Explicando o potencial infinito da computação quântica em inglês bastante engraçado (sem matemática)

Quantum é algo profundo, sombrio e misterioso... Brincadeirinha. Chegou à fama depois de Avengers Endgame. Ei, isso rima! Sem matemática ou mumbo-jumbo de fórmula. Inglês Simples Eu prometo a você - sem fórmulas! Apenas alguns números. Visão geral do conteúdo O Mundo Quântico A mecânica quântica é realmente mania quântica - sem ofensa, Marvel! Desafios enfrentados Abordagem da Computação Quântica Qubits Supercondutores Computadores quânticos de íons presos Computadores Quânticos Fotônicos Recoziadores Quânticos Prévia do Futuro O que um futuro computador de 100.000 qubits seria capaz de fazer? Conclusão O Mundo Quântico O limite de Planck. 1,616255 × 10^(−35) m. O comprimento em que a física clássica se torna física quântica. Onde todas as nossas intuições comuns falham. Niels Bohr, um físico quântico pioneiro, disse: Se a mecânica quântica não o surpreende profundamente, você não a entendeu corretamente. Ele estava certo! (Sem brincadeira, sério, eu nunca teria acreditado, quero dizer, todo mundo sabe que o reino quântico é uma coisa simples. Tony Stark descobriu. E ele é um ator. Apenas um ator!) No reino da física quântica, na escala infinitamente pequena de Planck, encontramos uma realidade cativante e estonteante que desafia nossa compreensão convencional. Vamos nos aprofundar em alguns aspectos-chave dessa escala. São tantos conceitos para manusear e enfrentar que iremos um por um. A mecânica quântica é realmente mania quântica - sem ofensa, Marvel! No limite de Planck, temos os seguintes problemas: Coerência A coerência desempenha um papel vital na escala de Planck, referindo-se à estabilidade e integridade dos estados quânticos. Ele determina por quanto tempo os fenômenos quânticos persistem. Quando o tempo de permanência de um estado é inferior a 10 ^(-25) segundos (0,0000000000000000000000000001 segundos), como você o mantém estável e trabalha com ele? (^ é o símbolo para exponenciação, por exemplo, 10^5 = 100.000 e 10^(-5) = 0,00001) Emaranhamento O emaranhamento, um fenômeno notável, ocorre quando os estados quânticos das partículas se tornam intrinsecamente ligados, independentemente de sua separação física. Isso são grandes mentes assustadoras e confusas como Einstein. Na escala de Planck, o emaranhamento serve como pedra angular, dando origem a correlações não locais e facilitando a transferência instantânea de informações entre partículas emaranhadas sem a necessidade de comunicação clássica. Em outras palavras, a informação viaja de uma parte do universo para outra, instantaneamente! (Mais rápido que a luz!) E, no entanto, é verdade, um fenômeno que desafia qualquer explicação. (Prometo dar a você uma visão mais aprofundada em um artigo posterior.) Sobreposição A superposição é uma característica cativante dos sistemas quânticos, permitindo que as partículas existam em vários estados simultaneamente. Na escala de Planck, as partículas podem assumir superposições de diferentes estados, indicando que propriedades como posição, momento ou rotação não são bem definidas até serem medidas. Este princípio fundamenta a computação quântica e o desenvolvimento de algoritmos quânticos. Não posso enfatizar esse fato com mais força. O Princípio da Incerteza O Princípio da Incerteza, formulado por Werner Heisenberg, afirma que certos pares de propriedades físicas, como posição e momento, não podem ser precisamente medidos simultaneamente com precisão ilimitada. Na escala de Planck, o Princípio da Incerteza assume um papel significativo, destacando a indeterminação inerente e a natureza probabilística dos sistemas quânticos. Para simplificar, você pode saber a velocidade do carro ou a posição atual de um carro, mas não pode saber os dois (uma analogia muito grosseira e grosseira) quando o observa em níveis quânticos. Dualidade partícula-onda A dualidade partícula-onda é um conceito fundamental na física quântica. Na escala de Planck, as partículas exibem comportamento de onda, enquanto as ondas podem exibir características de partícula. Essa dualidade desafia nossas intuições clássicas, pois as partículas demonstram padrões de interferência, difração e propagação semelhante a ondas. Isso desafia toda a lógica. Então é matéria, energia? Ou energia, matéria? Qual é o próprio conceito de massa? Isso leva diretamente à equivalência massa-energia de Einstein. Ação à Distância Ação à distância refere-se à notável influência não local observada entre partículas emaranhadas. Medições ou manipulações realizadas em uma partícula afetam instantaneamente seu parceiro emaranhado, independentemente da separação espacial entre eles. Esse fenômeno desafia as noções clássicas, onde a transferência de informações é limitada pela velocidade da luz. Foi a isso que me referi como tendo incomodado Einstein com a mecânica quântica. Existe uma teoria das 'variáveis ocultas' que é uma explicação possível. Mais sobre isso mais tarde. Física Probabilística A física quântica abrange elementos probabilísticos inerentes, empregando amplitudes de probabilidade para descrever a probabilidade de vários resultados. Na escala de Planck, a natureza probabilística da mecânica quântica se torna proeminente, com medições gerando probabilidades em vez de resultados determinísticos. Ferramentas matemáticas como funções de onda e matrizes capturam essa estrutura probabilística. E é um fenômeno muito quântico. Como existe uma partícula naquela posição com uma probabilidade de 43%? Ou é uma onda? Faz sentido mesmo? Equação de Schrödinger A Equação de Schrödinger permanece como uma equação central na mecânica quântica, ditando a evolução temporal dos sistemas quânticos. Ele estabelece uma relação entre a função de onda, a energia e os operadores de um sistema. Na escala de Planck, a equação de Schrödinger fornece uma estrutura matemática para compreender o comportamento e a dinâmica dos sistemas quânticos. Eu disse sem fórmulas e mantenho minha promessa. Equação de Schrödinger do Google se você estiver interessado. Então, basicamente, as coisas no nível quântico não podem ser explicadas com lógica comum e intuição do mundo real. No entanto, as pessoas projetaram e até executaram programas quânticos/clássicos em computadores quânticos. Vamos ver alguns dos obstáculos que eles enfrentaram. Desafios enfrentados Quantum Bit (Qubit) Qualidade e Estabilidade A base da está nos qubits, que são as contrapartes quânticas dos bits clássicos. Garantir a qualidade e a estabilidade dos qubits é de extrema importância para uma computação quântica confiável. Cada átomo tem energia - porque tem uma temperatura. A temperatura é a energia vibracional do átomo. E oscila. Como você faz para ficar em um só lugar? Congele-o a -273 graus Celsius - Temperatura Zero Absoluto, que interrompe todo o movimento. Infelizmente, os qubits são altamente suscetíveis a distúrbios externos, como flutuações de temperatura e ruído eletromagnético, levando a erros e descoerência. Preservar a coerência e a estabilidade do qubit por períodos prolongados é um desafio substancial que os pesquisadores estão enfrentando ativamente. computação quântica Decoerência e correção de erros A decoerência representa um obstáculo significativo em sistemas quânticos. Ocorre quando os qubits interagem com seus arredores, fazendo com que percam seu estado quântico e se comportem de forma clássica. Essa limitação restringe o tempo durante o qual as operações quânticas podem ser executadas de forma confiável. Desenvolver técnicas robustas de correção de erros para mitigar erros e decoerências é um desafio crucial. Os pesquisadores estão explorando códigos de correção de erros, como códigos de correção de erros quânticos, para proteger qubits e garantir computação confiável. Isso é o que eu quis dizer com existir por 10^(-25) de segundo. Escalabilidade Os computadores quânticos necessitam de um grande número de qubits para resolver problemas complexos. No entanto, a ampliação de sistemas quânticos apresenta desafios significativos. À medida que o número de qubits aumenta, manter sua coerência e minimizar erros torna-se exponencialmente mais desafiador. Além disso, interconectar qubits com precisão e controlar interações entre grandes quantidades de qubits apresenta dificuldades substanciais de engenharia e tecnologia. Não apenas substancial, mas quase impossível. como você conecta coisas que mudam quando conectadas a algo totalmente diferente? Não podemos manipular os bits quânticos da mesma forma que fazemos com os bits clássicos. E a internet quântica é talvez o maior desafio de todos. ( além de conseguir um candidato POTUS realmente inteligente, para variar.) Manufatura e Controle A fabricação precisa de dispositivos quânticos com controle excepcional é um grande desafio. O hardware quântico geralmente depende de técnicas e materiais de fabricação especializados, como circuitos supercondutores ou armadilhas de íons. Alcançar a precisão e reprodutibilidade necessárias no processo de fabricação é essencial para a construção de sistemas quânticos confiáveis e escaláveis. E esse tipo de precisão será um novo divisor de águas na engenharia, se algum dia for alcançado. Precisamos criar cópias idênticas com uma precisão de 10^(-35) aqui. Mesmo as pessoas otimistas acham difícil discutir isso! Além disso, é fundamental obter um controle preciso sobre os sistemas quânticos. A capacidade de controlar estados de qubit, operações de gate e medições com alta fidelidade é necessária para cálculos quânticos precisos. Desenvolver sistemas de controle capazes de lidar com a complexidade e velocidade exigidas para operações quânticas é um formidável desafio de engenharia. Tão formidável que além da IBM, a primeira pioneira em computação quântica, ninguém mais fez um computador quântico de uso geral de 400 qubits+. (D-Wave não conta porque não é de propósito geral, tem apenas uma função fixa - recozimento. Explicação em breve!) Interconexões quânticas e comunicação A computação quântica geralmente envolve vários qubits distribuídos em sistemas físicos. Estabelecer interconexões quânticas confiáveis e eficientes e a comunicação entre esses qubits é crucial. A comunicação quântica depende do emaranhamento, que é altamente sensível ao ruído ambiental e requer distribuição e preservação do emaranhamento em distâncias significativas. O desenvolvimento de tecnologias de interconexão quântica que podem facilitar a comunicação baseada em emaranhamento entre qubits é um desafio contínuo. Muitos dizem que é impossível. E certamente parece assim. Mas podemos sempre esperar... O que a mente do homem pode conceber, a mão de Deus pode alcançar. Thomas Cherickal ( Olha, sou eu, o espertinho. Hmmm - acho que quis dizer o espertinho. De qualquer forma, está errado em ambos os casos!) Ambientes Criogênicos Muitas plataformas de computação quântica, como qubits supercondutores, operam em temperaturas extremamente baixas próximas do zero absoluto. Criar e manter esses ambientes criogênicos (criogênicos - refere-se a temperaturas próximas do zero absoluto na física clássica - pesquise no Google) é uma tarefa de engenharia formidável. Os sistemas de resfriamento devem ser meticulosamente projetados para minimizar o ruído e as flutuações térmicas que podem interromper a coerência do qubit (basicamente, eles podem ganhar temperatura e começar a se mover novamente). Garantir a confiabilidade e a eficiência dos sistemas criogênicos é um aspecto crítico do desenvolvimento de hardware quântico. Isso é o que eu quis dizer com zero absoluto (-273 graus Celsius). Integração e Sistemas Híbridos O hardware de computação quântica geralmente precisa ser integrado a sistemas de computação clássicos para fins de controle, leitura e correção de erros. Preencher a lacuna entre os sistemas clássicos e quânticos e desenvolver abordagens híbridas que aproveitem os pontos fortes de ambas as tecnologias representam desafios substanciais. A integração também se estende à incorporação de componentes de hardware, como eletrônicos de controle em uma plataforma de computação quântica coerente. A Microsoft fez um bom trabalho em relação a isso. Eles integraram seu software quântico na vasta pilha do rico ecossistema .NET Core e o abriram. Chega de problemas de interoperabilidade com código quântico! Custo e Recursos O desenvolvimento de hardware quântico requer recursos financeiros e técnicos significativos. A construção e operação de sistemas quânticos geralmente envolvem infraestrutura cara, incluindo instalações de fabricação especializadas, equipamentos criogênicos e sistemas de controle precisos. Instituições de pesquisa e empresas que investem em hardware quântico enfrentam o desafio de equilibrar custos e alocação de recursos enquanto ultrapassam os limites dos avanços tecnológicos. A despesa é demais! Eles alcançaram o teletransporte da Terra para um satélite. Viagem instantânea. ( É aí que a China realmente tem uma vantagem. O governo chinês está investindo bilhões em seu departamento de computação quântica, e estamos vendo os resultados agora mesmo. Mas eles ainda não vão se livrar dos rumores de Corona - triste!) Limitações Físicas e Teóricas Fundamentais O hardware de computação quântica está sujeito a limitações fundamentais impostas pelas leis físicas e pelos princípios da mecânica quântica. Os computadores quânticos que temos agora, geralmente chamados de dispositivos quânticos de escala intermediária ruidosa (NISQ), em particular, enfrentam limitações em relação à coerência de qubit, fidelidade de porta e taxas de erro. Superar essas limitações requer abordagens inovadoras e descobertas em campos como ciência dos materiais, física e ciência da computação. Dito tudo isso, várias empresas decidiram criar computadores quânticos. Vamos dar uma olhada em alguns deles. Abordagem da Computação Quântica Qubits Supercondutores Os qubits supercondutores são implementados usando pequenos circuitos feitos de materiais supercondutores. Esses circuitos são resfriados a temperaturas extremamente baixas para explorar o fenômeno da supercondutividade, onde a resistência elétrica desaparece. IBM e Google são duas empresas proeminentes que trabalham com qubits supercondutores. Os sistemas IBM Q da IBM são acessíveis por meio do IBM Quantum Experience, permitindo que os usuários executem experimentos quânticos e acessem hardware de última geração. Esta é uma conquista única porque permite que novatos e amadores acessem o hardware de computação quântica SOTA IBM na nuvem e executem experimentos e programas em seu sistema na nuvem. O Google Quantum AI emprega qubits supercondutores para seus esforços de pesquisa e desenvolvimento. Suas duas principais iniciativas são chamadas OpenFermion e TensorFlow Quantum, ambas executadas em seu SDK de computação quântica Google Cirq. O OpenFermion é usado para simulações de química quântica, enquanto o TensorFlow Quantum é um híbrido quântico de Classical Machine Learning e Quantum Machine Learning, que oferece muita flexibilidade para o engenheiro. A partir de agora, essas duas empresas são líderes na corrida pela supremacia quântica - o ponto em que um computador quântico faz algo que um computador clássico não pode e também é um aplicativo eficaz com um caso de uso sólido. Ambas as empresas afirmaram já ter alcançado isso, mas o aplicativo da IBM é muito mais impressionante do que o do Google. Computadores quânticos de íons presos Os computadores quânticos de íons presos utilizam íons individuais presos usando campos eletromagnéticos para armazenar e manipular informações quânticas. Esses íons são tipicamente qubits com longos tempos de coerência e operações de alta fidelidade. A IonQ é uma empresa líder neste campo, fornecendo acesso a seus computadores quânticos de íons presos por meio de sua plataforma de nuvem. A Honeywell Quantum Solutions é outra empresa que desenvolveu seu próprio hardware quântico baseado em íons presos, com o objetivo de aprimorar os recursos dos sistemas de íons presos. Ambos prometem e têm vantagens diferentes sobre o sistema qubit supercondutor, sendo que a principal delas é que as temperaturas criogênicas não são necessárias. Computadores quânticos topológicos Os computadores quânticos topológicos são baseados em partículas chamadas anyons, que exibem propriedades exóticas, sendo a principal delas serem suas próprias antipartículas (lembre-se da afirmação, explicarei mais tarde). A divisão de computação quântica da Microsoft está na vanguarda do desenvolvimento de hardware quântico topológico. Eles estão pesquisando ativamente um qubit topológico baseado em uma partícula conhecida como férmion de Majorana. Espera-se que os qubits baseados em Majorana forneçam maior resistência a erros, tornando-os candidatos promissores para a computação quântica tolerante a falhas. É uma abordagem notavelmente nova, e a Microsoft também fez uma jogada inteligente para integrar sua linguagem de programação quântica (Q#.NET) em seu rico ecossistema .NET de funções e bibliotecas de computação clássica. Assim, o Q# tem acesso a um vasto conjunto de aplicativos de computação clássicos sem se preocupar com a interoperabilidade, o que é definitivamente uma conquista significativa. Computadores Quânticos Fotônicos Computadores quânticos fotônicos usam fótons, partículas de luz, para codificar e processar informações quânticas. Xanadu, PsiQuantum e LightMatter são empresas notáveis que trabalham com hardware quântico fotônico. Xanadu oferece acesso a seus computadores quânticos fotônicos por meio de uma plataforma em nuvem chamada Xanadu Quantum Cloud. A PsiQuantum está focada no desenvolvimento de um computador quântico fotônico de um milhão de qubits tolerante a falhas, com o objetivo de permitir aplicações práticas. A LightMatter é especializada no desenvolvimento de processadores fotônicos para uma ampla gama de aplicações. Os computadores fotônicos são outra abordagem que se mostra muito promissora. Eles estão entre os líderes atuais em Quantum Machine Learning, graças às suas bibliotecas de aprendizado de máquina quântica PennyLane e sua biblioteca quântica fotônica StrawberryFields. Recoziadores Quânticos Os recozimentos quânticos são hardware quântico especializado projetado para resolver problemas de otimização. A D-Wave Systems é uma empresa de destaque neste espaço. O primeiro chamado computador quântico que tinha '2.000 qubits' foi construído pela D-Wave. No entanto, seu sistema é especialmente voltado para resolver problemas de otimização por meio de um processo chamado recozimento quântico. Portanto, a maioria dos pesquisadores quânticos pensa em seu sistema como uma máquina de propósito único personalizada e não um computador quântico de propósito geral como as outras arquiteturas nesta lista. Sua tecnologia de recozimento quântico utiliza uma rede de qubits supercondutores para encontrar estados de baixa energia correspondentes a soluções ideais. Dito isto, os sistemas da D-Wave têm sido usados por várias organizações e instituições de pesquisa para lidar com desafios complexos de otimização em todos os setores. Prévia do Futuro Este é o atual SOTA (State-Of-The-Art) no que diz respeito aos aplicativos de hardware. Mas o que esperamos fazer com eles? Vamos detalhar isso a seguir. O que um futuro computador de 100.000 qubits seria capaz de fazer? Os computadores quânticos possuem duas qualidades que os tornam únicos e prometem aplicações de alto desempenho. Eles são: Sobreposição Um computador clássico pode assumir apenas um valor por vez. Por outro lado, um supercomputador quântico em superposição pode assumir todas as configurações possíveis de representações 2 ^ N em um único instante, o que permite um paralelismo maciço. Os especialistas acreditam que, quando projetados adequadamente, os computadores quânticos serão capazes de avaliar todas as configurações 2^N ao mesmo tempo, simultaneamente. Agora 2 ^ 100 é mais átomos do que existem no Universo. O que um computador quântico de 2 ^ (100.000) alcançará? Mal posso esperar para descobrir! Emaranhamento O emaranhamento nos permite comunicar entre dois qubits instantaneamente, independentemente de quão distantes eles estejam. Esse fenômeno até ignora o limite de velocidade da luz na maioria das forças do universo. É um tesouro escondido de potencial infinito. Poderíamos alcançar a comunicação e talvez até um dia o teletransporte da matéria de tal forma que o fator limitante da velocidade da luz não se aplicasse. Olhando para o futuro, onde a computação quântica avançou para uma escala de 100.000 qubits, as possibilidades de avanços inovadores tornam-se ainda mais intrigantes. Vamos explorar algumas áreas potenciais onde um computador quântico tão poderoso pode ter um impacto transformador: 1. Simulação Quântica em Grande Escala A simulação quântica é uma aplicação de computadores quânticos que visa simular e estudar sistemas quânticos complexos e difíceis de analisar usando computadores clássicos. Sistemas quânticos, como moléculas, materiais e até mesmo processos físicos inteiros, exibem comportamentos intrincados que são regidos pelas leis da mecânica quântica. Compreender e prever com precisão o comportamento desses sistemas pode ter implicações significativas em vários campos, incluindo química, física, ciência dos materiais e descoberta de medicamentos. Embora os computadores clássicos possam simular sistemas quânticos simples, seu poder computacional diminui rapidamente à medida que o tamanho e a complexidade do sistema quântico aumentam. Isso se deve ao crescimento exponencial dos recursos computacionais necessários para representar o estado de um sistema quântico com precisão. Em contraste, os computadores quânticos exploram os princípios da mecânica quântica para simular e explorar com eficiência esses sistemas quânticos complexos. A simulação quântica aproveita a capacidade dos computadores quânticos de manipular e controlar estados quânticos, como qubits, por meio de operações como superposição e emaranhamento. Ao representar o sistema quântico de interesse usando qubits, os pesquisadores podem aproveitar o poder computacional dos computadores quânticos para realizar simulações que seriam inviáveis para computadores clássicos. Para realizar uma simulação quântica, várias etapas são normalmente envolvidas: O primeiro passo é mapear as propriedades do sistema quântico que está sendo simulado nos qubits do computador quântico. Essa codificação permite que o computador quântico represente e manipule os estados quânticos relevantes para a simulação com precisão. Codificando o sistema: O algoritmo de simulação é projetado para imitar o comportamento do sistema quântico alvo. Consiste em uma série de portas e operações quânticas que evoluem os estados dos qubits de acordo com as leis da mecânica quântica. Esses portões realizam transformações nos qubits, como rotações e operações de emaranhamento, para simular as interações e dinâmicas desejadas do sistema de destino. Implementando o algoritmo de simulação: O algoritmo de simulação é executado no computador quântico, que executa as operações quânticas necessárias nos qubits. Os portões quânticos do computador quântico manipulam os estados dos qubits, permitindo a exploração de diferentes cenários e medições de interesse dentro do sistema quântico simulado. Executando a simulação: Extraindo resultados: Após a conclusão da simulação, o computador quântico fornece o estado final dos qubits, que representa o estado simulado do sistema quântico. As medições podem ser realizadas nos qubits para extrair informações sobre observáveis específicos ou propriedades de interesse dentro do sistema simulado. Essas medições podem ser usadas para obter informações sobre o comportamento do sistema quântico ou validar modelos teóricos. A simulação quântica tem o potencial de revolucionar vários campos, especialmente na compreensão e no design de novos materiais, na otimização de reações químicas e na solução de problemas quânticos complexos. 2. Otimização e Desafios Globais A otimização é um problema fundamental em vários campos, desde logística e finanças até aprendizado de máquina e criptografia. O objetivo da otimização é encontrar a melhor solução a partir de um vasto conjunto de opções possíveis que otimize um objetivo específico ou satisfaça um conjunto de restrições. Computadores clássicos empregam vários algoritmos para resolver problemas de otimização, mas conforme o tamanho e a complexidade do problema aumentam, encontrar uma solução ótima torna-se cada vez mais desafiador e demorado. Os computadores quânticos oferecem o potencial de acelerar significativamente as tarefas de otimização por meio do uso de algoritmos quânticos projetados especificamente para problemas de otimização. Esses algoritmos aproveitam os princípios da mecânica quântica, como superposição e paralelismo quântico, para explorar várias soluções potenciais simultaneamente, levando a uma potencial aceleração exponencial em comparação com as abordagens clássicas. Um dos algoritmos de otimização quântica proeminentes é o QAOA combina técnicas clássicas de otimização com computação quântica para encontrar soluções quase ótimas para problemas de otimização combinatória. Envolve codificar o problema de otimização em um circuito quântico, consistindo em uma série de portas quânticas e operações aplicadas a qubits e, em seguida, ajustar iterativamente os parâmetros dessas portas para melhorar a qualidade da solução. Ao realizar medições nos qubits no final do circuito, o algoritmo fornece uma solução candidata que se aproxima da solução ideal a cada iteração. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). Outro importante algoritmo de otimização quântica é o algoritmo , empregado por recozimentos quânticos como os sistemas D-Wave. O recozimento quântico é particularmente útil para resolver problemas de otimização que podem ser mapeados para o ou o . Ele aproveita o tunelamento quântico e as flutuações térmicas para guiar o sistema em direção a estados de baixa energia que correspondem a boas soluções. Quantum Annealing modelo de Ising problema de otimização binária sem restrições quadrática (QUBO) Os computadores quânticos podem potencialmente ser aplicados a uma ampla gama de problemas de otimização, como otimização de portfólio, planejamento logístico, dobramento de proteínas e coloração de gráficos. Já foi aplicado pela AlphaFold (ramificação do Google DeepMind) para criar novas curas para doenças incuráveis e modelar a criação de novos tipos de proteínas. Esses problemas geralmente envolvem a busca em um grande espaço de soluções para encontrar a melhor configuração que otimize um objetivo ou satisfaça certas restrições. Ao aproveitar o poder do paralelismo quântico e explorar várias soluções candidatas simultaneamente, os computadores quânticos têm o potencial de acelerar a busca por soluções ótimas. 3. Criptografia e Comunicação Segura A computação quântica tem o potencial de impactar significativamente o campo da criptografia, tanto em termos de quebra de esquemas criptográficos existentes quanto no desenvolvimento de novos algoritmos criptográficos resistentes a quantum. Aqui estão duas aplicações principais da computação quântica em criptografia: Os computadores quânticos podem potencialmente quebrar certos algoritmos criptográficos amplamente usados que dependem da dificuldade de problemas matemáticos específicos. O algoritmo de Shor, por exemplo, demonstrou a capacidade de fatorar com eficiência grandes números e resolver o problema do logaritmo discreto. Esses problemas formam a base de muitos sistemas criptográficos de chave pública, como RSA e Diffie-Hellman. Ao resolver eficientemente esses problemas matemáticos, os computadores quânticos poderiam teoricamente quebrar a segurança desses sistemas e comprometer comunicações ou dados criptografados. Quebrando Esquemas Criptográficos: À medida que o desenvolvimento de computadores quânticos em grande escala avança, a necessidade de algoritmos criptográficos resistentes a ataques de computadores quânticos torna-se essencial. A criptografia pós-quântica (PQC) visa desenvolver algoritmos de criptografia, assinatura e troca de chaves que sejam seguros contra ataques de computadores clássicos e quânticos. Os algoritmos PQC geralmente dependem de diferentes problemas matemáticos que são considerados difíceis para computadores clássicos e quânticos, como criptografia baseada em treliça, criptografia baseada em código, criptografia polinomial multivariada e criptografia baseada em hash. Esforços de pesquisa estão em andamento para identificar e padronizar algoritmos criptográficos resistentes a quantum para garantir a segurança de informações confidenciais na era pós-quântica. Criptografia quântica resistente: 4. Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Os algoritmos de aprendizado de máquina quântica alcançariam níveis de sofisticação sem precedentes com 100.000 qubits. A computação quântica tem o potencial de impactar diversos aspectos do aprendizado de máquina, oferecendo a possibilidade de resolver determinados problemas computacionais de forma mais eficiente e possibilitando o desenvolvimento de novos algoritmos, como: os pesquisadores têm explorado o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina quântica que podem aproveitar o poder dos computadores quânticos para resolver tarefas específicas de aprendizado de máquina com mais eficiência. Algoritmos quânticos, como máquinas de vetor de suporte quântico (QSVM), algoritmos de agrupamento quântico e redes neurais quânticas, foram propostos para resolver problemas como classificação, agrupamento e reconhecimento de padrões. Esses algoritmos visam explorar as propriedades únicas da computação quântica, como paralelismo quântico e interferência, para potencialmente fornecer acelerações ou desempenho aprimorado em relação às abordagens clássicas de aprendizado de máquina. Algoritmos de aprendizado de máquina quântica: Os computadores quânticos podem ser utilizados para processar e analisar grandes conjuntos de dados com mais eficiência. Algoritmos quânticos, como a transformada quântica de Fourier e a análise quântica de componentes principais, podem oferecer vantagens no pré-processamento de dados, redução de dimensionalidade e tarefas de extração de recursos. Essas técnicas podem ajudar a preparar dados para algoritmos clássicos de aprendizado de máquina subsequentes ou extrair padrões significativos de dados de alta dimensão. Processamento e análise de dados quânticos: : a otimização é um componente crucial em muitas tarefas de aprendizado de máquina, como treinamento de redes neurais ou otimização de hiperparâmetros. Algoritmos de otimização quântica, como o Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) e Quantum Annealing, podem potencialmente oferecer recursos de otimização aprimorados em comparação com as técnicas de otimização clássicas. Esses algoritmos podem ajudar a encontrar soluções ideais para problemas complexos de otimização encontrados no aprendizado de máquina. Otimização aprimorada Quantum para aprendizado de máquina a computação quântica também pode contribuir para melhorar a privacidade de dados e o aprendizado seguro. A criptografia homomórfica, uma técnica que permite a computação em dados criptografados, pode se beneficiar da computação quântica, permitindo computações seguras mais eficientes. Os protocolos de distribuição de chaves quânticas (QKD) fornecem uma maneira segura de gerar e trocar chaves criptográficas, garantindo comunicação segura e protegendo dados e modelos de aprendizado de máquina confidenciais. Privacidade de dados quânticos e aprendizado seguro: 5. Química Quântica e Design de Fármacos A computação quântica tem o potencial de revolucionar a descoberta de medicamentos, acelerando significativamente o processo e permitindo previsões mais precisas. Aqui estão alguns aspectos importantes de como a computação quântica pode impactar a descoberta de medicamentos: : os computadores quânticos têm o potencial de realizar cálculos complexos muito mais rapidamente do que os computadores clássicos. Essa vantagem de velocidade pode reduzir significativamente o tempo necessário para várias tarefas computacionais na descoberta de medicamentos, como modelagem molecular, triagem virtual e simulações de dinâmica molecular. Poder computacional : os computadores quânticos podem simular com mais precisão as interações moleculares, considerando os efeitos quânticos que os computadores clássicos não conseguem lidar com eficiência. Isso permite uma modelagem mais precisa das interações droga-alvo, dobramento de proteínas e outros processos moleculares importantes. (Nos referimos ao AlphaFold anteriormente) Modelagem molecular : a computação quântica pode aprimorar a triagem virtual, que é o processo de avaliação de grandes bancos de dados de compostos para identificar potenciais candidatos a medicamentos. Ao alavancar algoritmos quânticos, os computadores quânticos podem explorar um espaço químico maior e fornecer previsões mais precisas para a afinidade de ligação e atividade de potenciais moléculas de drogas. Triagem virtual : os algoritmos de aprendizado de máquina quântica podem aproveitar o poder da computação quântica para analisar e extrair insights de grandes conjuntos de dados biológicos. Isso pode ajudar a identificar padrões, prever a eficácia de medicamentos, otimizar formulações de medicamentos e personalizar planos de tratamento. Aprendizado de máquina quântica : A computação quântica pode ser usada para otimizar candidatos a medicamentos, resolvendo problemas complexos de otimização. Por exemplo, pode ajudar a determinar a estrutura ideal de uma molécula de medicamento ou a encontrar as vias de síntese mais eficientes. Otimização de candidatos a medicamentos : os computadores quânticos podem simular o comportamento de sistemas quânticos, como moléculas biológicas complexas ou estruturas de proteínas. Essas simulações podem fornecer informações detalhadas sobre como os medicamentos interagem com seus alvos, permitindo que os pesquisadores projetem terapias mais eficazes e direcionadas. Simulações quânticas 6. Vida Artificial Quântica e Sistemas Complexos A computação quântica tem o potencial de contribuir para o estudo da vida artificial e sistemas complexos de várias maneiras. Aqui estão alguns aspectos-chave em que a computação quântica pode ter um impacto: : os computadores quânticos podem simular sistemas complexos com mais eficiência do que os computadores clássicos, permitindo que os pesquisadores obtenham percepções mais profundas sobre o comportamento e a dinâmica da vida artificial e dos sistemas complexos. Ao modelar efeitos e interações quânticas, as simulações quânticas podem fornecer uma representação mais precisa da física e química subjacentes a esses sistemas. Simulação de sistemas complexos : algoritmos de aprendizado de máquina quântica podem ser aplicados para analisar e entender sistemas complexos. Os computadores quânticos podem processar e analisar grandes conjuntos de dados com mais eficiência, o que é particularmente valioso para estudar padrões complexos e comportamentos emergentes em vida artificial e sistemas complexos. As técnicas de aprendizado de máquina quântica podem ajudar a descobrir correlações ocultas, otimizar os parâmetros do sistema e fazer previsões sobre o comportamento do sistema. Aprendizado de máquina quântica : sistemas complexos geralmente envolvem problemas de otimização e busca, como encontrar configurações ótimas ou procurar padrões dentro de um vasto espaço de parâmetros. A computação quântica pode potencialmente superar os algoritmos clássicos na solução desses problemas, oferecendo soluções mais rápidas e eficientes. Algoritmos quânticos, como recozimento quântico ou algoritmos de otimização de inspiração quântica, podem ser aplicados para enfrentar esses desafios de otimização e pesquisa. Otimização e busca : A computação quântica pode inspirar o desenvolvimento de novos modelos computacionais para a vida artificial e sistemas complexos. Modelos de inspiração quântica se inspiram em fenômenos e princípios quânticos para desenvolver novas abordagens para modelar sistemas complexos. Esses modelos podem capturar os efeitos de não linearidade, emaranhamento e superposição encontrados em sistemas quânticos, permitindo uma compreensão mais sutil da dinâmica e dos comportamentos de sistemas complexos. Exploração de modelos de inspiração quântica : os algoritmos quânticos podem aprimorar a análise de rede, que é crucial para a compreensão de sistemas complexos caracterizados por entidades interconectadas. Os computadores quânticos podem resolver com eficiência problemas baseados em gráficos, como análise de centralidade, agrupamento e detecção de comunidade, que são fundamentais para desvendar a estrutura e a dinâmica de sistemas complexos. Análise de rede 7. Física de alta energia e pesquisa fundamental A computação quântica tem o potencial de impactar significativamente a pesquisa fundamental e de alta energia, particularmente no campo da teoria quântica de campos, física de partículas e cosmologia, como: : os computadores quânticos podem simular o comportamento das teorias quânticas de campo com mais precisão e eficiência em comparação com os computadores clássicos. A teoria quântica de campos descreve as interações fundamentais das partículas, e a simulação dessas interações pode fornecer informações sobre o comportamento das partículas subatômicas e suas interações em altas energias. As simulações quânticas podem ajudar a estudar fenômenos como dispersão de partículas, decaimentos de partículas e a dinâmica de colisões de partículas. Simulações quânticas de interações de partículas : A cromodinâmica quântica é a teoria que descreve a força forte, que liga quarks e glúons para formar prótons, nêutrons e outros hádrons. Lattice QCD é uma técnica numérica usada para estudar QCD em uma rede discreta de espaço-tempo. Os computadores quânticos podem potencialmente melhorar os cálculos QCD de rede, aproveitando algoritmos quânticos e simulações quânticas, levando a previsões mais precisas de propriedades e interações hadrônicas. Cromodinâmica quântica de rede (QCD) : pesquisas fundamentais e de alta energia geralmente envolvem problemas complexos de otimização, como otimização de projetos de detectores, algoritmos de análise de dados ou estratégias de busca de novas partículas ou fenômenos. A computação quântica pode fornecer soluções eficientes para esses problemas de otimização por meio de algoritmos de otimização de inspiração quântica, como recozimento quântico ou algoritmos quânticos variacionais. Problemas de otimização em projetos experimentais : A computação quântica pode contribuir para o estudo do emaranhamento e da informação quântica em pesquisas fundamentais e de alta energia. O emaranhamento é um conceito fundamental na mecânica quântica e seu entendimento é crucial para o estudo de sistemas quânticos. Os computadores quânticos podem ajudar a analisar estados emaranhados, correlações quânticas e tarefas de processamento de informações quânticas relevantes para a física de partículas, como teletransporte quântico ou correção de erros quânticos. Informação quântica e emaranhamento : A computação quântica pode oferecer insights sobre o estudo da gravidade quântica e do início do universo. A unificação da mecânica quântica e da relatividade geral é um dos grandes desafios da física teórica. Os computadores quânticos podem potencialmente ajudar a explorar modelos de gravidade quântica, simular a física dos buracos negros e investigar a natureza quântica do universo primitivo. Gravidade quântica e cosmologia 8. Modelagem Financeira e Previsões Econômicas A computação quântica tem o potencial de impactar a modelagem econômica e a previsão financeira de várias maneiras. Embora os computadores quânticos ainda não sejam capazes de resolver problemas econômicos e financeiros complexos do mundo real, a pesquisa e o desenvolvimento em andamento no campo estão explorando os benefícios potenciais, como: : algoritmos quânticos podem potencialmente fornecer soluções mais eficientes para problemas de otimização de portfólio. Esses algoritmos podem explorar um espaço de solução maior e considerar interações mais complexas entre ativos, resultando em melhores estratégias de alocação de ativos. Os computadores quânticos podem permitir a otimização de grandes portfólios com muitos ativos, levando a estratégias de investimento mais diversificadas e conscientes do risco. Otimização de portfólio e alocação de ativos : Derivativos financeiros, como opções, podem envolver cálculos computacionalmente intensivos, especialmente ao considerar vários fatores e parâmetros de risco. Os computadores quânticos podem oferecer simulações mais rápidas e precisas dos movimentos de preços dos ativos subjacentes, permitindo modelos de precificação de opções e análises de risco mais precisos. Isso pode ajudar instituições financeiras e investidores a tomar decisões mais bem informadas. Precificação de opções e análise de risco : A computação quântica tem o potencial de acelerar as simulações de Monte Carlo, amplamente utilizadas em modelagem financeira. As simulações de Monte Carlo envolvem a geração de vários cenários aleatórios para analisar resultados potenciais. Os computadores quânticos podem potencialmente acelerar essas simulações, permitindo uma avaliação de risco mais precisa, precificação de derivativos e outros cálculos financeiros. Simulações de Monte Carlo : Algoritmos de aprendizado de máquina quântica podem ser empregados para analisar grandes volumes de dados financeiros para avaliação de risco de crédito e detecção de fraude. Os computadores quânticos podem processar e analisar dados com mais eficiência, permitindo uma identificação mais rápida e precisa de riscos de crédito, padrões de fraude e anomalias em transações financeiras. Avaliação de risco de crédito e detecção de fraude : A computação quântica também oferece benefícios potenciais na área de cibersegurança financeira. A criptografia quântica fornece métodos de criptografia mais fortes com base nos princípios da mecânica quântica, oferecendo maior segurança para transações financeiras e comunicação. Algoritmos criptográficos resistentes a quântica podem proteger dados financeiros confidenciais de possíveis ataques de futuros computadores quânticos. Criptografia quântica e transações seguras Conclusão Então, o que é computação quântica? Uma nova era. Uma nova fronteira na ciência. Um campo que potencialmente tem potencial infinito. Um campo de tesouros incríveis e riqueza intelectual para as mentes criativas e imaginativas o suficiente para trazê-los à existência. E não, você não precisa saber mecânica quântica ou física quântica para programar um computador quântico. Álgebra Linear, Números Complexos, Cálculo Vetorial e Otimização - conhecimento suficiente. No entanto, se você deseja pesquisar, recomendamos aprender também a mecânica quântica. Apenas para que você não se sinta perdido no éter quando alguém disser função de onda. Que desafios o aguardam? Quem será o Einstein da Computação Quântica? Será que algum dia aproveitaremos com sucesso o incrível potencial da computação quântica? Se o fizermos, realizaremos maravilhas. Meus queridos, queridos amigos: O futuro é quântico. E está em suas mãos. A pesquisa quântica está aberta a qualquer pessoa interessada! (Evitei deliberadamente o Quantum AGI porque esse é um tópico inteiro ao qual dedicarei outro artigo (prometo aos meus leitores aqui). Mas saiba disso: o cérebro é quântico por natureza. E, portanto, o AGI também terá que ser quântico na natureza! Lembrete para si mesmo - adicione um pouco de humor em artigos futuros. As pessoas podem realmente lê-los, não apenas fazer uma rolagem ultrarrápida com o começo e o fim sozinhos, nesse caso!