A computação quântica e a detecção quântica têm o potencial de ser muito mais poderosos do que seus equivalentes clássicos. Não apenas um computador quântico totalmente realizado poderia levar apenas alguns segundos para resolver equações que levariam um computador clássico de milhares de anos, mas também poderia ter impactos incalculáveis em áreas que vão desde imagens biomédicas até direção autônoma.
No entanto, a tecnologia ainda não está lá.
Na verdade, apesar das teorias difundidas sobre o impacto de longo alcance das tecnologias quânticas, poucos pesquisadores foram capazes de demonstrar, usando a tecnologia disponível agora, que os métodos quânticos têm uma vantagem sobre seus equivalentes clássicos.
Em um artigo publicado em 1º de junho na revista Physical Review X, pesquisadores da Universidade do Arizona mostraram experimentalmente que a computação quântica tem uma vantagem sobre os sistemas de computação clássicos.
“Demonstrar uma vantagem quântica é uma meta muito procurada pela comunidade e poucos experimentos foram capazes de demonstrá-la”, disse o co-autor do artigo Zheshen Zhang, professor assistente de ciência e engenharia de materiais e investigador principal do UArizona Grupo de Informações e Materiais Quânticos e um dos autores do artigo. “Estamos procurando demonstrar como podemos alavancar a tecnologia quântica que já existe para beneficiar as aplicações do mundo real.”
Como (e quando) Quantum funciona
A computação quântica e outros processos quânticos dependem de unidades minúsculas e poderosas de informação chamadas qubits. Os computadores clássicos que usamos hoje trabalham com unidades de informação chamadas bits, que existem como 0s ou 1s, mas os qubits são capazes de existir nos dois estados ao mesmo tempo. Essa dualidade os torna poderosos e frágeis. Os qubits delicados estão propensos a entrar em colapso sem aviso, tornando um processo chamado correção de erros – que aborda esses problemas conforme eles acontecem – muito importante.
O campo quântico está agora em uma era que John Preskill, um físico renomado do Instituto de Tecnologia da Califórnia, chamou de “quantum de escala intermediária barulhenta” ou NISQ. Na era NISQ, os computadores quânticos podem realizar tarefas que requerem apenas cerca de 50 a algumas centenas de qubits, embora com uma quantidade significativa de ruído ou interferência. Mais do que isso, o barulho supera a utilidade, fazendo tudo desabar. Acredita-se amplamente que 10.000 a vários milhões de qubits seriam necessários para realizar aplicações quânticas praticamente úteis.
Imagine inventar um sistema que garanta que todas as refeições que você cozinhar serão perfeitas e, em seguida, dar esse sistema a um grupo de crianças que não tem os ingredientes certos. Vai ser ótimo em alguns anos, quando as crianças se tornarem adultas e puderem comprar o que precisam. Mas até então, a utilidade do sistema é limitada. Da mesma forma, até que os pesquisadores avancem no campo da correção de erros, o que pode reduzir os níveis de ruído, os cálculos quânticos são limitados a uma pequena escala.
Vantagens de Entanglement
O experimento descrito no artigo usou uma mistura de técnicas clássicas e quânticas. Especificamente, ele usou três sensores para classificar a amplitude média e o ângulo dos sinais de radiofrequência.
Os sensores foram equipados com outro recurso quântico chamado emaranhamento, que permite que eles compartilhem informações entre si e oferece dois benefícios principais: Primeiro, melhora a sensibilidade dos sensores e reduz erros. Em segundo lugar, por estarem emaranhados, os sensores avaliam propriedades globais em vez de coletar dados sobre partes específicas de um sistema. Isso é útil para aplicativos que precisam apenas de uma resposta binária; por exemplo, em imagens médicas, os pesquisadores não precisam saber sobre cada célula em uma amostra de tecido que não seja cancerosa – apenas se há uma célula cancerosa. O mesmo conceito se aplica à detecção de produtos químicos perigosos na água potável.
O experimento demonstrou que equipar os sensores com emaranhamento quântico deu a eles uma vantagem sobre os sensores clássicos, reduzindo a probabilidade de erros por uma margem pequena, mas crítica.
“Essa ideia de usar o emaranhamento para melhorar os sensores não se limita a um tipo específico de sensor, então ele pode ser usado para uma série de aplicações diferentes, desde que você tenha o equipamento para emaranhar os sensores”, disse o coautor do estudo Quntao Zhuang, professor assistente de engenharia elétrica e da computação e investigador principal do Grupo de Teoria da Informação Quântica “Em teoria, você poderia considerar aplicações como lidar (detecção de luz e alcance) para carros autônomos, por exemplo.”
Zhuang e Zhang desenvolveram a teoria por trás do experimento e a descreveram em um artigo da Physical Review X de 2019. Eles foram coautores do novo artigo com o autor principal Yi Xia, um estudante de doutorado na Faculdade de Ciências Óticas James C. Wyant, e Wei Li, um pesquisador de pós-doutorado em ciência e engenharia de materiais.
Classificadores Qubit
Existem aplicativos que usam uma mistura de processamento quântico e clássico na era NISQ, mas eles contam com conjuntos de dados clássicos preexistentes que devem ser convertidos e classificados no domínio quântico. Imagine tirar uma série de fotos de cães e gatos e, em seguida, enviar as fotos para um sistema que usa métodos quânticos para rotular as fotos como “gato” ou “cachorro”.
A equipe está lidando com o processo de rotulagem de um ângulo diferente, usando sensores quânticos para coletar seus próprios dados em primeiro lugar. É mais como usar uma câmera quântica especializada que rotula as fotos como “cachorro” ou “gato” conforme as fotos são tiradas.
“Muitos algoritmos consideram os dados armazenados em um disco de computador e depois os convertem em um sistema quântico, o que leva tempo e esforço”, disse Zhuang. “Nosso sistema trabalha em um problema diferente, avaliando processos físicos que estão acontecendo em tempo real.”
A equipe está entusiasmada com as futuras aplicações de seu trabalho na interseção de sensoriamento quântico e computação quântica. Eles até imaginam um dia integrar toda a configuração experimental em um chip que poderia ser mergulhado em um biomaterial ou amostra de água para identificar doenças ou produtos químicos prejudiciais.
“Achamos que é um novo paradigma para computação quântica, aprendizado de máquina quântica e sensores quânticos, porque realmente cria uma ponte para interconectar todos esses domínios diferentes”, disse Zhang.
Publicado em 07/06/2021 11h19
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