A computação quântica atingiu um momento crucial ao começar a oferecer vantagens práticas para aplicações de inteligência artificial, segundo recentes avanços de diversas equipes de pesquisa.
Uma equipe da Universidade de Viena e colaboradores demonstrou que computadores quânticos de pequena escala já podem superar sistemas clássicos em tarefas específicas de aprendizado de máquina. Utilizando um processador quântico fotônico, os pesquisadores mostraram que algoritmos aprimorados por quântica podem classificar dados com mais precisão do que métodos convencionais. O experimento, publicado na Nature Photonics, empregou um circuito quântico construído no Politecnico di Milano para rodar um algoritmo de aprendizado de máquina inicialmente proposto por pesquisadores da Quantinuum.
"Isso pode ser crucial no futuro, visto que algoritmos de aprendizado de máquina estão se tornando inviáveis devido à alta demanda energética", observou a coautora Iris Agresti. A plataforma quântica fotônica apresentou vantagens em velocidade, precisão e eficiência energética em comparação com técnicas de computação clássica, especialmente para aplicações de aprendizado de máquina baseadas em kernel.
Em um avanço paralelo, uma equipe multinacional da Universidade de Tecnologia de Chalmers, Universidade de Milão, Universidade de Granada e Universidade de Tóquio desenvolveu um algoritmo que permite a computadores comuns simular fielmente um circuito quântico tolerante a falhas. Essa inovação aborda o código bosônico Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP), notoriamente difícil de simular, mas fundamental para a construção de computadores quânticos estáveis e escaláveis.
Enquanto isso, pesquisadores da USC e da Universidade Johns Hopkins alcançaram o que muitos consideram o "santo graal" da computação quântica: uma aceleração exponencial incondicional utilizando os processadores Eagle de 127 qubits da IBM. A equipe demonstrou essa vantagem em um clássico desafio de "adivinhe o padrão", provando sem suposições que máquinas quânticas podem superar os melhores computadores clássicos. Eles empregaram técnicas como correção de erros e o poderoso hardware quântico da IBM para atingir esse marco.
Esses desenvolvimentos sinalizam que a computação quântica está passando da promessa teórica para a aplicação prática. À medida que a IBM continua seu ambicioso roteiro rumo a um sistema com mais de 4.000 qubits até 2025, e com pesquisadores demonstrando vantagens quânticas em áreas que vão do aprendizado de máquina à fabricação de semicondutores, a tecnologia parece pronta para oferecer capacidades transformadoras em múltiplos setores.