12 Melhores Aplicações da Computação Quântica | Edição 2021

Cientistas de todo o mundo estão impulsionando os 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 que? As máquinas quânticas podem resolver certos problemas um bilhão de vezes mais rápido do que os computadores clássicos. À medida que a demanda por processadores poderosos continua a crescer e as tarefas se tornam maiores em escopo e complexidade, vamos exigir arquiteturas computacionais mais eficazes para fornecer soluções.

Esses avanços na tecnologia da computação criariam milhões de oportunidades em quase todos os aspectos da vida moderna. De acordo com a GlobeNewswire, o mercado global de computação quântica foi avaliado em $ 507,1 milhões em 2019. Prevê-se que alcance $ 65 bilhões em 2030, crescendo a um CAGR de 56%. Espera-se que a América do Norte e a Europa respondam por mais de 78% do mercado de computação quântica.

Isso não significa que os sistemas quânticos substituirão os computadores de hoje. Em vez disso, eles trabalharão ao lado de supercomputadores clássicos porque cada um tem seus pontos fortes e vantagens exclusivos.

Neste artigo de visão geral, mencionamos algumas das principais aplicações da computação quântica a partir das vastas possibilidades. Isso lhe dará uma idéia melhor de para que são projetados os computadores quânticos.

12. Previsão do tempo

Os computadores quânticos podem ser usados ​​para mapear padrões climáticos extremamente complexos. Ao contrário dos sistemas meteorológicos atuais, ele será capaz de fornecer previsões para regiões menores e mais específicas, ajudando os agricultores a se prepararem melhor para as mudanças climáticas e ajudando as companhias aéreas a minimizar as interrupções.

A IBM está investindo pesadamente em sistemas de previsão do tempo. Colaborou com a The Weather Company, o National Center for Atmospheric Research e a University Corporation For Atmospheric Research nos Estados Unidos, para construir um modelo superior que pudesse estimar tempestades a nível local.

Em 2019, a IBM, em colaboração com a 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 em todo o mundo.

Quando a computação quântica se tornar viável, os sistemas do tipo GRAF serão capazes de analisar bilhões de dados a cada hora e prever eventos micrometrológicos, como a formação de nuvens individuais ou redemoinhos de vento.

11. Cibersegurança

Todos eles são apenas estimativas aproximadas

Os computadores quânticos serão capazes de resolver muitos problemas que são quase impossíveis de serem descobertos pelas máquinas de hoje. Isso inclui algoritmos de criptografia de crack que protegem a infraestrutura da Internet e dados confidenciais.

A criptografia RSA baseada em números de 2.048 bits, por exemplo, é amplamente usada para transmissão segura de dados. Estima-se que um computador quântico com 20 milhões de qubits poderia quebrar essa criptografia em 8 horas.

Obviamente, o poder da computação quântica também pode ser utilizado para desenvolver sistemas de criptografia muito seguros. Muitas empresas, incluindo Microsoft e Google, já começaram a trabalhar em algoritmos de criptografia quantum-safe. Eles estão atualmente em fase teórica e de testes. O principal desafio é integrar essas novas abordagens à infraestrutura existente.

Algoritmos de segurança quântica devem criptografar:

• Financiamento e transações bancárias
• Comunicações militares e governamentais
• Redes corporativas
• Registros médicos e dados pessoais na nuvem

10. Baterias de última geração

As baterias de íon-lítio já percorreram um longo caminho:uma década atrás, eles podiam simplesmente conseguir smartphones durante o dia, agora eles podem alimentar veículos elétricos por centenas de quilômetros.

No entanto, se quisermos fazer baterias mais potentes e baratas que possam durar mais do que as existentes, precisamos de algumas inovações. Pesquisadores da IBM e da Daimler AG (controladora da Mercedes-Benz) estão testando a eficiência com que computadores quânticos serão capazes de simular o comportamento de compostos químicos em baterias.

Eles foram capazes de simular momentos de dipolo 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 qubit.

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

9. Captura Solar

A célula solar de pontos quânticos | Crédito:University of Queensland

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

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

Materiais de pontos quânticos não tóxicos, como nanocristais de sulfeto de bismuto de prata, foram amplamente 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, o fertilizante de amônia é produzido por um processo químico denominado Haber-Bosch. Ele combina nitrogênio atmosférico com hidrogênio sob altas temperaturas e pressões extremamente altas. O processo usa grandes quantidades de energia e libera muitos gases de efeito estufa.

Se os pesquisadores conhecessem detalhadamente o mecanismo da nitrogenase e o comportamento dos metais de transição, eles poderiam desenvolver catalisadores mais eficientes para a fabricação de fertilizantes, bem como vários outros produtos químicos essenciais necessários às indústrias.

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

7. Descoberta de materiais

Imagem cortesia de Second Bay Studios / Harvard SEAS

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

Ele oferece a capacidade de simular moléculas complexas que os computadores convencionais não conseguem. Juntos, os desenvolvimentos de hardware quântico e algoritmo quântico prometem sacudir a química teórica.

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

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

6. Otimização de tráfego

Os computadores quânticos irão mitigar muitos desafios apresentados pelo aumento das populações e congestionamentos em meio à necessidade de descarbonização. Um desses desafios é o controle de tráfego.

A tecnologia Quantum pode ser usada para evitar engarrafamentos e reduzir o tempo de espera. Isso significa que ônibus e táxis não terão que viajar longas distâncias sem passageiros e as pessoas não terão que esperar muito tempo por seus táxis.

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

Esses algoritmos podem interagir constantemente com objetos em movimento (bicicletas, carros e pessoas) e aumentar todo o sistema de mobilidade de uma cidade. Eles também podem ser implementados no controle de tráfego aéreo para otimizar as informações de roteamento.

A Volkswagen não é a única empresa que trabalha na "otimização do tráfego quântico". Quase todos os fabricantes de automóveis, incluindo BMW, Toyota e Ford, estão investindo em pesquisa quântica.

5. Marketing e Publicidade

Os algoritmos quânticos podem fornecer melhores anúncios criando padrões de associações que influenciam o comportamento de compra. Em vez de entregar anúncios apenas com base no histórico de navegação do usuário, esses algoritmos se concentrarão em como os usuários se sentem depois de ver um anúncio e que tipo de anúncio pode ajudar as marcas a estabelecer relações de longo prazo com seus clientes.

Por exemplo, se o anúncio for agradável e fizer os espectadores rir ou se sentir bem, ele formará relações públicas de uma marca forte. Anúncios enfadonhos ou irritantes, por outro lado, podem ser contraproducentes.

A D-Wave Systems Inc. (em colaboração com a Recruit Communication Ltd) já aplicou a computação quântica à publicidade, marketing e otimização de comunicação. O objetivo é analisar os dados complexos em menos tempo e otimizar a eficiência da correspondência de anúncios a clientes na área de publicidade na web.

A D-Wave Systems também explicou como as organizações podem utilizar o recozimento quântico para alcançar públicos-alvo com anúncios relevantes e aumentar a taxa de cliques (CTR).

4. Modelagem Financeira

Os mercados modernos são um dos sistemas mais complicados que existem. No tempo que você leva para ler esta frase, fundos de hedge, bancos de investimento e investidores de varejo em todo o mundo terão negociado mais de $ 80 milhões em ações.

Para os investidores institucionais, encontrar a combinação certa para investimentos frutíferos, com base nos retornos esperados e riscos associados, é muito importante para sobreviver no mercado. Isso envolve a análise de milhares de fatores que podem afetar os preços das ações. Muitos bancos de investimento executam simulações "Monte Carlo" em computadores clássicos para análise detalhada, o que consome enormes recursos de computação e tempo.

Os computadores quânticos são especialmente projetados para esse tipo de cálculo probabilístico. Ao aderir ao movimento quântico, os bancos de investimento podem não apenas melhorar a qualidade das soluções, mas também diminuir o tempo para desenvolvê-las. Como esses negócios movimentam bilhões de dólares, mesmo uma pequena melhoria nos retornos esperados pode valer muito para eles.

Em última análise, os computadores quânticos ajudarão os serviços financeiros a:

• Aumente os ganhos de investimento
• Reduza os requisitos de capital
• Melhorar a identificação e gestão de risco e conformidade
• Abra novas oportunidades de investimento.

Leia:Quanto dinheiro existe no mundo?

3. Descoberta de drogas

O fluxo de informações genéticas dentro de um sistema biológico

Atualmente, as empresas farmacêuticas levam bilhões de dólares e mais de dez anos para descobrir um novo medicamento e colocá-lo no mercado. Eles executam centenas de milhões de comparações em computadores clássicos. No entanto, as capacidades de processamento dessas máquinas são bastante limitadas:elas só podem analisar moléculas até um determinado tamanho.

Considere o projeto do medicamento penicilina, que contém 41 átomos:a modelagem completa e precisa da energia do estado básico da molécula de penicilina exigiria uma máquina digital com mais transistores do que átomos no universo observável.

O problema pode ser resolvido com computação quântica. Conforme o hardware e os algoritmos quânticos se tornam mais prontamente disponíveis, será possível comparar moléculas muito maiores. Isso pode reduzir drasticamente o tempo e os custos de desenvolvimento de medicamentos, capacitando os pesquisadores a fazer novas descobertas mais rapidamente que podem levar à cura de várias doenças.

Na indústria de ciências da vida, espera-se que os computadores quânticos possibilitem três casos de uso importantes que se reforçam em um ciclo virtuoso:

• Desenvolvimento de terapias de medicina de precisão associando genomas e resultados
• Aumentando a eficiência da descoberta de drogas de moléculas pequenas e melhorando os resultados dos pacientes
• Criação de novos produtos biológicos com base em previsões de dobramento de proteínas

2. Inteligência Artificial

Máquina quântica do Google

A inteligência demonstrada por máquinas é baseada no princípio de aprender com a experiência. Quanto mais conjuntos de dados você usar para treinar IA, mais preciso será. Visto que a precisão / força da IA ​​depende da análise de milhões ou até bilhões de pontos de dados, é um candidato ideal para computação quântica.

Para certos modelos, o aprendizado de máquina quântico será muito mais eficiente do que o aprendizado de máquina clássico. Ele se estende a um ramo de pesquisa que explora semelhanças estruturais e metodológicas entre sistemas físicos específicos e sistemas de aprendizagem, em redes neurais em particular.

Diz-se que a inteligência artificial será para o século XXI o que a eletricidade foi para o século XX. Já estamos no ponto em que a IA é capaz o suficiente para criar outra IA, então sua importância aumentará rapidamente.

Para acelerar o desenvolvimento, o Google, em colaboração com a Volkswagen e a Universidade de Waterloo, lançou o TensorFlow Quantum, uma biblioteca de código aberto para prototipagem de modelos de aprendizado de máquina quântica. IBM, Microsoft e outros gigantes da tecnologia também estão despejando dinheiro no aprendizado de máquina quântico.

Leia:Inteligência Artificial vs. Aprendizado de Máquina vs. Aprendizado Profundo

1. Física de partículas

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

Talvez a aplicação mais interessante e útil da computação quântica seja o estudo da nova física. Os modelos de física de partículas são extremamente complexos, exigindo um grande número de recursos e um longo tempo de computação para simulações numéricas.

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

É aí que a computação quântica se torna útil. Ele permitirá que os físicos simulem a física nuclear, o espalhamento dos núcleos, quarks e também interações fundamentais.

O CERN já começou a trabalhar com a IBM em computadores quânticos. Os pesquisadores usaram a "máquina de vetor de suporte quântico" para ver como o aprendizado de máquina quântica supervisionado poderia ser usado para identificar eventos do bóson de Higgs em dados de colisão.

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

Leia:O que é a supremacia quântica? E por que isso é importante?

No geral, a computação quântica está avançando em vários campos, que vão desde a física de muitos corpos até a energética molecular. Isso interromperá as técnicas atuais e permitirá aos pesquisadores lidar com problemas que nunca teriam tentado resolver antes.