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Computação Quântica
João Victor Ricci Gomes de Oliveira Curso de Bacharelado em Engenharia da Computação – Universidade Federal do Paraná (UFPR) – Campus de Cornélio Procópio Cornélio Procópio – PR – Brasil [email protected] Abstract. This article some general concepts of quantum analysis, as well as its history, some problems for its implementation, besides the differences between a quantum computer and a classic one and their projections for the future. Resumo. Este artigo descreve alguns conceitos gerais da computação quântica, assim como a sua história, alguns problemas para a sua implementação, além das diferenças entre um computador quântico e um clássico e suas projeções para o futuro.
1. Introdução
A computação quântica vem crescendo desde o séc. XIX, e cada vez mais ela se tornará familiar para os seres humanos, assim como foi a era dos “novos” celulares, Isso pode causar certos receios por ser uma nova revolução de máquinas, tendo computadores cada vez mais parrudos e potentes. Porém, até essa revolução sair para o mundo, apresentaremos neste artigo, um aprendizado geral e qual será o futuro dessas máquinas e suas evoluções. Isso tudo dado que a física quântica e a mecânica quântica, principalmente a mecânica quântica, que são as matérias em que se baseia os computadores quânticos, são consideradas as teorias científicas mais bem sucedidas da história da ciência. Esse fato se deve à infalibilidade, até o momento, de suas previsões serem constatadas mediante os experimentos.
2. História
A pesquisa para o desenvolvimento da computação quântica se iniciou logo em 1950 quando se pensava em aplicar as leis da física e da mecânica quântica nos computadores. Em 1981 em uma conferência no MIT foi apresentada uma proposta pelo físico Richard Feynman, para utilização de sistemas quânticos em computadores, que teriam então uma capacidade de processamento superior aos computadores comuns. Depois, chega um dos primeiros algoritmos quânticos que foi desenvolvido por Peter Shor em 1993. Nesse panorama, Shor formulou um algoritmo quântico que permite decompor um número. O detalhe fundamental é que o algoritmo de Shor realiza essa tarefa em tempos muitos menores do que os gastos por algoritmos clássicos. Na tabela 1 apresentamos algumas comparações entre o tempo de fatoração de números de tamanhos diferentes quando realizadas pelos computadores atuais e com o algoritmo de Shor. Tamanho do Número a Ser Fatorado (em bits) Tempo de Fatoração por Algoritmo Clássico Tempo de Fatoração por Algoritmo Quântico 512 4 dias 34 segundos 1024 100 mil anos 4,5 minutos 2048 100 mil bilhões de anos 36 minutos 4096 100 bilhões de quatrilhões de anos 4,8 horas Tabela 1. Comparação entre os tempos estimados para fatoração de números de tamanhos diferentes com o algoritmo clássico e com o de Shor. Fonte: Revista Ciência Hoje, Vol. 33, n. 193, Maio de 2003 Em 1996, Lov Grover, desenvolveu o Speedup, que era um algoritmo que fazia uma pesquisa de base de dados quânticos. No ano de 2007 surge o Orion, um processador quântico de 16 qubits que realiza tarefas práticas desenvolvido pela empresa canadense D-Wave. Em 2011 a D-Wave lançou o primeiro computador quântico para comercialização, o D-Wave One, que possui um processador de 128 qubits. Porém o D-Wave One ainda não é totalmente independente, precisa ser usado em conjunto com computadores convencionais. Em 2017, a D-Wave Systems lançou um computador quântico de 2000 qubits pelo preço de US $15 milhões. Também em 2017, o físico brasileiro Guilherme Tosi, juntamente com uma equipe de pesquisadores da Universidade de Nova Gales do Sul, na Austrália, inventou uma nova arquitetura radical para a computação quântica, baseada em ‘flip-flop qubits’, permitindo, assim, a fabricação em larga escala e podendo
5. Diferenças
Mesmo a computação quântica e a tradicional sendo dois mundos paralelos com algumas semelhanças e muitas diferenças, como o uso de qubits em vez de bits. Veremos três das mais significativas: ● Linguagem de programação: A computação quântica não possui seu próprio código de programação, por isso precisa de desenvolvimento e a utilização de algoritmos muito específicos. No entanto, a computação tradicional padronizou linguagens como C, SQL e JAVA, entre outras. ● Funcionalidade: Os computadores quânticos no uso diário seria quase impossível nos dias de hoje, como fazem os computadores pessoais (PC). pois esses mega computadores são tão indecifráveis que só podem ser usados no âmbito científico, corporativo e tecnológico. ● Arquitetura: Os computadores quânticos tem uma arquitetura mais simples que os computadores convencionais pois não possuem memória ou processador, necessitando apenas de um conjunto de qubits que o faz funcionar.
6. Rede Neurais Quânticas
Todavia, os computadores atuais possuem limitações, como por exemplo nas Inteligências Artificiais (IA) mais avançadas, onde os computadores não têm força ou velocidade de processamento suficientes para tal. Outro problema citado por Andrade et al, cita o “ Treinamento das redes neurais, que, dependendo do algoritmo de aprendizagem (Backpropagation, na maioria dos casos) tende a ser muito longo. Em alguns casos são necessários milhares de ciclos para se chegar a níveis de erros aceitáveis, principalmente se o algoritmo estiver sendo simulado em computadores que realizem operações de forma sequencial, já que o processador deve calcular as funções para cada unidade e suas conexões separadamente, o que pode ser problemático em redes muito grandes, ou com grande quantidade de dados.” Por isso surge a aplicação bastante interessante dos conceitos de computação quântica com as redes neurais, e dois benefícios logo se destacam quando se fala em utilizar o método de redes neurais. O primeiro diz respeito a sua estrutura maciçamente paralela distribuída e o segundo é a sua habilidade de aprender e, portanto, generalizar. Justamente desses dois é possível resolver problemas ainda mais complexos e até intratáveis.
7. Conclusão
Um estudo do BCG, “Where Will Quantum Computers Create Value—and When?”, prevê para as próximas décadas, ganhos de produtividade que ultrapassam os US $450 bilhões por ano. Na computação quântica, assim como na IA, o predomínio político está, com EUA e China. Podendo comparar a computação quântica e a IA com o poder nuclear durante a guerra fria. E segundo “Cezar Taurion” no blog Neofeed, para se preparar para esse futuro com a computação quântica, devemos considerar algumas linhas de ação, tanto para empresas, como para projeto de país: 1 – Acompanhar a evolução tecnológica. Não ficar alheio ao que acontece no mundo da computação quântica. No caso do governo, incentivar observatórios de acompanhamento da tecnologia pela academia e órgãos de pesquisa. 2 – Identificar potenciais talentos dentro de casa e em universidades, incentivando programas de incentivo à geração de ideias e aquisição de conhecimento. As universidades deveriam começar a inserir disciplinas pioneiras de computação quântica em seus cursos de ciência da computação. Afinal um aluno que inicia hoje um curso de ciência da computação, encontrará ao se formar, daqui a quatro anos, a computação quântica provavelmente já como realidade. 3 – Considerar que daqui a cinco anos o cenário da computação quântica deverá criar disrupções em muitos setores. Não seria má ideia considerar esta possibilidade nas análises estratégicas de longo prazo.
