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Computação Quântica Alcança 'Santo Graal' com Aceleração Exponencial

Investigadores da USC e da Johns Hopkins demonstraram a primeira aceleração quântica exponencial incondicional utilizando os processadores Eagle de 127 qubits da IBM. A equipa, liderada pelo especialista em correção de erros quânticos Daniel Lidar, resolveu uma variação do problema de Simon, provando que os computadores quânticos conseguem agora superar definitivamente as máquinas clássicas. Esta conquista representa um marco importante que poderá, no futuro, acelerar o treino de modelos de IA e permitir tarefas computacionais anteriormente impraticáveis.
Computação Quântica Alcança 'Santo Graal' com Aceleração Exponencial

Num feito que especialistas classificam como o "santo graal da computação quântica", investigadores conseguiram uma aceleração exponencial incondicional em hardware quântico, provando de forma definitiva que computadores quânticos podem superar os clássicos sem depender de pressupostos teóricos.

A investigação inovadora, publicada na revista Physical Review X a 5 de junho de 2025, foi liderada por Daniel Lidar, professor de engenharia na USC e especialista em correção de erros quânticos. Em colaboração com colegas da USC e da Universidade Johns Hopkins, a equipa de Lidar demonstrou a vantagem exponencial utilizando dois dos processadores quânticos Eagle de 127 qubits da IBM, operados remotamente através da cloud.

O que torna esta conquista particularmente significativa é o facto de a aceleração ser "incondicional", ou seja, não depende de pressupostos não comprovados. "As reivindicações anteriores de aceleração exigiam a suposição de que não existia um algoritmo clássico melhor contra o qual comparar o algoritmo quântico", explica Lidar. "A separação de desempenho não pode ser revertida porque a aceleração exponencial que demonstrámos é, pela primeira vez, incondicional."

A equipa adaptou o problema de Simon — um desafio matemático que envolve encontrar padrões ocultos em funções — para implementação em hardware quântico real. Este problema é considerado um precursor do algoritmo de factorização de Shor, que deu origem a todo o campo da computação quântica. Para ultrapassar o ruído e os erros que normalmente afetam os sistemas quânticos, os investigadores recorreram a técnicas sofisticadas de supressão de erros, incluindo desacoplamento dinâmico e mitigação de erros de medição.

Embora Lidar alerte que "este resultado não tem aplicações práticas além de ganhar jogos de adivinhação", as implicações para a inteligência artificial são profundas. À medida que os computadores quânticos continuam a evoluir, poderão acelerar drasticamente processos de aprendizagem automática, especialmente em problemas de otimização e cálculos complexos que atualmente exigem recursos computacionais massivos.

Algoritmos de IA potenciados por computação quântica já demonstraram potencial em aplicações específicas. Investigações recentes mostraram que técnicas quânticas podem melhorar o machine learning baseado em kernels, tornando-o mais rápido, preciso e eficiente em termos energéticos do que os métodos clássicos. À medida que o hardware quântico evolui, estas vantagens poderão permitir uma nova geração de capacidades de IA anteriormente impraticáveis devido a limitações computacionais.

Esta conquista demonstra de forma inequívoca a capacidade há muito prometida da computação quântica para proporcionar acelerações exponenciais, marcando um passo crucial rumo à vantagem quântica prática em aplicações do mundo real.

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