A computação quântica é um assunto que vem despertando curiosidade sobre suas possibilidades, e a convergência com os sistemas inteligentes atuais parecem oferecer oportunidades de grandes avanços.
Nos últimos anos, a inteligência artificial tem sido uma das áreas mais revolucionárias da tecnologia, impulsionando mudanças significativas em diversos campos. Um dos avanços mais notáveis é o desenvolvimento dos transformers, modelos de aprendizado profundo propostos por pesquisadores do Google em 2017. Esses sistemas estão no cerne de chatbots avançados como o ChatGPT, permitindo respostas rápidas e complexas.
Essencialmente, os transformers identificam e priorizam as partes mais relevantes da informação, um processo inspirado nos mecanismos neuronais humanos. Mas o que aconteceria se esses modelos pudessem ser operados em plataformas ainda mais poderosas, como computadores quânticos?
Recentemente, um estudo publicado na revista Quantum forneceu evidências de que os transformers podem, de fato, ser adaptados para funcionar em computadores quânticos. Apesar de estarem em fase inicial, esses chamados transformers quânticos representam um avanço intrigante que poderia, teoricamente, superar os sistemas clássicos em eficiência. No estudo conduzido por Jonas Landman e sua equipe, um modelo de transformer foi adaptado para analisar imagens médicas de retinas, com o objetivo de classificar os danos causados pela diabetes.
Os resultados experimentais mostraram que, em simulações quânticas, os transformers quânticos classificavam imagens de retina com uma precisão entre 50% e 55%. Isso é significativamente maior do que os 20% que seriam esperados se as imagens fossem classificadas aleatoriamente em uma das cinco categorias de dano. Apresentando um contexto comparativo, os transformers clássicos, operando em redes mais complexas, atingiram uma precisão de 53% a 56% nos mesmos testes.
Após o sucesso nas simulações, a pesquisa avançou para testar os modelos em computadores quânticos reais da IBM, utilizando até seis qubits. Os resultados mostraram que a performance dos transformers quânticos se manteve, com precisões ainda variando entre 45% e 55%. Embora seis qubits representem uma quantidade pequena comparada à necessidade de centenas para competir com os sistemas de IA mais robustos, esses resultados iniciais são promissores.
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Desafios da integração de IA e computação quântica
Entretanto, a implementação prática de transformers quânticos enfrenta desafios significativos. A tecnologia de computação quântica atual é extremamente sensível a interferências externas, o que pode comprometer a estabilidade e a eficácia dos qubits. Além disso, escalar o número de qubits para centenas, o que seria necessário para igualar os modelos clássicos mais avançados, não é viável atualmente devido à complexidade e aos erros potenciais.
Ainda assim, o potencial de aplicação dos transformers quânticos e da computação quântica é vasto. Eles são particularmente adequados para resolver problemas “não estruturados”, onde os padrões de dados não são claros, abrindo possibilidades para avanços em campos como criptografia e química, que lidam com dados complexos e desafios de modelagem.
No futuro, espera-se que os sistemas quânticos e clássicos sejam usados de forma complementar, e não competitiva. Enquanto os computadores clássicos continuarão a evoluir e dominar o mercado devido ao seu desenvolvimento contínuo e investimento substancial, os computadores quânticos poderão ser integrados para realizar tarefas específicas, inacessíveis aos sistemas clássicos. Tal abordagem híbrida poderia maximizar as forças de ambos os tipos de computação.
Além disso, os transformers quânticos poderiam contribuir para a sustentabilidade, oferecendo eficiência energética superior em comparação aos sistemas clássicos, que atualmente consomem grandes quantidades de energia.
Em suma, embora a integração da IA com a computação quântica ainda esteja em seus estágios iniciais, os avanços contínuos e a superação dos desafios técnicos podem abrir novas fronteiras para a tecnologia, transformando radicalmente nossa capacidade de processar informações e resolver problemas complexos, além de promover uma inovação tecnológica significativa nos próximos anos.
Fonte: Scientific American
