Computação Quântica 2021: 12 Principais Aplicações Explicadas

Computação Quântica 2021: 12 Principais Aplicações Explicadas

Cientistas ao redor do mundo estão impulsionando computadores quânticos, tentando chegar à tecnologia de computação quântica mais poderosa. Gigantes da tecnologia, incluindo Google e IBM, estão competindo pela supremacia quântica.

Mas por quê? Máquinas quânticas podem resolver certos problemas um bilhão de vezes mais rápido que computadores clássicos. À medida que a demanda por processadores poderosos continua a crescer, e tarefas se tornam maiores em escopo e complexidade, precisaremos de arquiteturas computacionais mais eficazes para alimentar soluções.

Tais avanços em tecnologia computacional criariam milhões de oportunidades, em quase todos os aspectos da vida moderna. Segundo a GlobeNewswire, o mercado global de computação quântica foi avaliado em $507,1 milhões em 2019. Projeta-se atingir $65 bilhões até 2030, crescendo a um CAGR de 56%. América do Norte e Europa devem responder por mais de 78% no mercado de computação quântica.

Não significa que sistemas quânticos substituirão os computadores atuais. Em vez disso, trabalharão junto com supercomputadores clássicos porque cada um tem seus pontos fortes e vantagens únicos.

Neste artigo de visão geral, mencionamos algumas das aplicações primárias de computação quântica das vastas possibilidades. Dará uma melhor ideia do para que computadores quânticos são projetados.

12. Previsão do Tempo

Computadores quânticos podem ser usados para mapear padrões climáticos extremamente complexos. Diferente dos sistemas climáticos atuais, será capaz de fornecer previsões para regiões menores e mais específicas, ajudando agricultores a se preparar melhor para mudanças climáticas e ajudando companhias aéreas a minimizar interrupções.

A IBM está investindo pesadamente em sistemas de previsão do tempo. Colaborou com The Weather Company, o Centro Nacional de Pesquisa Atmosférica e a Corporação Universitária para Pesquisa Atmosférica nos EUA, para construir um modelo superior que pudesse estimar tempestades em nível local.

Em 2019, a IBM, em colaboração com The Weather Company, revelou o Sistema Global de Previsão Atmosférica de Alta Resolução (GRAF) que usa supercomputadores IBM para processar dados de milhões de sensores ao redor do mundo.

Quando a computação quântica se tornar viável, sistemas como GRAF poderão analisar bilhões de dados a cada hora e prever eventos micro-meteorológicos, como formação de nuvens individuais ou redemoinhos de vento.

11. Cibersegurança

São apenas estimativas aproximadas

Computadores quânticos poderão resolver muitos problemas que são quase impossíveis para máquinas atuais. Isso inclui quebrar algoritmos de criptografia que protegem a infraestrutura da internet e dados sensíveis.

Criptografia RSA baseada em números de 2048 bits, por exemplo, é amplamente usada para transmissão segura de dados. Estima-se que um computador quântico com 20 milhões de qubits poderia quebrar tal criptografia em 8 horas.

Claro, o poder da computação quântica também pode ser utilizado para desenvolver sistemas de criptografia muito mais seguros. Muitas empresas, incluindo Microsoft e Google, já começaram a trabalhar em algoritmos de criptografia seguros para quânticos. Atualmente estão na fase teórica e de testes. O principal desafio é integrar essas novas abordagens na infraestrutura existente.

Algoritmos seguros para quânticos devem criptografar:

• Transações financeiras e bancárias
• Comunicações militares e governamentais
• Redes corporativas
• Registros médicos e dados pessoais na nuvem

10. Baterias de Próxima Geração

Baterias de íon-lítio percorreram um longo caminho: uma década atrás, mal duravam o dia num smartphone, agora podem alimentar veículos elétricos por centenas de quilômetros.

No entanto, se quisermos fazer baterias mais poderosas, baratas e que durem mais que as existentes, precisamos de avanços. Pesquisadores da IBM e Daimler AG (empresa controladora da Mercedes-Benz) estão testando quão eficientemente computadores quânticos poderão simular o comportamento de compostos químicos em baterias.

Conseguiram simular momentos dipolares de quatro moléculas industrialmente relevantes (sulfeto de hidrogênio, hidreto de lítio, sulfeto de lítio e sulfeto de hidrogênio de lítio), usando um computador quântico de 21 qubits.

À medida que aumentamos ou melhoramos os estados de qubit, poderemos testar compostos maiores e mais complexos para baterias de próxima geração. Este tipo de estudo é o trabalho fundamental que nos levará lá.

9. Captura Solar

Célula solar de ponto quântico | Crédito: Universidade de Queensland

Pontos quânticos (partículas semicondutoras nanométricas com propriedades eletrônicas e ópticas únicas devido à mecânica quântica) podem converter eficientemente energia solar em eletricidade. Isso nos ajudará a reduzir significativamente emissões de carbono e melhorar tecnologias de geração de energia existentes.

Pesquisadores australianos da Universidade de Queensland já desenvolveram pontos quânticos flexíveis e imprimíveis que fornecem eficiência de conversão de energia superior a 16 por cento.

Materiais de pontos quânticos não tóxicos, como nanocristais de sulfeto de bismuto e prata, foram extensivamente estudados devido à sua abundância e segurança. Embora ainda não sejam comercialmente operáveis em grande escala, algumas pequenas empresas começaram a comercializar produtos fotovoltaicos de pontos quânticos.

8. Fertilizantes Limpos

Hoje, fertilizante de amônia é produzido através de um processo químico chamado Haber-Bosch. Combina nitrogênio atmosférico com hidrogênio sob altas temperaturas e pressões extremamente altas. O processo usa quantidades massivas de energia e libera muitos gases de efeito estufa.

Se pesquisadores conhecessem o mecanismo da nitrogenase e comportamento de metais de transição em detalhes, poderiam desenvolver catalisadores mais eficientes para fabricação de fertilizantes, bem como vários outros químicos cruciais requeridos nas indústrias.

A boa notícia é que computadores quânticos poderiam um dia modelar o cofator primário da nitrogenase (cofator FeMo), fornecendo insight sobre seus mecanismos. Isso ajudaria químicos a construir processos industriais energeticamente eficientes para sintetizar fertilizantes de nitrogênio.

7. Descoberta de Materiais

Imagem cortesia de Second Bay Studios/Harvard SEAS

Como a computação quântica é baseada em fenômenos quântico-mecânicos, como superposição e emaranhamento, pode representar outros sistemas quânticos com muito mais facilidade que computadores clássicos. Por exemplo, uma máquina quântica pode resolver a equação de Schrödinger para uma molécula para calcular seus estados de energia permitidos.

Oferece a capacidade de simular moléculas complexas que computadores convencionais não conseguem. Juntos, desenvolvimentos de hardware quântico e algoritmos quânticos prometem abalar a química teórica.

Ao lidar com ruído nos qubits em uma máquina quântica, pesquisadores podem desenvolver melhores materiais com propriedades ópticas e mecânicas finamente ajustadas.

Considerando os avanços recentes em técnicas de "cancelamento de ruído quântico", podemos dizer que materiais de próxima geração podem ser projetados em computadores quânticos em vez de descobrir propriedades químicas corretas por tentativa e erro.

6. Otimização de Tráfego

Computadores quânticos mitigarão muitos desafios apresentados por populações crescentes e congestionamentos em meio à necessidade de descarbonização. Um desses desafios é controle de tráfego.

Tecnologia quântica pode ser usada para evitar engarrafamentos e encurtar tempos de espera. Isso significa que ônibus e táxis não terão que percorrer longas distâncias sem passageiros, e pessoas não terão que esperar muito por seus táxis.

A Volkswagen já demonstrou o uso ao vivo de computação quântica para otimizar tráfego. Seu algoritmo de roteamento quântico roda no computador quântico D-Wave e calcula as rotas de viagem mais rápidas individualmente em tempo real.

Tais algoritmos podem interagir constantemente com objetos em movimento (bicicletas, carros e pessoas) e aumentar todo o sistema de mobilidade de uma cidade. Também podem ser implementados em controle de tráfego aéreo para informações de roteamento otimizadas.

A Volkswagen não é a única empresa trabalhando em "otimização quântica de tráfego". Quase todos os fabricantes de motores, incluindo BMW, Toyota e Ford, estão investindo em pesquisa quântica.

5. Marketing e Publicidade

Algoritmos quânticos podem entregar anúncios melhores criando padrões de associação que influenciam comportamento de compra. Em vez de entregar anúncios apenas baseados no histórico de navegação do usuário, esses algoritmos focarão em como usuários se sentem após ver um anúncio e que tipo de anúncios poderiam ajudar marcas a fazer relações de longo prazo com clientes.

Por exemplo, se o anúncio é agradável e faz espectadores rirem ou se sentirem bem, formará uma forte relação pública da marca. Anúncios chatos ou irritantes, por outro lado, poderiam ser contraproducentes.

D-Wave Systems Inc. (em colaboração com Recruit Communication Ltd) já aplicou computação quântica a publicidade, marketing e otimização de comunicação. O objetivo é analisar dados complexos em menos tempo e otimizar a eficiência de correspondência de anúncios a clientes no campo de publicidade web.

D-Wave Systems também explicou como organizações poderiam utilizar recozimento quântico para alcançar audiências com anúncios relevantes e aumentar a Taxa de Clique (CTR).

4. Modelagem Financeira

Mercados modernos são um dos sistemas mais complicados existentes. No tempo que você leva para ler esta frase, fundos de hedge, bancos de investimento e investidores de varejo ao redor do mundo terão negociado mais de $80 milhões em ações.

Para investidores institucionais, encontrar a mistura certa para investimentos frutíferos, baseada em retornos esperados e riscos associados, é muito importante para sobreviver no mercado. Isso envolve analisar milhares de fatores que poderiam afetar preços de ações. Muitos bancos de investimento rodam simulações "Monte Carlo" em computadores clássicos para análise detalhada, o que consome enormes recursos computacionais e tempo.

Computadores quânticos são particularmente projetados para este tipo de cálculo probabilístico. Entrando no trem quântico, bancos de investimento não apenas podem melhorar a qualidade das soluções, mas também diminuir o tempo para desenvolvê-las. Como esses negócios lidam com bilhões de dólares, mesmo uma pequena melhoria nos retornos esperados pode valer muito para eles.

Em última análise, computadores quânticos ajudarão serviços financeiros a:

• Aumentar ganhos de investimento
• Reduzir requisitos de capital
• Melhorar identificação e gestão de risco e conformidade
• Abrir novas oportunidades de investimento.

Leia: Quanto Dinheiro Existe No Mundo?

3. Descoberta de Medicamentos

O fluxo de informação genética dentro de um sistema biológico

Atualmente, leva às empresas farmacêuticas bilhões de dólares e mais de dez anos para descobrir um novo medicamento e levá-lo ao mercado. Rodam centenas de milhões de comparações em computadores clássicos. No entanto, as capacidades de processamento dessas máquinas são bastante limitadas: só podem analisar moléculas até certo tamanho.

Considere o design do medicamento penicilina, que contém 41 átomos: modelar completa e precisamente a energia de estado base da molécula de penicilina exigiria uma máquina digital com mais transistores que átomos no universo observável.

O problema pode ser resolvido com computação quântica. À medida que hardware e algoritmos quânticos se tornam mais disponíveis, será possível comparar moléculas muito maiores. Isso pode reduzir drasticamente tempo e custos de desenvolvimento de medicamentos, capacitando pesquisadores a fazer novas descobertas mais rápido que poderiam levar a curas para várias doenças.

Na indústria de ciências da vida, computadores quânticos devem permitir três casos de uso chave que se reforçam em um ciclo virtuoso:

• Desenvolvimento de terapias de medicina de precisão associando genomas e resultados
• Aumento da eficiência de descoberta de fármacos de pequenas moléculas e melhoria de resultados de pacientes
• Construção de novos produtos biológicos baseados em previsões de dobra de proteínas

2. Inteligência Artificial

Máquina quântica do Google

Inteligência demonstrada por máquinas baseia-se no princípio de aprender com experiência. Quanto mais conjuntos de dados você usa para treinar IA, mais precisa ela será. Como a precisão/força da IA depende de analisar milhões ou até bilhões de pontos de dados, é candidata ideal para computação quântica.

Para certos modelos, machine learning quântico será muito mais eficiente que machine learning clássico. Estende-se a um ramo de pesquisa que explora similaridades estruturais e metodológicas entre sistemas físicos específicos e sistemas de aprendizado, em particular redes neurais.

Diz-se que inteligência artificial será para o século 21 o que eletricidade foi para o século 20. Já estamos no ponto onde IA é capaz o suficiente para criar outra IA, então sua significância escalará rapidamente.

Para acelerar desenvolvimento, Google, em colaboração com Volkswagen e Universidade de Waterloo, lançou TensorFlow Quantum, biblioteca open-source para prototipagem de modelos de machine learning quântico. IBM, Microsoft e outros gigantes da tecnologia também estão investindo em machine learning quântico.

Leia: Inteligência Artificial vs. Machine Learning vs. Deep Learning

1. Física de Partículas

Colisão próton-próton no LHC que produz um bóson de Higgs | CERN

Talvez a aplicação mais emocionante e útil de computação quântica seja estudar nova física. Modelos de física de partículas são notavelmente complexos, exigindo grande número de recursos e longo tempo de computação para simulações numéricas.

Por exemplo, experimentos no Large Hadron Collider no CERN produzem um impressionante petabyte por segundo de dados de um bilhão de colisões de partículas a cada segundo. A análise é realizada em um milhão de núcleos CPU trabalhando em 170 data centers pelo mundo. Até 2027, o poder computacional necessário para processar e analisar dados do CERN aumentará por um fator de 50-100.

É aí que a computação quântica entra. Permitirá que físicos simulem física nuclear, espalhamento de núcleos, quarks e interações fundamentais.

O CERN já começou a trabalhar com IBM em computadores quânticos. Pesquisadores usaram "máquina de vetor de suporte quântico" para ver como machine learning quântico supervisionado poderia ser usado para identificar eventos de bóson de Higgs em dados de colisão.

Outra equipe de pesquisadores simulou com sucesso teorias de gauge em rede em um computador quântico, que descrevem a interação entre partículas elementares, como quarks e glúons.

Leia: O Que É Supremacia Quântica? E Por Que Importa?

No geral, a computação quântica está avançando em vários campos, variando de física de muitos corpos a energética molecular. Irá perturbar técnicas atuais e permitir que pesquisadores enfrentem problemas que nunca teriam tentado resolver antes.