A computação quântica promete aproveitar as estranhas propriedades da mecânica quântica em máquinas que superarão até mesmo os supercomputadores mais poderosos de hoje. Mas a extensão de sua aplicação, acontece que, não é totalmente claro.

Para perceber totalmente o potencial da computação quântica, os cientistas devem começar com o básico:desenvolver procedimentos passo a passo, ou algoritmos, para que os computadores quânticos realizem tarefas simples, como a fatoração de um número. Esses algoritmos simples podem ser usados ​​como blocos de construção para cálculos mais complicados.

Prasanth Shyamsundar, um associado de pesquisa de pós-doutorado no Fermilab Quantum Institute do Departamento de Energia, fez exatamente isso. Em um papel pré-impresso lançado em fevereiro, ele anunciou dois novos algoritmos que se baseiam no trabalho existente no campo para diversificar ainda mais os tipos de problemas que os computadores quânticos podem resolver.

"Existem tarefas específicas que podem ser realizadas mais rapidamente usando computadores quânticos, e estou interessado em entender o que são, "Shyamsundar disse." Esses novos algoritmos executam tarefas genéricas, e espero que inspirem as pessoas a projetar ainda mais algoritmos em torno deles. "

Algoritmos quânticos de Shyamsundar, em particular, são úteis ao pesquisar uma entrada específica em uma coleção não classificada de dados. Considere um exemplo de brinquedo:suponha que temos uma pilha de 100 discos de vinil, e encarregamos um computador de encontrar o único álbum de jazz da pilha.

Classicamente, um computador precisaria examinar cada registro individual e tomar uma decisão sim ou não sobre se é o álbum que estamos procurando, com base em um determinado conjunto de critérios de pesquisa.

"Você tem uma pergunta, e o computador fornece uma saída, "Shyamsundar disse." Neste caso, a consulta é:Este registro satisfaz meu conjunto de critérios? E a saída é sim ou não. "

Encontrar o registro em questão pode exigir apenas algumas consultas se estiver perto do topo da pilha, ou mais perto de 100 consultas se o registro estiver próximo ao final. Na média, um computador clássico localizaria o registro correto com 50 consultas, ou metade do número total na pilha.

Um computador quântico, por outro lado, localizaria o álbum de jazz muito mais rápido. Isso ocorre porque ele tem a capacidade de analisar todos os registros de uma vez, usando um efeito quântico chamado superposição.

Com esta propriedade, o número de consultas necessárias para localizar o álbum de jazz é apenas cerca de 10, a raiz quadrada do número de registros na pilha. Esse fenômeno é conhecido como aceleração quântica e é o resultado da maneira única como os computadores quânticos armazenam informações.

A vantagem quântica

Os computadores clássicos usam unidades de armazenamento chamadas bits para salvar e analisar dados. Um bit pode ser atribuído a um de dois valores:0 ou 1.

A versão quântica disso é chamada de qubit. Qubits podem ser 0 ou 1 também, mas ao contrário de suas contrapartes clássicas, eles também podem ser uma combinação de ambos os valores ao mesmo tempo. Isso é conhecido como superposição, e permite que os computadores quânticos avaliem vários registros, ou estados, simultaneamente.

"Se um único qubit pode estar em uma superposição de 0 e 1, isso significa que dois qubits podem estar em uma superposição de quatro estados possíveis, "Shyamsundar disse. O número de estados acessíveis cresce exponencialmente com o número de qubits usados.

Parece poderoso, direito? É uma grande vantagem ao abordar problemas que exigem grande capacidade de computação. A desvantagem, Contudo, é que as superposições são de natureza probabilística - o que significa que não produzirão resultados definitivos sobre os próprios estados individuais.

Pense nisso como um cara ou coroa. Quando no ar, o estado da moeda é indeterminado; tem 50% de probabilidade de acertar cara ou coroa. Somente quando a moeda atinge o solo ela se estabelece em um valor que pode ser determinado com precisão.

As superposições quânticas funcionam de maneira semelhante. Eles são uma combinação de estados individuais, cada um com sua própria probabilidade de aparecer quando medido.

Mas o processo de medição não necessariamente reduzirá a superposição ao valor que procuramos. Isso depende da probabilidade associada ao estado correto.

"Se criarmos uma superposição de registros e medi-la, não vamos necessariamente obter a resposta certa, "Shyamsundar disse." Isso vai nos dar um dos registros. "

Para capitalizar totalmente a aceleração que os computadores quânticos oferecem, então, os cientistas devem ser capazes de extrair o registro correto que procuram. Se eles não podem, a vantagem sobre os computadores clássicos está perdida.

Ampliando as probabilidades de estados corretos

Felizmente, cientistas desenvolveram um algoritmo há quase 25 anos que executará uma série de operações em uma superposição para amplificar as probabilidades de certos estados individuais e suprimir outros, dependendo de um determinado conjunto de critérios de pesquisa. Isso significa que quando chega a hora de medir, a superposição provavelmente entrará no estado que procuram.

Mas a limitação desse algoritmo é que ele pode ser aplicado apenas a situações booleanas, ou aqueles que podem ser consultados com uma resposta sim ou não, como procurar um álbum de jazz em uma pilha de vários discos.

Os cenários com saídas não booleanas apresentam um desafio. Os gêneros musicais não são definidos com precisão, portanto, uma abordagem melhor para o problema do disco de jazz pode ser pedir ao computador para classificar os álbuns de acordo com o quão "jazz" eles são. Isso pode ser o mesmo que atribuir a cada registro uma pontuação em uma escala de 1 a 10.

Anteriormente, os cientistas teriam que converter problemas não booleanos como esse em problemas com resultados booleanos.

"Você definiria um limite e diria que qualquer estado abaixo desse limite é ruim, e qualquer estado acima desse limite é bom, "Shyamsundar disse. Em nosso exemplo de disco de jazz, isso seria o equivalente a dizer que qualquer coisa avaliada entre 1 e 5 não é jazz, enquanto qualquer coisa entre 5 e 10 é.

Mas Shyamsundar estendeu esse cálculo de forma que uma conversão booleana não é mais necessária. Ele chama essa nova técnica de algoritmo de amplificação de amplitude quântica não booleana.

"Se um problema exigir uma resposta sim ou não, o novo algoritmo é idêntico ao anterior, "Shyamsundar disse." Mas agora isso se torna aberto para mais tarefas; há muitos problemas que podem ser resolvidos de forma mais natural em termos de pontuação, em vez de uma resposta sim ou não. "

Um segundo algoritmo apresentado no artigo, apelidado de algoritmo de estimativa da média quântica, permite aos cientistas estimar a classificação média de todos os registros. Em outras palavras, pode avaliar o quão "jazz" a pilha é como um todo.

Ambos os algoritmos eliminam a necessidade de reduzir os cenários em cálculos com apenas dois tipos de saída, e, em vez disso, permite uma gama de resultados para caracterizar informações com mais precisão com uma aceleração quântica em relação aos métodos de computação clássicos.

Procedimentos como esses podem parecer primitivos e abstratos, mas eles constroem uma base essencial para tarefas mais complexas e úteis no futuro quântico. Dentro da física, os algoritmos recém-introduzidos podem, eventualmente, permitir que os cientistas alcancem as sensibilidades-alvo mais rapidamente em certos experimentos. Shyamsundar também está planejando aproveitar esses algoritmos para uso no aprendizado de máquina quântica.

E fora do domínio da ciência? As possibilidades ainda precisam ser descobertas.

"Ainda estamos nos primeiros dias da computação quântica, "Shyamsundar disse, observando que a curiosidade muitas vezes impulsiona a inovação. "Esses algoritmos terão um impacto sobre como usaremos os computadores quânticos no futuro."