By Kenna Hughes-Castleberry publicado em 23 de setembro de 2022
Quando se trata de novas tecnologias inovadoras, tanto a inteligência artificial quanto a computação quântica estão no topo da lista. A inteligência artificial (IA) ou aprendizado de máquina já está se tornando amplamente utilizada pelas empresas para ajudar a aumentar a eficiência ou detectar problemas. A inteligência artificial usa dados e algoritmos para identificar padrões nos dados e aprender de maneira semelhante às pessoas. A computação quântica, da mesma forma, aproveita algoritmos para resolver problemas difíceis muito mais rápido do que um computador clássico. Para muitas empresas, a capacidade de combinar essas duas tecnologias pode levar a algumas vantagens poderosas, especificamente para a computação quântica.
Como a Inteligência Artificial se Interfacea com a Computação Quântica?
Tim Teter, vice-presidente executivo, conselheiro geral e secretário da NVIDIA, fala sobre aprendizado de máquina quântica (QML) (PC NVIDIA.com)
Empresas como NVIDIA, estão liderando os mercados de tecnologia para inteligência artificial e computação quântica. Atualmente, eles procuram combinar esses dois em uma nova tecnologia, conhecida como “aprendizado de máquina quântica” (QML). No aprendizado de máquina quântica, os processos de informação quântica complementam o aprendizado de máquina análise para fornecer resultados de próximo nível. De acordo com Tim Teter, o vice-presidente executivo, conselheiro geral e secretário de NVIDIA: “Espera-se que haja casos de vantagens quânticas matematicamente rigorosas em [aprendizado de máquina quântica]. Um exemplo disso está nos modelos generativos quânticos, porque coisas como correlações quânticas são difíceis de representar classicamente, os computadores quânticos podem ter um poder mais expressivo ao usar modelos generativos. Estes são usados em aplicações como processamento de linguagem natural.”
Um recente Google AI blog ilustrou os benefícios do aprendizado de máquina quântica, especificamente para sensores quânticos. Como os sensores quânticos são influentes em medições de alta precisão, como para gravitacional ondas, ter um método para melhorar a estabilidade e escalabilidade desses dispositivos seria uma virada de jogo. De acordo com o blog, o aprendizado de máquina quântica: “está na linha entre computadores quânticos e sensores quânticos… Em vez de medir o estado quântico, um computador quântico pode armazenar dados quânticos e implementar um algoritmo QML para processar os dados sem reduzi-los”. Como os computadores quânticos são especialmente frágeis, o uso do aprendizado de máquina quântica pode não apenas reduzir o ruído ambiental, mas também tornar a escalabilidade mais possível.
Como a Inteligência Artificial pode ajudar na escalabilidade quântica
Existem muitos desafios para ampliar os computadores quânticos. Uma das maiores é controlar o maior número de qubits dentro de um sistema quântico maior. Felizmente, o aprendizado de máquina pode ajudar a superar esse desafio. “O aprendizado de máquina pode realmente ajudar a abordar uma grande área no futuro, ou seja, à medida que os sistemas quânticos começam a aumentar para mais qubits, a dificuldade será calibrar e controlar os sistemas quânticos”, explicou Teter. “A implantação de computadores quânticos envolve ajustar e calibrar um grande número de parâmetros por qubit. Hoje, os cientistas quânticos gastam muito tempo fazendo isso manualmente, mas no futuro, à medida que os sistemas se expandem para cenários de implantação, é claro que isso não será viável. Portanto, é uma das coisas em que achamos que a plataforma NVIDIA é uma ótima opção para combinar com a computação quântica em uma abordagem híbrida.” Plataforma híbrida da NVIDIA QODA (Quantum Optimized Device Architecture) combina computação clássica e quântica com disponibilidade para adicionar programas de aprendizado de máquina.
Criando um futuro transformador
Embora a plataforma QODA da NVIDIA seja apenas uma das muitas que combinam computação quântica e inteligência artificial, ela faz parte de uma tendência maior que aproveita essas duas tecnologias inovadoras para alcançar novos avanços. “A IA é uma tecnologia transformadora que está sendo cada vez mais adotada por todos os tipos de setores diferentes para resolver problemas mais difíceis do que poderiam ser resolvidos sem IA”, acrescentou Teter. “Embora a computação quântica esteja um pouco mais cedo em sua vida útil, ela oferece a promessa de ser igualmente disruptiva para uma ampla gama de indústrias no futuro.”
Kenna Hughes-Castleberry é redatora da Inside Quantum Technology e comunicadora científica da JILA (uma parceria entre a University of Colorado Boulder e o NIST). Suas batidas de escrita incluem tecnologia profunda, metaverso e tecnologia quântica.
