A inteligência artificial faz parte da nossa vida moderna, permitindo que as máquinas aprendam processos úteis, como reconhecimento de voz e assistentes pessoais digitais. Uma questão crucial para aplicações práticas é a rapidez com que essas máquinas inteligentes podem aprender. Um experimento na Universidade de Viena respondeu a esta pergunta, mostrando que a tecnologia quântica possibilita uma aceleração no processo de aprendizagem. Os físicos, em uma colaboração internacional dentro da Áustria, Alemanha, Os Países Baixos, e os EUA, alcançaram esse resultado usando um processador quântico para fótons únicos como um robô. Este trabalho, que contribui para o avanço da inteligência artificial quântica para aplicações futuras, é publicado na edição atual da revista Natureza .

Robôs resolvendo jogos de computador, reconhecendo vozes humanas, ou ajudando a encontrar tratamentos médicos ideais:esses são apenas alguns exemplos surpreendentes do que o campo da inteligência artificial tem produzido nos últimos anos. A corrida contínua por melhores máquinas levou à questão de como e com que meios as melhorias podem ser alcançadas. Em paralelo, enorme progresso recente em tecnologias quânticas confirmaram o poder da física quântica, não apenas por suas teorias muitas vezes peculiares e intrigantes, mas também para aplicações da vida real. Portanto, a ideia de fundir os dois campos:por um lado, inteligência artificial com suas máquinas autônomas; por outro lado, física quântica com seus algoritmos poderosos.

Ao longo dos últimos anos, muitos cientistas começaram a investigar como fazer a ponte entre esses dois mundos, e estudar de que forma a mecânica quântica pode ser benéfica para o aprendizado de robôs, ou vice-versa. Vários resultados fascinantes têm mostrado, por exemplo, robôs decidindo mais rápido sobre seu próximo movimento, ou o projeto de novos experimentos quânticos usando técnicas de aprendizagem específicas. Ainda, robôs ainda eram incapazes de aprender mais rápido, uma característica chave no desenvolvimento de máquinas autônomas cada vez mais complexas.

Em uma colaboração internacional liderada por Philip Walther, uma equipe de físicos experimentais da Universidade de Viena, junto com teóricos da Universidade de Innsbruck, a Academia Austríaca de Ciências, a Universidade de Leiden, e o Centro Aeroespacial Alemão, tiveram sucesso em provar experimentalmente, pela primeira vez, uma aceleração no tempo real de aprendizagem do robô. A equipe fez uso de fótons individuais, as partículas fundamentais de luz, acoplado a um processador quântico fotônico integrado, que foi projetado no Instituto de Tecnologia de Massachusetts. Este processador foi usado como um robô e para implementar as tarefas de aprendizagem. Aqui, o robô aprenderia a rotear os fótons individuais para uma direção predefinida. "O experimento pode mostrar que o tempo de aprendizado é significativamente reduzido em comparação com o caso em que nenhuma física quântica é usada, "diz Valeria Saggio, primeiro autor da publicação.

Em poucas palavras, o experimento pode ser compreendido imaginando um robô parado em uma encruzilhada, dotado da tarefa de aprender a sempre virar à esquerda. O robô aprende obtendo uma recompensa ao fazer o movimento correto. Agora, se o robô é colocado em nosso mundo clássico usual, então ele tentará virar à esquerda ou à direita, e será recompensado apenas se a curva à esquerda for escolhida. Em contraste, quando o robô explora a tecnologia quântica, os aspectos bizarros da física quântica entram em jogo. O robô agora pode fazer uso de uma de suas características mais famosas e peculiares, o chamado princípio de superposição. Isso pode ser entendido intuitivamente imaginando o robô fazendo as duas voltas, esquerda e direita, ao mesmo tempo. "Esse recurso-chave permite a implementação de um algoritmo de busca quântica que reduz o número de tentativas para aprender o caminho correto. Como consequência, um agente que pode explorar seu ambiente em superposição aprenderá significativamente mais rápido do que sua contraparte clássica, "diz Hans Briegel, que desenvolveu as ideias teóricas sobre agentes de aprendizagem quântica com seu grupo na Universidade de Innsbruck.

Esta demonstração experimental de que o aprendizado de máquina pode ser aprimorado com o uso da computação quântica mostra vantagens promissoras ao combinar essas duas tecnologias. "Estamos apenas no início da compreensão das possibilidades da inteligência artificial quântica", diz Philip Walther, "e, portanto, cada novo resultado experimental contribui para o desenvolvimento deste campo, que atualmente é vista como uma das áreas mais férteis para a computação quântica. "