Alguns problemas matemáticos são tão complicados que podem paralisar até mesmo os supercomputadores mais poderosos do mundo. Mas uma nova fronteira selvagem na computação que aplica as regras do reino quântico oferece uma abordagem diferente.

Um novo estudo liderado por um físico do Laboratório Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley Lab), publicado no jornal Relatórios Científicos , detalha como uma técnica de computação quântica chamada "recozimento quântico" pode ser usada para resolver problemas relevantes para questões fundamentais em física nuclear sobre os blocos de construção subatômicos de toda a matéria. Também pode ajudar a responder a outras questões incômodas na ciência e na indústria, também.

Buscando uma solução quântica para problemas realmente grandes

"Não existe algoritmo de recozimento quântico para os problemas que estamos tentando resolver, "disse Chia Cheng" Jason "Chang, um bolsista RIKEN iTHEMS na Divisão de Ciência Nuclear do Berkeley Lab e um cientista pesquisador na RIKEN, um instituto científico no Japão.

"Os problemas que estamos olhando são realmente, realmente grande, "disse Chang, que liderou a equipe internacional por trás do estudo. "A ideia aqui é que o annealer quântico pode avaliar um grande número de variáveis ​​ao mesmo tempo e retornar a solução certa no final."

O mesmo algoritmo de resolução de problemas que Chang desenvolveu para o estudo mais recente, e que está disponível ao público por meio de código-fonte aberto, poderia ser potencialmente adaptado e escalado para uso em engenharia de sistemas e pesquisa operacional, por exemplo, ou em outras aplicações da indústria.

Álgebra clássica com um computador quântico

"Estamos preparando pequenos exemplos de 'brinquedo' apenas para desenvolver como um algoritmo funciona. A simplicidade dos atuais recozedores quânticos é que a solução é clássica - semelhante a fazer álgebra com um computador quântico. Você pode verificar e entender o que está fazendo com um recozedor quântico de uma maneira direta, sem a enorme sobrecarga de verificar a solução classicamente. "

A equipe de Chang usou um recozedor quântico comercial localizado em Burnaby, Canadá, chamado de D-Wave 2000Q, que apresenta elementos eletrônicos supercondutores resfriados a temperaturas extremas para realizar seus cálculos.

O acesso ao annealer D-Wave foi fornecido através do Oak Ridge Leadership Computing Facility no Oak Ridge National Laboratory (ORNL). "Esses métodos nos ajudarão a testar a promessa dos computadores quânticos de resolver problemas em matemática aplicada que são importantes para a missão de computação científica do Departamento de Energia dos EUA, "disse Travis Humble, diretor do Quantum Computing Institute do ORNL.

Dados quânticos:Um, um zero, Ou os dois ao mesmo tempo

Atualmente, duas dessas máquinas estão em operação e estão à disposição do público. Eles funcionam aplicando uma regra comum na física:os sistemas na física tendem a buscar seu estado de energia mais baixa. Por exemplo, em uma série de colinas íngremes e vales profundos, uma pessoa atravessando este terreno tenderia a acabar no vale mais profundo, pois é preciso muita energia para sair dele e a menor quantidade de energia para se estabelecer neste vale.

O recozedor aplica esta regra aos cálculos. Em um computador típico, a memória é armazenada em uma série de bits ocupados por um ou zero. Mas a computação quântica apresenta um novo paradigma nos cálculos:bits quânticos, ou qubits. Com qubits, as informações podem existir como uma, um zero, Ou os dois ao mesmo tempo. Essa característica torna os computadores quânticos mais adequados para resolver alguns problemas com um número muito grande de variáveis ​​possíveis que devem ser consideradas para uma solução.

Cada um dos qubits usados ​​no estudo mais recente, em última análise, produz um resultado de um ou zero, aplicando a regra de estado de menor energia, e os pesquisadores testaram o algoritmo usando até 30 qubits lógicos.

O algoritmo que Chang desenvolveu para ser executado no recozedor quântico pode resolver equações polinomiais, que são equações que podem ter números e variáveis ​​e são definidas para somar zero. Uma variável pode representar qualquer número em uma grande variedade de números.

Quando há 'menos cálculos, mas muito densos'

O Berkeley Lab e a vizinha UC Berkeley se tornaram um foco de P&D no campo emergente da ciência da informação quântica, e no ano passado anunciou a formação de uma parceria chamada Berkeley Quantum para avançar neste campo.

Chang disse que a abordagem de recozimento quântico usada no estudo, também conhecido como computação quântica adiabática, "funciona bem para menos cálculos, mas muito densos, "e que a técnica o atraiu porque as regras da mecânica quântica são familiares a ele como físico.

A saída de dados do recozedor era uma série de soluções para as equações classificadas em colunas e linhas. Esses dados foram então mapeados em uma representação dos qubits do recozedor, Chang explicou, e a maior parte do algoritmo foi projetada para explicar adequadamente a força da interação entre os qubits do recozedor. “Repetimos o processo milhares de vezes” para ajudar a validar os resultados, ele disse.

"Resolver o sistema classicamente usando essa abordagem levaria um tempo exponencialmente longo para ser concluído, mas verificar a solução foi muito rápido "com o recozedor, ele disse, porque estava resolvendo um problema clássico com uma única solução. Se o problema fosse quântico, espera-se que a solução seja diferente toda vez que você a medir.

Aplicações do mundo real para um algoritmo quântico

Como os computadores quânticos são equipados com mais qubits que lhes permitem resolver problemas mais complexos com mais rapidez, eles também podem potencialmente levar à economia de energia, reduzindo o uso de supercomputadores muito maiores, que podem levar muito mais tempo para resolver os mesmos problemas.

A abordagem quântica traz ao alcance soluções diretas e verificáveis ​​para problemas envolvendo sistemas "não lineares" - nos quais o resultado de uma equação não corresponde proporcionalmente aos valores de entrada. As equações não lineares são problemáticas porque podem parecer mais imprevisíveis ou caóticas do que outros problemas "lineares" que são muito mais diretos e solucionáveis.

Chang procurou a ajuda de especialistas em computação quântica em computação quântica nos EUA e no Japão para desenvolver o algoritmo testado com sucesso. Ele disse estar esperançoso de que o algoritmo acabe se mostrando útil para cálculos que podem testar como os quarks subatômicos se comportam e interagem com outras partículas subatômicas no núcleo dos átomos.

Embora seja uma próxima etapa emocionante trabalhar para aplicar o algoritmo para resolver problemas de física nuclear, "Este algoritmo é muito mais geral do que apenas para a ciência nuclear, "Chang observou." Seria emocionante descobrir novas maneiras de usar esses novos computadores. "