Pesquisadores alcançaram um avanço significativo no campo da computação quântica ao demonstrarem a capacidade de redes neurais quânticas em compreender e prever sistemas quânticos por meio da utilização de estados de produto simples.
Esse desenvolvimento tem o potencial de impulsionar a eficiência e confiabilidade dos computadores quânticos.
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Imagine um cenário em que os computadores sejam capazes de desvendar os intricados mistérios da mecânica quântica, permitindo-nos estudar o comportamento de materiais complexos e simular as dinâmicas intrincadas de moléculas com uma precisão sem precedentes.
Por meio de um estudo pioneiro liderado pela Professora Zoe Holmes e sua equipe na EPFL, estamos agora mais próximos de tornar essa visão uma realidade.
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Trabalhando em colaboração com pesquisadores do Caltech, da Universidade Livre de Berlim e do Laboratório Nacional de Los Alamos, eles descobriram uma nova abordagem para ensinar um computador quântico a compreender e prever o comportamento de sistemas quânticos, mesmo a partir de alguns exemplos simples.
Redes Neurais Quânticas (RNQs)
Os pesquisadores trabalharam em “redes neurais quânticas” (RNQs), um tipo de modelo de aprendizado de máquina projetado para aprender e processar informações utilizando princípios inspirados na mecânica quântica, a fim de imitar o comportamento de sistemas quânticos.
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Assim como as redes neurais usadas em inteligência artificial, as RNQs são compostas por nós interconectados, ou “neurônios”, que realizam cálculos.
A diferença é que, nas RNQs, os neurônios operam com base nos princípios da mecânica quântica, permitindo que manipulem e processem informações quânticas.
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“Normalmente, quando ensinamos algo a um computador, precisamos de muitos exemplos”, afirma Holmes. “No entanto, neste estudo, demonstramos que com apenas alguns exemplos simples chamados de ‘estados de produto’, o computador pode aprender como um sistema quântico se comporta, mesmo ao lidar com estados emaranhados, que são mais complexos e desafiadores de entender”.
Estados de Produto
Os “estados de produto” utilizados pelos cientistas referem-se a um conceito fundamental na mecânica quântica que descreve um tipo específico de estado para um sistema quântico.
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Em um sistema composto por múltiplas partículas, como dois elétrons, o estado de produto é formado quando o estado de cada partícula individual é considerado independentemente e, posteriormente, combinado.
Os estados de produto desempenham um papel significativo em cálculos e medições quânticas, sendo comumente empregados como ponto de partida. Esses estados proporcionam uma estrutura mais simples e gerenciável para estudar e compreender o comportamento de sistemas quânticos.
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Eles oferecem uma base sólida antes de adentrar em estados mais complexos e emaranhados, nos quais as partículas estão correlacionadas e não podem ser descritas de maneira independente.
Melhores computadores quânticos no horizonte
Os pesquisadores evidenciaram que, por meio do treinamento de RNQs com base em apenas alguns desses exemplos simples, os computadores são capazes de compreender efetivamente as dinâmicas complexas de sistemas quânticos emaranhados.
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Holmes explica: “Isso significa que podemos aprender e compreender sistemas quânticos utilizando computadores menores e mais simples, como os computadores de escala intermediária [NISQ] que provavelmente teremos nos próximos anos, em vez de depender de computadores grandes e complexos, que podem estar décadas à frente.”
O presente estudo também abre novas perspectivas para a utilização de computadores quânticos na resolução de problemas importantes, tais como o estudo de materiais complexos e a simulação do comportamento de moléculas.
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Por fim, o método proposto aprimora o desempenho dos computadores quânticos ao possibilitar a criação de programas mais concisos e resistentes a erros.
Ao compreendermos o comportamento dos sistemas quânticos, é possível otimizar a programação dos computadores quânticos, resultando em uma maior eficiência e confiabilidade dos mesmos.
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“Podemos melhorar ainda mais os computadores quânticos tornando seus programas mais curtos e menos propensos a erros”, afirma Holmes.
