Uma equipe liderada pelo professor Daniel Lidar, da USC, alcançou o que especialistas consideram o "santo graal" da computação quântica: a primeira aceleração exponencial incondicional em relação a computadores clássicos. Utilizando os processadores quânticos Eagle de 127 qubits da IBM, os pesquisadores demonstraram esse avanço ao resolver uma variação do problema de Simon, considerado precursor do algoritmo de fatoração de Shor.
Os resultados, publicados na Physical Review X em 5 de junho de 2025, representam uma mudança fundamental nas capacidades práticas da computação quântica. "Uma aceleração exponencial é o tipo mais dramático de ganho de desempenho que esperamos ver dos computadores quânticos", explica Lidar, que também é cofundador da Quantum Elements, Inc.
Diferentemente de reivindicações anteriores que dependiam de suposições não comprovadas sobre algoritmos clássicos, essa conquista é considerada "incondicional" – ou seja, a vantagem de desempenho quântico não pode ser contestada ou revertida. Os pesquisadores implementaram técnicas sofisticadas de correção de erros, incluindo desacoplamento dinâmico e mitigação de erros de medição, para obter resultados confiáveis apesar do ruído inerente aos sistemas quânticos atuais.
Em outros avanços significativos em IA, o Google DeepMind apresentou o AlphaGenome, um novo e poderoso modelo de IA para análise de sequências de DNA. O sistema pode processar até um milhão de letras de DNA simultaneamente e prever milhares de propriedades moleculares com resolução de um único par de bases. Disponível via API para pesquisa não comercial, o AlphaGenome busca esclarecer como variações genéticas impactam a regulação gênica e mecanismos de doenças.
"Este é um dos problemas mais fundamentais não apenas da biologia — mas de toda a ciência", afirmou Pushmeet Kohli, chefe de IA para ciência do Google DeepMind. O modelo se baseia nos trabalhos anteriores da DeepMind em genômica e complementa o AlphaMissense, especializado em regiões codificadoras de proteínas.
Enquanto isso, a Microsoft anunciou em 2 de julho que irá eliminar 9.000 empregos globalmente, representando quase 4% de sua força de trabalho. Isso se soma aos cortes anteriores de 6.000 posições em maio, totalizando mais de 15.000 demissões em 2025. As reduções ocorrem enquanto a Microsoft prometeu US$ 80 bilhões em despesas de capital para o ano fiscal de 2025, com foco principal no desenvolvimento de infraestrutura de IA.
O momento reflete um desafio mais amplo enfrentado pelas empresas de tecnologia ao equilibrar investimentos massivos em IA com a otimização da força de trabalho. O CEO da Microsoft, Satya Nadella, observou recentemente que até 30% do código da empresa já é escrito por ferramentas de IA, sinalizando uma mudança para operações mais automatizadas.