Testes recentes mostram que os computadores quânticos fabricados pela D-Wave Systems devem resolver alguns problemas mais rápido do que os computadores comuns. Os pesquisadores começaram a mapear exatamente quais consultas podem se beneficiar dessas máquinas quânticas.
Foi anunciado como a justificativa do computador quântico. No final do ano passado, pesquisadores do Google anunciaram que uma máquina quântica chamada D-Wave 2X executou uma tarefa 100 milhões de vezes mais rápido do que um computador clássico. A afirmação implica que a máquina pode completar em um segundo uma tarefa que poderia levar três anos para um computador clássico.
Isso também apagou uma faceta do ceticismo que há muito enfrenta essa versão particular de um computador quântico. No passado, os críticos dos chamados “recozedores quânticos” feitos pela empresa canadense D-Wave Systems se perguntavam se as máquinas fazem uso de processos intrinsecamente quânticos.
Parte do problema está no catch-22 da computação quântica: os recursos quânticos só funcionam quando não estão sendo observados, portanto, observar um computador quântico para verificar se ele está explorando o comportamento quântico destruirá o comportamento quântico que está sendo verificado. “É difícil conceber um experimento de física para estudar algo que você não tem permissão para observar”, disse Catherine McGeoch, cientista da computação da D-Wave. As notícias de dezembro convenceram os críticos de que o annealer quântico realmente explora efeitos quânticos exclusivamente.
Mas isso não resolveu uma questão mais importante: o que esses computadores podem fazer que os computadores clássicos não podem? A alegação de uma aceleração de fator de 100 milhões não provou conclusivamente que o D-Wave 2X – e os recozedores quânticos em geral – superará profundamente as habilidades das máquinas clássicas. Um caso em questão: o jornal anunciando os resultados teve o cuidado de mencionar que a aceleração do fator de 100 milhões ocorreu quando o computador D-Wave foi confrontado com um tipo particular de algoritmo executado em um computador clássico. Mude o algoritmo para um mais eficiente e a aceleração desaparece. “É mais ou menos como dizer: ‘OK, vamos ter uma corrida de motocicletas. Todos tragam sua motocicleta. ‘Mas apenas uma pessoa sabe que vai estar na sujeira”, disse Helmut Katzgraber, físico computacional da Texas A&M University. “Aí eles trazem a bicicleta da sujeira, mas ninguém mais sabe. Isso é basicamente o que foi feito lá.”
Então, como a máquina D-Wave se compara em uma corrida justa contra os computadores clássicos mais rápidos? Depende da pista de corrida.
Os cientistas da computação estão agora mapeando ativamente os chamados “problemas de benchmark” – as classes de problemas que são particularmente adequadas ao tipo de máquinas quânticas híbridas representadas pelo D-Wave 2X. Um estudo coautorizado por Katzgraber e publicado no site de pré-impressão científica arxiv.org em abril concluiu que os annealers quânticos aumentados deveriam ser capazes de superar os computadores clássicos em certos domínios de computação estreitos. Felizmente, esses domínios provavelmente incluem problemas importantes em aprendizado de máquina, dobramento de proteínas e planejamento de rotas, para citar alguns. Mas exatamente quais desses problemas irão mostrar uma melhora acentuada quando processados por um recozedor quântico, e quão rápido será o aumento de velocidade – essas são questões que os cientistas da computação estão apenas começando a entender.
Persuasão Quântica
Convencer as pessoas da supremacia de uma máquina não será uma questão espinhosa para um computador quântico universal, o que um recozedor quântico como a máquina D-Wave não é. Embora ambos os tipos de máquinas resolvam problemas usando uma matriz de qubits – o análogo quântico aos bits clássicos de informação – eles são inerentemente diferentes. Com um computador quântico universal, um usuário pode medir e controlar os estados quânticos de qubits individuais, o que em teoria permite que a máquina resolva problemas que seriam efetivamente impossíveis de resolver usando um dispositivo clássico. Por exemplo, um computador quântico universal seria capaz de encontrar os fatores primos de um número muito grande e, assim, quebrar muitos esquemas de criptografia usados hoje. “O que você quer mostrar, basicamente, é que você resolveu um problema com um dispositivo quântico que não pode ser resolvido classicamente”, disse Matthias Troyer, físico computacional do Instituto de Física Teórica do Instituto Federal Suíço de Tecnologia de Zurique (ETH Zurique). “O problema final é fazer um cálculo impossível. Isso convenceria a maioria das pessoas.”
Existem máquinas quânticas universais, embora os desafios de engenharia para criá-las sejam tão grandes que as mais sofisticadas delas podem resolver apenas problemas simples, como encontrar os fatores primos de um número relativamente pequeno, como 56.153. Em maio, a IBM anunciou que havia configurado uma interface baseada em nuvem para que pesquisadores externos pudessem usar o processador quântico da empresa. Possui cinco qubits.
Como um problema de demonstração, a fatoração de números é limpa e direta. “Uma vez que sua máquina produz uma resposta, você pode verificar se ela está certa”, disse Scott Aaronson, um cientista da computação teórico que está se mudando do Instituto de Tecnologia de Massachusetts para a Universidade do Texas, Austin. E é inerentemente quântico. Se você executá-lo e funcionar, você não precisará debater” se ele pode fazer algo que outros computadores não podem.
Ao contrário de um computador quântico universal, que é projetado para lidar com uma variedade de problemas, um annealer quântico é projetado para lidar com um tipo específico de problema denominado problema de otimização NP-difícil. Isso pode surgir em muitas situações, mas aqui está um exemplo: digamos que você foi a uma cidade e quis encontrar o maior grupo de pessoas que se conhecem. (Isso é chamado de “problema de clique máximo” em ciência da computação.) Você pode tentar resolver o problema com uma abordagem de força bruta, identificando cada grupo de amigos e comparando os tamanhos até decidir pelo maior. Essa estratégia funcionaria para uma pequena aldeia, mas se torna insustentável se você quiser identificar e comparar todos os grupos de amigos em, digamos, Tóquio.
Os problemas NP-difíceis e a utilidade do recozimento vão muito além das redes sociais. Digamos que você tenha uma geladeira cheia de ingredientes e queira identificar receitas que deixem menos desperdício, ou que esteja construindo uma casa com um orçamento limitado e queira saber quais materiais e configurações maximizariam sua metragem quadrada. O problema do caixeiro viajante, que envolve identificar a rota mais eficiente para visitar cada cidade em uma lista e voltar para casa, também pode ser expresso como um problema de otimização NP-difícil. Assim como muitos dos algoritmos usados no aprendizado de máquina.
Para resolver esse tipo de problema, o D-Wave 2X usa um processo chamado recozimento, que recebeu o nome de uma prática metalúrgica de 7.000 anos. Os primeiros metalúrgicos descobriram que se fizessem um material quente o suficiente e depois o deixassem esfriar lentamente, o produto final ficaria mais forte. O processo funciona porque o calor oscila aleatoriamente em torno de todos os átomos do metal e, à medida que esfria, os átomos se organizam lentamente em sua configuração de energia mais baixa (e, portanto, mais estável). Os barmen também podem reconhecer o processo: o segredo para criar um cubo de gelo transparente e perfeito é deixar a água congelar muito, muito lentamente.
Os recozedores quânticos reproduzem esse processo usando qubits. O D-Wave 2X contém aproximadamente 1.000 qubits feitos de pequenos loops supercondutores de metal. Cada loop pode produzir um campo magnético que aponta para cima ou para baixo ou, como se trata de um sistema quântico, para cima e para baixo ao mesmo tempo. Um campo magnético lateral confunde o estado de cada loop; conforme a intensidade do campo fica mais baixa e eventualmente desaparece, os qubits tendem a entrar em colapso em seus estados de energia mais baixa, que correspondem à solução do problema. Como todos os cálculos quânticos são probabilísticos, o processo deve ser repetido pelo menos algumas vezes para garantir que a configuração final do sistema tenha realmente minimizado a energia geral.
Existem também recozedores clássicos que imitam esse processo – na verdade, o algoritmo contra o qual o D-Wave 2X competiu no ano passado era um recozedor simulado.
Os recozedores não podem necessariamente identificar a melhor solução; eles são projetados para encontrar soluções boas o suficiente. O sistema sempre pode pousar em um estado de baixa energia que não é o mais baixo possível. É como tentar encontrar a caverna mais profunda em um sistema gigante de cavernas subterrâneas – de onde você está, todos os caminhos podem levar para cima, mas isso não significa que não haja um ponto mais profundo em algum lugar próximo.
A grande vantagem de um recozedor quântico é que ele pode explorar uma propriedade quântica exclusiva, pela qual um sistema pode “criar um túnel” através do que parece ser uma barreira intransponível. Assim, o D-Wave pode fazer um túnel de uma solução para outra em busca do estado de menor energia. Esta propriedade tem sido contestada ao longo dos anos, mas o estudo do Google forneceu a evidência mais convincente até o momento de que a máquina realmente usa efeitos quânticos para resolver problemas, disse Troyer.
Os pesquisadores ficaram menos impressionados com o anúncio da equipe do Google de que o D-Wave 2X resolveu um certo problema 100 milhões de vezes mais rápido do que um algoritmo clássico, uma vez que um annealer simulado não era necessariamente o melhor tipo de algoritmo para usar naquele problema específico. “Eles procuraram por instâncias de problemas onde o recozimento quântico deveria funcionar mais rápido do que o recozimento clássico, e naqueles problemas em que o recozimento clássico é muito lento, o D-Wave funcionou bem”, disse Troyer.
Os pesquisadores têm motivos para estar céticos. Em 2013, após alegações de que o D-Wave 2 executou um problema 3.600 vezes mais rápido do que um computador clássico, o cofundador da empresa, Geordie Rose, declarou que a máquina tinha um desempenho “melhor em algo do que qualquer outra opção disponível”. A afirmação não se sustentou: Sergei Isakov, na época um pesquisador de pós-doutorado na ETH Zurich, usou um código inteligente em um laptop para resolver o mesmo problema com a mesma rapidez. (Isakov já foi contratado pelo Google e foi listado como co-autor do artigo de dezembro.)
“Uma das razões pelas quais a computação quântica é tão difícil, que quase ninguém está falando, é que a computação clássica já existe e é tão boa”, disse Aaronson. “É o elefante na sala.” Afinal, os cientistas da computação vêm construindo algoritmos para fazer os computadores de uso geral funcionarem melhor nos últimos 60 anos.
Em direção a melhores testes
O teste de dezembro mostrou que o D-Wave pode superar um computador clássico em uma classe particular de problemas cuidadosamente elaborados, de acordo com Katzgraber – o que sugere que “há problemas onde o recozimento quântico mostra uma grande vantagem”, disse ele. Agora, disse ele, cabe aos pesquisadores identificar os aplicativos do mundo real com as características desses problemas. “Olhando para a estrutura do problema que o Google escolheu, agora temos uma dica em uma direção para procurar instâncias onde algoritmos clássicos podem ter problemas e algoritmos quânticos podem se destacar.” Mas a busca por esses aplicativos específicos ainda está em seus primeiros dias.
Os avanços que emergem da máquina D-Wave 2X não serão mensuráveis em acelerações do mundo real – pelo menos não ainda. Uma máquina de 1.000 qubit ainda é muito pequena para levar a uma economia de tempo significativa. No entanto, o trabalho do Google na máquina D-Wave 2X levou os cientistas da computação a desenvolver algoritmos clássicos ainda melhores. “Tendo a competição, temos muitas boas ideias”, disse Troyer. Houve “um enorme progresso no campo. Para o Google, a NASA, a Lockheed e aqueles que investiram, já valeu a pena ter métodos clássicos melhores agora.”
Ele acrescentou que a importância do D-Wave 2X nunca foi ligada a questões práticas. Seu verdadeiro valor tem sido demonstrar a possibilidade de algo que nunca foi visto antes – um recozedor que conclusivamente usa propriedades quânticas para responder a perguntas difíceis. Deste ponto de vista, os cientistas da computação veem um mundo com um novo potencial.
Publicado em 28/02/2021 00h21
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