Uma estrutura dos pesquisadores do MIT pode ajudar as empresas a antecipar quando a computação quântica pode ser útil – e quando não.
Tecnologias outrora obscuras podem manifestar-se num instante, criando uma corrida para as empresas descobrirem como aproveitá-las eficazmente para obter vantagem competitiva.
A computação quântica, uma inovação que a maioria não consegue definir e ainda não compreende adequadamente, pode ser a próxima tecnologia obscura a ter um efeito sísmico nos negócios. A computação quântica aplica as leis da mecânica quântica para simular e resolver problemas complexos que são muito difíceis para o gênero atual de computadores clássicos.
Em alguns casos, os computadores com estas capacidades quânticas podem resolver problemas de grande escala muito mais rapidamente do que os seus homólogos clássicos. Os exemplos incluem a simulação do comportamento da matéria, a análise de compostos para criar novos medicamentos, a otimização do chão de fábrica ou das cadeias de abastecimento globais e a identificação de padrões de fraude e risco em transações financeiras, entre outros.
O atual campo dos computadores quânticos ainda não está pronto para o horário nobre: a McKinsey estimou que 5.000 computadores quânticos estarão operacionais até 2030, mas que o hardware e o software necessários para lidar com os problemas mais complexos não estarão disponíveis até 2035 ou mais tarde. No entanto, as organizações precisam de começar a pensar agora sobre onde poderão aproveitar a tecnologia para resolver problemas de negócios do mundo real. Algumas empresas já esperam investir mais de US$ 15 milhões anualmente em computação quântica, de acordo com um relatório de novembro de 2022.
Um grupo de investigadores do MIT, em parceria com a Accenture, desenvolveu uma estrutura para ajudar executivos com experiência em tecnologia a começar a avaliar o potencial da computação quântica para a resolução de problemas nas suas empresas.
“Implicitamente, há uma corrida entre o computador clássico e o computador quântico. Para cada tipo de questão que você deseja resolver, você deseja saber que tipo de computador vencerá para que possa tirar o melhor proveito dele”, Neil Thompson, cientista pesquisador do MIT Sloan e do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT, disse na conferência anual da Iniciativa MIT sobre Economia Digital de 2023.
Thompson é coautor de “A tartaruga quântica e a lebre clássica: uma estrutura simples para entender quais problemas a computação quântica irá acelerar (e quais não irá)“, junto com Sukwoong Choi, professor assistente da Universidade de Albany e pesquisador digital da Iniciativa sobre Economia Digital do MIT, e William S. Moses, professor assistente da Universidade de Illinois Urbana-Champaign.
“Esta estrutura fornece uma maneira de analisar o impacto potencial da mudança para a computação quântica antes de fazer o investimento”, disse Thompson.
A conclusão dos investigadores é que problemas de pequena a moderada dimensão, os tipos mais comuns para empresas típicas, não beneficiarão da computação quântica. Aqueles que tentam resolver grandes problemas com ganhos algorítmicos exponenciais e aqueles que precisam processar conjuntos de dados muito grandes, entretanto, obterão vantagens. “A computação quântica não será melhor para tudo, apenas para algumas coisas”, disse Thompson.
Uma visão geral da computação quântica
A ideia de construir um sistema que aproveite princípios da física para simular problemas muito difíceis de modelar com sistemas digitais tradicionais foi proposta pela primeira vez na década de 1980. O conceito foi apoiado pelo matemático do MIT Peter Shor, que desenvolveu o primeiro algoritmo quântico bem conhecido para quebrar a criptografia na década de 1990.
Ao contrário dos computadores e supercomputadores atuais que usam sinais elétricos binários para representar uns ou zeros, os computadores quânticos empregam bits quânticos (qubits), que são partículas subatômicas. Quando gerenciados adequadamente, os qubits podem representar combinações de uns e zeros simultaneamente. Quanto mais qubits, maior o potencial de poder computacional em larga escala para resolução de problemas.
Quando o quantum será útil
O ponto crucial da estrutura em “A tartaruga quântica e a lebre clássica” é o fato de que os computadores clássicos (a lebre) geralmente operam mais rápido que os computadores quânticos (a tartaruga), mas exigem mais etapas para realizar uma tarefa – o que os pesquisadores comparam a seguir. um caminho ineficiente do ponto A ao ponto B.
Com sua capacidade de executar algoritmos mais eficientes, os computadores quânticos têm potencial para seguir um caminho mais direto – mas, como têm velocidades de processamento mais lentas, na verdade pode levar mais tempo para resolver o problema. A estrutura dos investigadores visa ajudar as empresas a determinar se o caminho mais curto ou o computador mais rápido é mais valioso, dependendo do problema que estão tentando resolver.
Os cientistas estão se esforçando para alcançar a vantagem quântica, que é a capacidade de usar computadores quânticos para resolver problemas que estão além do alcance dos computadores clássicos. (Estima-se que algumas empresas alcancem a vantagem quântica até 2030.)
Mas os pesquisadores disseram que o foco na vantagem quântica ofusca a utilidade dos computadores quânticos à medida que eles se tornam competitivos em termos de custos com os computadores clássicos. Para compensar, o seu quadro estabelece a referência da vantagem económica quântica, que ocorre quando um problema específico pode ser resolvido mais rapidamente com um computador quântico do que com um computador clássico de preço comparável.
Para determinar a vantagem económica quântica, os líderes empresariais e tecnológicos terão de considerar duas condições:
Viabilidade, ou seja, se existe um computador quântico que seja suficientemente poderoso para resolver um problema específico.
Vantagem algorítmica, significando que um computador quântico seria mais rápido na conclusão de uma tarefa específica em comparação com um computador clássico de preço comparável.
A sobreposição entre os dois é a vantagem econômica quântica. Thompson aconselhou as empresas a considerarem a velocidade do computador versus a rota. “Pense nisso como uma corrida para ir do ponto A ao ponto B, e o algoritmo é a rota”, disse Thompson. “Se a corrida for curta, talvez não valha a pena investir em um melhor planejamento do percurso. Para valer a pena, tem que ser uma corrida mais longa.”
Outras coisas a considerar sobre o estado atual da computação quântica
Ainda é cedo, mas o quantum está esquentando. A computação quântica está no início do ciclo de maturidade, mas o cenário está esquentando. A IBM lançou o Osprey, uma máquina de 433 qubits, no ano passado e tem como objetivo construir uma máquina de 100.000 qubits dentro de 10 anos. O Google tem como meta um milhão de qubits até o final da década. Outros participantes no espaço nascente incluem D-Wave Systems, IonQ, Rigetti Computing, Honeywell, Microsoft, Intel e PsiQuantum, com algumas das empresas que oferecem serviços de computação quântica na nuvem. A Fortune Business Insights projetou que o mercado de computação quântica crescerá de US$ 928,8 milhões este ano para US$ 6,5 bilhões até 2030, uma taxa composta de crescimento anual de 32,1%.
Os desafios de desenvolvimento, custos e talentos permanecem. As empresas ainda estão descobrindo como dimensionar o número de qubits físicos que podem ser integrados em sistemas de computação quântica, bem como otimizar como os diferentes qubits interagem entre si à medida que a potência aumenta. Atualmente, muito trabalho de desenvolvimento é dedicado a diminuir as taxas de erro, ou ruído, na computação quântica. A tecnologia também é cara, visto que os sistemas requerem tecnologias de resfriamento complexas para proteger os qubits.
A lacuna de competências é outro problema: é difícil encontrar especialistas no assunto fora dos círculos de pesquisa e acadêmicos. A McKinsey prevê que, até 2025, menos de metade dos empregos quânticos serão preenchidos, o que constitui uma grande barreira à adoção.
Os benefícios virão continuamente. A computação quântica torna-se mais atraente quando o algoritmo quântico é exponencialmente mais rápido ou significativamente melhor do que a opção de computação clássica, ou se o tamanho do problema sendo resolvido for maior do que o diferencial de velocidade entre os dois. Dado o estado atual da tecnologia quântica, será útil mais cedo para problemas de pequena escala cujas soluções oferecem benefícios menores e só mais tarde será viável para resolver problemas mais complexos que prometem benefícios maiores.
Publicado em 15/01/2024 10h20
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