químico alemão Fritz Haber.

O chamado processo Haber, embora revolucionário, provou ser bastante consumidora de energia: cerca de 3% da produção global anual de energia entra em funcionamento Haber, que é responsável por mais de 1% das emissões de gases de efeito estufa. Mais louco, algumas bactérias realizam esse processo naturalmente – simplesmente não temos idéia de como e, portanto, não podemos aproveitá-lo.

Com um computador quântico adequado, no entanto, provavelmente poderíamos descobrir como – e, ao fazê-lo, economizar energia de forma significativa. Em 2017, os pesquisadores da Microsoft isolaram a molécula de cofactor que é necessária para simular. E eles farão isso assim que o hardware quântico tiver uma contagem quântica suficiente e estabilização do ruído. O CEO do Google disse recentemente ao MIT que acha que a melhoria quântica de Haber está a cerca de uma década de distância.

IBM

Localização: Armonk, New York

Como está a usar computação quântica: Pesquisas recentes sobre se a computação quântica pode melhorar enormemente a previsão do tempo determinou… é um tópico que vale a pena pesquisar! E embora ainda tenhamos pouca compreensão dessa relação, muitos no campo da computação quântica vêem-na como um caso de uso notável.

Ray Johnson, o antigo CTO da Lockheed Martin e agora diretor independente da Rigetti Computing, está entre aqueles que indicaram que o método de cálculo simultâneo (e não seqüencial) da computação quântica provavelmente será bem sucedido em “analisar o sistema muito, muito complexo de variáveis que é o tempo”. O futurista Bernard Marr fez eco do sentimento.

Embora atualmente utilizemos alguns dos supercomputadores mais poderosos do mundo para modelar previsões meteorológicas de alta resolução, a previsão numérica precisa do tempo é notoriamente difícil. Na verdade, provavelmente não faz muito tempo desde que você amaldiçoou um meteorologista fora da marca.

Rigetti Computing

Localização: Berkeley, Califórnia.

Como está a usar a computação quântica: A computação quântica e a inteligência artificial podem revelar-se como “back-scratchers” mútuos. Como o VentureBeat explicou recentemente, os avanços no aprendizado profundo provavelmente aumentarão nossa compreensão da mecânica quântica e, ao mesmo tempo, computadores quânticos plenamente realizados poderiam superar de longe os convencionais no reconhecimento de padrões de dados. Com relação a este último, a equipe de pesquisa quântica da IBM descobriu recentemente que o enredar de qubits no computador quântico que executou um experimento de classificação de dados reduziu a taxa de erro pela metade em comparação com qubits sem enredar.

“O que isto sugere”, um ensaio na Revisão de Tecnologia do MIT observou, “é que à medida que os computadores quânticos se aperfeiçoam no aproveitamento de qubits e no enredamento dos mesmos, eles também se aperfeiçoam no enfrentamento de problemas de aprendizagem em máquinas””

A pesquisa da IBM veio na esteira de outro promissor algoritmo de classificação de aprendizagem em máquinas: um híbrido de classe quântica executado em uma máquina de 19-qubit construída pela Rigetti Computing.

“O aproveitamento tem o potencial de acelerar ou melhorar a aprendizagem da máquina em relação ao desempenho puramente clássico”, escreveram os pesquisadores da Rigetti. A hibridização da computação clássica e dos processadores quânticos superou “um desafio chave” na realização desse objetivo, explicaram eles.

Bambos são passos importantes para o objetivo final de acelerar significativamente a IA através da computação quântica. O que pode significar assistentes virtuais que o entendam na primeira vez. Ou personagens de videogame não controlados por jogadores que se comportam de forma hiper-realista. Os avanços potenciais são numerosos.

“I think AI can accelerate quantum computing,” Google’s Pichai said, “and quantum computing can accelerate AI.”

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