A computação quântica atingiu um momento decisivo, ao começar a oferecer vantagens práticas para aplicações de inteligência artificial, segundo recentes avanços de várias equipas de investigação.
Uma equipa da Universidade de Viena e colaboradores demonstrou que computadores quânticos de pequena escala já conseguem superar sistemas clássicos em tarefas específicas de aprendizagem automática. Utilizando um processador quântico fotónico, os investigadores mostraram que algoritmos potenciados por quântica conseguem classificar dados com maior precisão do que os métodos convencionais. A experiência, publicada na Nature Photonics, recorreu a um circuito quântico construído no Politecnico di Milano para executar um algoritmo de aprendizagem automática inicialmente proposto por investigadores da Quantinuum.
"Isto poderá ser crucial no futuro, dado que os algoritmos de aprendizagem automática estão a tornar-se inviáveis devido ao elevado consumo energético", salientou a coautora Iris Agresti. A plataforma quântica fotónica demonstrou vantagens em velocidade, precisão e eficiência energética face às técnicas de computação clássica, especialmente em aplicações de aprendizagem automática baseadas em kernel.
Num avanço paralelo, uma equipa multinacional da Universidade de Tecnologia de Chalmers, Universidade de Milão, Universidade de Granada e Universidade de Tóquio desenvolveu um algoritmo que permite a computadores convencionais simular fielmente um circuito quântico tolerante a falhas. Esta inovação aborda o código bosónico de Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP), notoriamente difícil de simular mas essencial para a construção de computadores quânticos estáveis e escaláveis.
Entretanto, investigadores da USC e da Universidade Johns Hopkins alcançaram aquilo que muitos consideram o "Santo Graal" da computação quântica: uma aceleração exponencial incondicional utilizando os processadores Eagle de 127 qubits da IBM. A equipa demonstrou esta vantagem num clássico quebra-cabeças de "adivinhar o padrão", provando, sem pressupostos, que as máquinas quânticas podem ultrapassar os melhores computadores clássicos. Para tal, recorreram a técnicas como correção de erros e ao potente hardware quântico da IBM.
Estes desenvolvimentos sinalizam que a computação quântica está a passar de uma promessa teórica para uma aplicação prática. Com a IBM a prosseguir uma ambiciosa folha de rota para sistemas com mais de 4.000 qubits até 2025, e com investigadores a demonstrar vantagens quânticas em áreas que vão desde a aprendizagem automática até à fabricação de semicondutores, a tecnologia parece pronta para oferecer capacidades transformadoras em múltiplas indústrias.