A inteligência artificial faz parte da nossa vida moderna, permitindo que as máquinas aprendam processos úteis, como reconhecimento de voz e assistentes pessoais digitais. Uma questão crucial para aplicações práticas é a rapidez com que essas máquinas inteligentes podem aprender. Um experimento na Universidade de Viena respondeu a essa pergunta, mostrando que a tecnologia quântica permite uma aceleração no processo de aprendizagem. Os físicos, em uma colaboração internacional dentro da Áustria, Alemanha, Holanda e EUA, alcançaram esse resultado usando um processador quântico para fótons únicos como um robô. Este trabalho, que contribui para o avanço da inteligência artificial quântica para aplicações futuras, está publicado na edição atual da revista Nature.
Robôs resolvendo jogos de computador, reconhecendo vozes humanas ou ajudando a encontrar tratamentos médicos ideais: esses são apenas alguns exemplos surpreendentes do que o campo da inteligência artificial tem produzido nos últimos anos. A corrida contínua por melhores máquinas levou à questão de como e com que meios as melhorias podem ser alcançadas. Paralelamente, o enorme progresso recente nas tecnologias quânticas confirmou o poder da física quântica, não apenas por suas teorias muitas vezes peculiares e intrigantes, mas também para aplicações na vida real. Daí a ideia de fundir os dois campos: de um lado, a inteligência artificial com suas máquinas autônomas; por outro lado, a física quântica com seus algoritmos poderosos.
Nos últimos anos, muitos cientistas começaram a investigar como fazer a ponte entre esses dois mundos e a estudar de que forma a mecânica quântica pode ser benéfica para o aprendizado de robôs, ou vice-versa. Vários resultados fascinantes têm mostrado, por exemplo, robôs decidindo mais rápido em seu próximo movimento, ou o projeto de novos experimentos quânticos usando técnicas de aprendizagem específicas. Mesmo assim, os robôs ainda eram incapazes de aprender mais rápido, uma característica fundamental no desenvolvimento de máquinas autônomas cada vez mais complexas.
Dentro de uma colaboração internacional liderada por Philip Walther, uma equipe de físicos experimentais da Universidade de Viena, juntamente com teóricos da Universidade de Innsbruck, da Academia Austríaca de Ciências, da Universidade de Leiden e do Centro Aeroespacial Alemão, tiveram sucesso experimentalmente provando pela primeira vez uma aceleração no tempo real de aprendizagem do robô. A equipe fez uso de fótons individuais, as partículas fundamentais da luz, acoplados a um processador quântico fotônico integrado, projetado no Instituto de Tecnologia de Massachusetts. Este processador foi usado como um robô e para implementar as tarefas de aprendizagem. Aqui, o robô aprenderia a rotear os fótons individuais para uma direção predefinida. “O experimento pode mostrar que o tempo de aprendizado é significativamente reduzido em comparação ao caso em que nenhuma física quântica é usada”, diz Valeria Saggio, primeira autora da publicação.
Em suma, o experimento pode ser compreendido imaginando-se um robô parado em uma encruzilhada, com a tarefa de aprender a sempre virar à esquerda. O robô aprende obtendo uma recompensa ao fazer o movimento correto. Agora, se o robô for colocado em nosso mundo clássico usual, ele tentará uma curva à esquerda ou à direita e será recompensado apenas se a curva à esquerda for escolhida. Em contraste, quando o robô explora a tecnologia quântica, os aspectos bizarros da física quântica entram em cena. O robô pode agora fazer uso de uma de suas características mais famosas e peculiares, o chamado princípio de superposição. Isso pode ser intuitivamente entendido imaginando o robô fazendo as duas voltas, esquerda e direita, ao mesmo tempo. “Este recurso chave permite a implementação de um algoritmo de busca quântica que reduz o número de tentativas para aprender o caminho correto. Como consequência, um agente que pode explorar seu ambiente em sobreposição aprenderá significativamente mais rápido do que sua contraparte clássica”, diz Hans Briegel , que desenvolveu as ideias teóricas sobre agentes de aprendizagem quântica com seu grupo na Universidade de Innsbruck.
Esta demonstração experimental de que o aprendizado de máquina pode ser aprimorado com o uso da computação quântica mostra vantagens promissoras ao combinar essas duas tecnologias. “Estamos apenas no início da compreensão das possibilidades da inteligência artificial quântica”, diz Philip Walther, “e assim cada novo resultado experimental contribui para o desenvolvimento deste campo, que atualmente é visto como uma das áreas mais férteis para a computação quântica.”
Publicado em 13/03/2021 15h16
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