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Existem problemas que os computadores comuns não conseguem resolver? A resposta é sim. Mas é exatamente para isso que a computação quântica foi criada. 

Esse modelo de tecnologia possui capacidade de processamento muito maior que os meios tradicionais dessa área. 

Ou seja, ela consegue resolver problemas complexos que seriam impossíveis para computadores normais. 

Embora a programação quântica seja um setor mais recente, algumas empresas da área da biologia, física e saúde, por exemplo, já investem nisso por enxergarem potenciais ganhos no futuro. 

Pensando nisso, neste artigo vamos explicar o que é, como funciona e quais são as vantagens da computação quântica.

Tenha uma boa leitura! 

O que é computação quântica?

A computação quântica é um modelo de tecnologia computacional que processa as informações com uso de bits quânticos, conhecidos popularmente como qubits. 

Esses qubits são unidades de informações com aspectos quânticos que juntam todos os dados e formam dimensões novas para processamento. 

Para visualizar melhor, vamos rapidamente comparar com a computação tradicional. 

O computador comum, visto no dia a dia, utiliza bits para o sistema operacional de processamento. Bits, na verdade, significa “binary digit”, que a tradução literal é “dígito binário”. 

Isso quer dizer que os cálculos e processamentos do computador tradicional são feitos na lógica binária a partir dos valores 0 e 1, suportando apenas um estado por vez. 

A partir disso, podemos entender melhor o que é computação quântica. Os qubits, por sua vez, suportam dois estados juntos e emaranhar com outras unidades de informação. 

Portanto, a computação quântica é fundamentada em um princípio diferente que permite cálculos mais ágeis, deciframento de códigos e simulação de sistemas quânticos, por exemplo. 

Apesar de ser uma tecnologia relativamente nova, o conceito da programação quântica foi proposto pela primeira vez em 1981 pelo físico Richard Feyman. Na ocasião, ele propôs que as propriedades quânticas fossem usadas para o processamento de computadores. 

Alguns anos mais tarde, em 1985, o também físico David Deustch apresentou em formas matemáticas o que seria o primeiro modelo de computador quântico. 

Mas o primeiro processador quântico foi registrado em 2007 e era da empresa D-Wave, do Canadá. Chamado de Orion, ele tinha características híbridas de 16 qubits. 

Desde então, esse setor está em constante evolução e crescimento.

Segundo o estudo chamado “What Happens When ‘If’ Turns to ‘When’ in Quantum Computing?” da Boston Consulting Group (BCG), a computação quântica deve movimentar entre US$ 450 bilhões a US$ 850 bilhões até o ano de 2040. 

Esse crescimento acontece por causa da habilidade que a programação quântica tem de resolver problemas que estavam fora do alcance das tecnologias tradicionais.

Computação e mecânica quântica: qual é a relação?

Essa nova área da computação é possível graças à mecânica quântica, um segmento da física que estuda sobre as partículas atômicas e subatômicas como prótons, elétrons, moléculas, entre outras. 

De forma bem simples, a mecânica quântica procura coletar informações de comportamento das partículas em pequenas escalas de tempo, grandeza e energia.

Ela é a base do funcionamento dos computadores e trouxe avanços teóricos importantes para que a computação quântica aplicasse nessa nova tecnologia. 

Então, basicamente, a relação é de teoria e prática. Isto é, enquanto a mecânica quântica traz o fundamental dos estudos sobre partículas atômicas e subatômicas, a computação quântica coloca em prática esse conhecimento para desenvolver o computador quântico. 

É essa relação que permitiu que o computador use o qubits para processar informações ao mesmo tempo, evitando o efeito túnel. 

No caso, o efeito túnel também é conhecido como tunelamento quântico e ocorre quando partículas ultrapassam o estado de energia comumente proibido, gastando um nível alto de energia. 

Como a computação quântica funciona?

Pensar no funcionamento da computação quântica significa imaginar um sistema mais complexo e delicado. 

Certamente, ele opera com algoritmos para realizar operações, assim como um computador tradicional. 

Contudo, essa tecnologia clássica enfrenta um limite físico de processamento, que pode ser superado pela programação quântica. 

Aqui é importante entender que a física clássica que opera no computador tradicional não consegue no universo quântico, onde quem domina são as características da mecânica quântica. 

Sendo assim, o funcionamento da computação quântica ocorre a partir da movimentação

das partículas e das energias dos átomos, e não somente da energia elétrica como é o caso do modelo convencional. 

É a partir desse sistema que as partículas quânticas conseguem obter resultados de dois estados simultâneos. 

Vale a pena ressaltar que esses computadores precisam estar em ambientes de temperaturas controladas e baixas. Muitas vezes, essas tecnologias são refrigeradas com hélio líquido ou nitrogênio. 

O motivo é para que os qubits possam interagir entre eles sem que qualquer mudança de temperatura interfira e atrapalhe. 

Por que é importante conhecer o funcionamento da computação quântica? 

Em um mercado de constante mudança e inovação, é essencial ficar de olho em tecnologias emergentes. 

No caso, são tecnologias que já são usadas em setores muito específicos, sem muito acesso por parte da população. Além disso, são vistas como promessas para transformar o mercado de maneira rápida.

Portanto, saber agora o que é computação quântica e como ela funciona é importante para visar benefícios futuros. 

E tem mais, ter esse conhecimento adiantado é uma vantagem competitiva no mercado, ainda mais quando é um assunto ainda desconhecido para muitos. 

Para você ter uma noção, o site TechRepublic fez um levantamento de dados sobre quantas empresas conhecem a computação quântica. 

Nessa pesquisa, 90% dos representantes das organizações que foram entrevistados afirmaram que possuem pouco ou nenhum conhecimento sobre essa tecnologia emergente. 

Entretanto, 58% deles apresentaram otimismo sobre um impacto positivo desse modelo de computação nas empresas. 

Isso mostra a oportunidade, por exemplo, que é aprender sobre quais as vantagens da computação quântica, que falaremos mais adiante.

Princípios da computação quântica

Agora que você já sabe o que é computação quântica e como ela funciona, fica bem mais fácil de compreender os princípios básicos que ela usa. 

Assim como todo sistema, a programação quântica requer uma linguagem específica para ser entendida. 

Por isso, existem alguns termos que traduzem o funcionamento do computador quântico. Listamos os principais a seguir:

Superposição

No cerne do processo de “teste” quântico está uma peculiaridade chamada superposição. 

Nossos computadores são alimentados por elétrons, que podem representar apenas dois estados – 0 ou 1. 

A mecânica quântica é muito mais estranha, pois os fótons (partículas de luz) podem ser simultaneamente 0 e 1, com uma probabilidade ligeiramente diferente de “inclinar-se para” um ou outro.

Dito isso, a superposição é a capacidade e a propriedade que o bit quântico tem de apresentar uma junção do 0 e 1 simultaneamente. 

Essa estranheza evasiva é parte do que torna a computação quântica tão poderosa. Veja nosso exemplo de aprendizado por reforço de como navegar em um novo acampamento. 

Em nosso mundo clássico, nós – e nossa IA – precisamos decidir entre virar à esquerda ou à direita em um cruzamento. Em uma configuração quântica, no entanto, o AI pode (em certo sentido) virar para a esquerda e para a direita ao mesmo tempo. 

Portanto, ao buscar o caminho correto de volta à base, o sistema quântico tem uma vantagem, pois pode explorar simultaneamente várias rotas, tornando-o muito mais rápido do que a trilha e o erro convencionais e consecutivos.

“Como consequência, um agente que pode explorar seu ambiente em superposição aprenderá significativamente mais rápido do que sua contraparte clássica”, disse o Dr. Hans Briegel, da Universität Innsbruck. 

Nem tudo é teoria. Para testar a ideia, a equipe recorreu a um chip programável chamado processador nanofotônico. Pense nele como um chip de computador semelhante a uma CPU, mas ele processa partículas de luz – fótons – em vez de eletricidade. 

Esses chips movidos a luz levaram muito tempo para serem produzidos. Em 2017, por exemplo, uma equipe do MIT construiu uma rede neural totalmente óptica em um chip óptico para apoiar o aprendizado profundo.

Os chips não são tão exóticos. Processadores nanofotônicos agem como nossos óculos, que podem realizar cálculos complexos que transformam a luz que passa por eles. No caso dos óculos, eles permitem que as pessoas vejam melhor. 

Para um chip de computador baseado em luz, permite a computação. Em vez de usar cabos elétricos, os chips usam “guias de onda” para transportar fótons e realizar cálculos com base em suas interações.

A parte do “erro” ou “recompensa” do novo hardware vem de um computador clássico. O processador nanofotônico é acoplado a um computador tradicional, onde este fornece feedback ao circuito quântico – ou seja, recompensa ou não uma solução. 

Essa configuração, explica a equipe, permite que eles avaliem de forma mais objetiva quaisquer acelerações na aprendizagem em tempo real.

Desta forma, um agente de aprendizado de reforço híbrido alterna entre computação quântica e clássica, experimentando ideias em terreno “multiverso” vacilante, enquanto obtém feedback na “normalidade” da física clássica, fundamentada.

Entrelaçamento

O entrelaçamento, ou emaranhamento quântico, é quando o conhecimento de uma parte do sistema determina as informações da outra parte, independentemente de fatores como a distância. 

Para entender melhor, vamos imaginar duas partículas que podem ser elétrons, por exemplo. 

No momento em que eles interagem entre si, um sistema é criado. Dentro dessa interação, as partículas relacionam o próprio estado uma com a outra. Assim, as duas precisam ser levadas em consideração para serem medidas. 

Isso porque a ligação entre elas obriga que tenham valores diferentes. Ou seja, digamos que um elétron tenha um movimento angular específico. Então, obrigatoriamente o outro elétron terá outro movimento distinto. 

Esse é o processo conhecido como entrelaçamento quântico, que permite ter informações do sistema como um todo por meio da medição de somente uma parte dele. 

Inclusive, pode ser considerado uma das vantagens da computação quântica, por tornar possível a ligação entre qubits que podem ser alterados com apenas um comando. 

Com esse sistema, o computador quântico consegue solucionar problemas complexos que levariam muito mais tempo em um modelo tradicional. 

Decoerência

A decoerência é um obstáculo existente no desenvolvimento de computadores quânticos, que praticamente elimina a superposição de partículas. O que isso quer dizer? 

De forma concisa, as partículas quânticas perdem a capacidade de terem aquele resultado misto entre 0 e 1, por assim dizer. Com o fenômeno chamado decoerência, essas partículas passam a representar 0 ou 1. 

Ou seja, o sistema passa a ter um comportamento mais tradicional e o bit quântico perde a função quântica. 

É como se a partícula atômica ou subatômica sofresse interações com ambientes macroscópicos e perdesse as propriedades quânticas de representar estados diferentes de forma simultânea. 

Por isso, a decoerência é uma espécie de fenômeno visto como um ruído que atrapalha os sistemas de superposição e entrelaçamento citados anteriormente. 

Dessa forma, um grande desafio da mecânica quântica e da ciência da computação é encontrar ferramentas que possam proteger os qubits de ambientes macroscópicos e, assim, evitar a decoerência.

Quais são as vantagens da computação quântica?

Após aprender os princípios da programação quântica, é nítido que uma das principais vantagens desse modelo computacional é a capacidade de processamento maior para encontrar soluções inovadoras. 

Por razão de usar qubits, a computação quântica consegue ter mais agilidade também para resolver problemas em comparação com computadores convencionais.

Além de que essa tecnologia emergente supera os limites e armazena dados em quantidades muito maiores, o que pode ser ideal para inteligências artificiais, por exemplo. 

É essencial pensar nesse quesito, já que a inteligência artificial (IA) demanda mais qualidade de processamento e potência dos computadores. 

Outra vantagem é a forma que a computação quântica pode afetar positivamente a economia atuando em modelos de negócios, desenvolvimento de ferramentas e gestões no geral. 

São várias as áreas que podem usufruir no futuro da programação quântica como a sustentabilidade, tecnologia e informação, saúde, agricultura, entre outras. 

Qual é o cenário da computação quântica hoje?

Por se tratar de uma tecnologia complicada e que exige bastante atenção, o cenário da computação quântica hoje segue em pleno desenvolvimento teórico e prático.

Recentemente, uma colaboração internacional liderada pelo Dr. Philip Walther da Universidade de Viena pegou o conceito “clássico” de aprendizagem por reforço e deu-lhe um spin quântico. 

Eles projetaram uma IA híbrida que depende tanto da computação quântica quanto da computação clássica comum e mostraram que – graças à peculiaridade quântica – ela poderia examinar simultaneamente um punhado de maneiras diferentes de resolver um problema.

O resultado é uma IA de aprendizagem por reforço que aprendeu mais de 60 por cento mais rápido do que seus pares não habilitados para quantum. 

Este é um dos primeiros testes que mostra que a adição de computação quântica pode acelerar o processo de aprendizagem real de um agente de IA, explicaram os autores.

Embora apenas desafiado com um “problema de brinquedo” no estudo, a IA híbrida, uma vez dimensionada, poderia impactar problemas do mundo real, como a construção de uma internet quântica eficiente. 

A configuração “poderia ser facilmente integrada em futuras redes de comunicação quântica em grande escala”, escreveram os autores.

Atualmente, empresas maiores como Google, Amazon e IBM enxergam potencial nessa tecnologia emergente e entendem os resultados inovadores que ela pode gerar. 

No fim de 2022, inclusive, a IBM lançou o computador quântico nomeado “Osprey”, que possui 433 qubits de processamento. 

Além deste, a empresa já investiu na montagem de mais de 20 computadores quânticos no mundo. 

Em 2023, a Google publicou uma pesquisa na revista de ciências conhecida como Nature, que indica a construção de um qubit mais lógico, capaz de resolver problemas até então vistos como impossíveis na área de criptografia e de estruturas complexas. 

Como é possível utilizar a computação quântica?

O desenvolvimento do computador comum foi um forte diferencial para o desenvolvimento das indústrias no quesito de modelos de produção e ferramentas tecnológicas. 

Nesse sentido, a computação quântica pode potencializar esses resultados e trazer inovações para diferentes áreas. 

Listamos a seguir alguns modelos de uso dessa tecnologia:

Machine learning

O termo machine learning se refere à habilidade computacional de prever e fazer as melhores escolhas. Isso é possível a partir do processamento intenso de dados que funcionam como uma forma de aprendizado para a máquina. 

Esse aprendizado por reforço profundo está tendo um momento de superstar.

Alimentando robôs mais inteligentes. Simulando redes neurais humanas. Derrubando médicos em diagnósticos médicos e esmagando os melhores jogadores da humanidade em Go e Atari. 

Embora longe de alcançar o pensamento flexível e rápido que vem naturalmente aos humanos, essa poderosa ideia de aprendizado de máquina parece imparável como um prenúncio de máquinas pensantes melhores.

Exceto que há um grande obstáculo: eles demoram uma eternidade para funcionar. 

Como o conceito por trás desses algoritmos é baseado em tentativa e erro, um “agente” de IA de aprendizagem por reforço só aprende depois de ser recompensado por suas decisões corretas. 

Para problemas complexos, o tempo que um agente de IA leva para tentar e não conseguir aprender uma solução pode rapidamente se tornar insustentável.

Mas e se você pudesse tentar várias soluções ao mesmo tempo?

Aprender com a tentativa e erro chega intuitivamente ao nosso cérebro.

Digamos que você esteja tentando navegar em um novo acampamento complicado sem um mapa. O objetivo é voltar do banheiro comunitário para o acampamento. Os becos sem saída e os loops confusos abundam. 

Enfrentamos o problema decidindo virar à esquerda ou à direita em cada ramal da estrada. Um nos aproximará da meta; o outro levará meia hora de caminhada em círculos. 

Eventualmente, a química do nosso cérebro recompensa as decisões corretas, então aprendemos gradualmente a rota correta. (Se você está se perguntando … sim, história verdadeira.)

Os agentes de IA de aprendizagem por reforço operam de maneira semelhante por tentativa e erro. À medida que um problema se torna mais complexo, o número – e o tempo – de cada tentativa também sobe vertiginosamente.

“Mesmo em um ambiente moderadamente realista, pode simplesmente demorar muito para responder racionalmente a uma determinada situação”, explicou o autor do estudo, Dr. Hans Briegel, da Universität Innsbruck, na Áustria. 

Anteriormente, ele liderou esforços para acelerar a tomada de decisões de IA usando quantum mecânica. 

Se houver pressão que permita “apenas um certo tempo para uma resposta, um agente pode então ser incapaz de lidar com a situação e aprender”, escreveu ele.

Muitas tentativas tentaram acelerar o aprendizado por reforço. Dando ao agente de IA uma “memória” de curto prazo. Aproveitando a computação neuromórfica, que se assemelha melhor ao cérebro. 

Em 2014, Briegel e colegas mostraram que uma espécie de “cérebro quântico” pode ajudar a impulsionar o processo de tomada de decisão de um agente de IA após o aprendizado. 

Mas acelerar o próprio processo de aprendizagem tem escapado às nossas melhores tentativas.

O novo estudo foi direto para aquela jugular anteriormente insustentável.

O insight principal da equipe foi explorar o melhor dos dois mundos – computação quântica e clássica. 

Em vez de construir um sistema completo de aprendizado por reforço usando a mecânica quântica, eles se voltaram para uma abordagem híbrida que poderia se provar mais prática. 

Aqui, o agente de IA usa estranheza quântica enquanto tenta novas abordagens – a “tentativa” de tentativa e erro.

O sistema então passa o bastão para um computador clássico para dar à IA sua recompensa – ou não – com base em seu desempenho.

Simulação

Mais uma área possível de aplicar a computação quântica é na simulação, de um jeito que consiga realizar esse procedimento com precisão.

Em simulações usando 10.000 agentes de IA e dados experimentais reais de 165 ensaios, a abordagem híbrida, quando desafiada com um problema mais complexo, mostrou uma clara vantagem.

A palavra-chave é “complexo”. A equipe descobriu que se um agente de IA tem uma grande chance de descobrir a solução de qualquer maneira – como para um problema simples – então a computação clássica funciona muito bem. 

A vantagem quântica floresce quando a tarefa se torna mais complexa ou difícil, permitindo que a mecânica quântica flexione totalmente seus músculos de superposição. 

Para esses problemas, o AI híbrido foi 63 por cento mais rápido no aprendizado de uma solução em comparação com o aprendizado por reforço tradicional, diminuindo seu esforço de aprendizado de 270 para 100 tentativas.

Agora que os cientistas mostraram um aumento quântico nas velocidades de aprendizado por reforço, a corrida pela computação da próxima geração está ainda mais acesa. 

O hardware fotônico necessário para comunicações baseadas em luz de longo alcance está diminuindo rapidamente, melhorando a qualidade do sinal. 

A configuração quântica parcial poderia “ajudar especificamente em problemas onde a pesquisa frequente é necessária, por exemplo, problemas de roteamento de rede” que prevalece para uma Internet em funcionamento, escreveram os autores. 

Com um aumento quântico, o aprendizado por reforço pode ser capaz de lidar com problemas muito mais complexos – aqueles do mundo real – do que é possível atualmente.

“Estamos apenas no início da compreensão das possibilidades da inteligência artificial quântica”, disse o autor principal Walther.

Afinal, como o cérebro aprende? Explicamos não só isso, mas também como estimulá-lo em um conteúdo completo aqui do blog.

Otimização

Outro ponto onde a computação quântica pode ser aplicada é na otimização dos processos. 

Ela consegue ajudar tanto no planejamento, que envolve uma pesquisa maior, como também no desenvolvimento para alcançar um resultado de maneira otimizada. 

Isso porque a programação quântica tem a habilidade de encontrar caminhos para resolver a complexidade dos desafios encontrados. 

Assim, empresas podem fazer uso dessa tecnologia emergente para coordenar ativos financeiros ou talvez gerir rotas de transportadoras, por exemplo. 

Ou então para qualquer outro obstáculo complexo que apareça e que um computador convencional não consiga resolver dentro de um período de tempo razoável.

Conclusão

Uma das principais finalidades da computação quântica é propor soluções para problemas que são vistos como impossíveis ou que esbarram no limite de processamento dos computadores convencionais. 

Isso é possível graças a relação dessa tecnologia emergente com a mecânica quântica, que permite criar máquinas com princípios de superposição e emaranhamento. 

Embora existam vantagens da computação quântica, o desenvolvimento desse modelo ainda enfrenta obstáculos que querem estudos teóricos e aplicações práticas. 

Mas tenha certeza que aprender agora sobre o que é programação quântica e como ela funciona é uma vantagem competitiva no mercado. 

Se quiser aprofundar ainda mais em inovações tecnológicas, leia também sobre o que é nanotecnologia. 

Caroline Verre