Um estudo inovador demonstrou que a computação quântica não é apenas uma promessa futura, mas já oferece benefícios concretos para aplicações de inteligência artificial atualmente.
Uma equipe internacional de pesquisadores, liderada pela Universidade de Viena, comprovou que até mesmo processadores quânticos de tamanho modesto podem superar algoritmos convencionais de aprendizado de máquina em tarefas específicas. O trabalho, publicado este mês na revista Nature Photonics, representa uma das primeiras aplicações práticas da computação quântica para aprimorar sistemas de IA do dia a dia.
Os pesquisadores utilizaram um circuito quântico fotônico construído no Politecnico di Milano, na Itália, para implementar um algoritmo de aprendizado de máquina originalmente proposto por pesquisadores da Quantinuum, no Reino Unido. O experimento focou em tarefas de classificação binária, nas quais o sistema quântico demonstrou precisão superior em comparação com abordagens clássicas.
"Descobrimos que, para tarefas específicas, nosso algoritmo comete menos erros do que seu equivalente clássico", explica Philip Walther, da Universidade de Viena, que liderou o projeto. "Isso implica que os computadores quânticos já existentes podem apresentar bom desempenho sem necessariamente ultrapassar o que há de mais avançado na tecnologia atual", acrescenta Zhenghao Yin, primeiro autor da publicação.
Além da melhora na precisão, a abordagem fotônica oferece vantagens significativas em eficiência energética. "Isso pode ser crucial no futuro, já que algoritmos de aprendizado de máquina estão se tornando inviáveis devido à demanda energética excessiva", enfatiza a coautora Iris Agresti. À medida que os sistemas de IA continuam a crescer em tamanho e complexidade, o consumo massivo de energia tornou-se uma preocupação urgente.
A pesquisa aproxima a distância entre as vantagens teóricas da computação quântica e as aplicações práticas, demonstrando que a tecnologia quântica atual pode aprimorar sistemas de aprendizado de máquina sem a necessidade de esperar por computadores quânticos de grande escala. Esse avanço abre novas possibilidades para algoritmos mais eficientes inspirados em arquiteturas quânticas, com potencial para revolucionar a forma como encaramos a computação em IA em um mundo cada vez mais orientado por dados.