Inteligência artificial e a computação quântica: Um encontro entre duas das forças mais promissoras e fascinantes da tecnologia atual. Esse é o cenário que estamos começando a vislumbrar com o avanço do que é chamado de aprendizado de máquina quântico.
Para os aficionados por ciência, essa combinação pode parecer tão empolgante quanto reunir os super-heróis dos Vingadores em uma missão épica. Mas, antes de nos deixarmos levar pela empolgação, vale a pena explorar o que realmente está em jogo nessa fusão de gigantes tecnológicos.
A computação quântica, ainda em seu estágio embrionário de desenvolvimento, promete uma revolução nos nossos sistemas de processamento de dados. Ela se baseia em princípios da mecânica quântica, operando em uma escala subatômica para resolver problemas com uma eficiência inimaginável para os computadores digitais convencionais. Esse poder extraordinário da computação quântica tem o potencial de transformar completamente o campo do aprendizado de máquina, uma vertente da inteligência artificial que permite aos computadores identificar padrões em dados e aprender regras para fazer inferências em situações desconhecidas.
O interesse nessa interseção entre a inteligência artificial e a computação quântica tem crescido exponencialmente, especialmente com o surgimento de sistemas de IA avançados como o ChatGPT. Esse sistema, que se baseia em aprendizado de máquina para gerar conversas surpreendentemente humanas, é um exemplo do quanto a inteligência artificial já evoluiu. Com a computação quântica também avançando a passos largos, surge a pergunta: o que acontecerá quando combinarmos essas duas tecnologias poderosas?
A resposta, por enquanto, permanece envolta em mistério e especulação. Os cientistas estão apenas começando a arranhar a superfície do que poderia ser uma revolução científica, explorando as possíveis aplicações práticas dessa fusão. Embora a ideia seja repleta de potencial, ainda não está claro se essa combinação resultará em aplicações úteis ou se transformará significativamente as áreas em que a inteligência artificial e a computação quântica já estão fazendo progressos.
As promessas são grandes, e as perguntas são ainda maiores.
O interesse crescente pela computação quântica
A exploração do aprendizado de máquina quântico tem atraído uma gama diversificada de participantes, desde gigantes da tecnologia como Google e IBM até startups inovadoras como Rigetti em Berkeley, Califórnia, e IonQ em College Park, Maryland. Esta onda de interesse também é sentida no mundo acadêmico, exemplificada pelo envolvimento de instituições prestigiadas como o CERN, o laboratório de física de partículas nos arredores de Genebra, na Suíça, onde o aprendizado de máquina já é uma ferramenta essencial na análise de dados do Grande Colisor de Hádrons, e agora, os cientistas estão dando os primeiros passos em direção ao seu paralelo quântico.
Sofia Vallecorsa, que lidera um grupo de pesquisa em computação quântica e aprendizado de máquina no CERN, foca em utilizar essa tecnologia para potencializar os modelos clássicos de aprendizado de máquina, – um exemplo claro de como os pesquisadores estão buscando maneiras de aproveitar as promessas da computação quântica para reforçar e acelerar as capacidades existentes da IA. No entanto, a grande questão que permanece é: existe realmente um cenário onde o aprendizado de máquina quântico supera seu equivalente clássico?
Enquanto a teoria sugere que os computadores quânticos têm vantagens significativas em tarefas especializadas, como simulação de moléculas ou decomposição de grandes números primos, a evidência para tal vantagem no aprendizado de máquina ainda é escassa, o que leva a um ponto de vista diversificado entre os pesquisadores, variando de um grande entusiasmo a uma resignação cautelosa quanto às aplicações práticas de curto prazo, como observado por Maria Schuld, física radicada em Durban, África do Sul, da empresa de computação quântica Xanadu.
Em uma reviravolta interessante, alguns pesquisadores, como Aram Harrow do MIT, em Cambridge, estão mudando o foco para a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina quântico em fenômenos que são intrinsecamente quânticos. Esta área parece oferecer uma vantagem quântica mais clara e definida, marcando um potencial ponto de virada na pesquisa.
Quanto algoritmos quânticos ajudam?
Ao longo dos últimos vinte anos, uma infinidade de algoritmos quânticos foram desenvolvidos com o objetivo de tornar o aprendizado de máquina mais eficiente. Um dos resultados mais notáveis foi alcançado em 2008 por Harrow, juntamente com os físicos do MIT Seth Lloyd e Avinatan Hassidim (agora na Universidade Bar-Ilan em Ramat Gan, Israel), oferecendo uma solução exponencialmente mais rápida para grandes conjuntos de equações lineares, um pilar fundamental do aprendizado de máquina.
Os conjuntos de equações lineares são, basicamente, coleções de equações simples que descrevem linhas retas. Cada equação do conjunto mostra como duas ou mais variáveis estão relacionadas de maneira linear, ou seja, de forma direta e proporcional. Imagine que cada equação seja uma linha em um gráfico: as soluções para esses conjuntos são os pontos onde essas linhas se cruzam. Esses conjuntos são extremamente úteis em várias áreas, pois permitem resolver problemas práticos onde se precisa entender como diferentes fatores se influenciam mutuamente. Resolver esses conjuntos é como encontrar o ponto de encontro exato das relações descritas pelas equações, seja ele único, múltiplo ou inexistente.
No entanto, nem todos os algoritmos quânticos cumpriram as promessas iniciais. Um exemplo marcante é o trabalho do cientista da computação Ewin Tang em 2018, que, ainda como estudante de graduação, desenvolveu um algoritmo clássico quase tão rápido quanto um algoritmo de aprendizado de máquina quântico projetado para sistemas de recomendação (como os usados em sites de compras e na Netflix, por exemplo), desafiando as expectativas de uma aceleração exponencial quântica prática no aprendizado de máquina.
Além do desafio apresentado por Tang, existe um problema potencialmente maior na interação entre dados clássicos e computação quântica. De modo geral, uma aplicação típica de computação quântica envolve três etapas principais: inicialização dos qubits em um estado quântico entrelaçado, realização de operações quânticas e, por fim, a leitura dos resultados. Essas etapas nem sempre se integram bem com o tratamento de dados clássicos, criando um obstáculo significativo para a aplicação prática da computação quântica no aprendizado de máquina.
Um gargalo?
Embora algoritmos como os desenvolvidos por Harrow, Hassidim e Lloyd prometam acelerar as operações quânticas, as etapas de inicialização e leitura podem ser extremamente lentas, potencialmente anulando os ganhos obtidos.
O processo de inicialização, em particular, é um gargalo notável. É onde os dados clássicos precisam ser carregados no computador quântico e traduzidos para um estado quântico, o que frequentemente se mostra um processo ineficiente. Além disso, a natureza probabilística da física quântica implica que a etapa de leitura apresenta um elemento de aleatoriedade, exigindo que o computador repita todo o processo várias vezes para obter uma resposta final confiável, o que pode ser uma tarefa demorada e trabalhosa.
Como observado por Nathan Wiebe,de computação quântica da Universidade de Washington, em Seattle, mesmo após o processamento dos dados quânticos em um estado final, extrair uma resposta pode ser como “sugar informações através do mais fino dos canudos”. Essa metáfora ilustra bem o quão desafiador pode ser obter resultados significativos de um computador quântico.
A validade e a utilidade da computação quântica no processamento de dados clássicos também são questionadas. Maria Schuld aponta que muitos pesquisadores acreditam que os computadores quânticos provavelmente não serão adequados para o processamento de dados clássicos, já que não há razões concretas para acreditar que esses dados necessitem de efeitos quânticos.
Contudo, Vallecorsa e outros argumentam que a velocidade não é o único critério para avaliar um algoritmo quântico. Há indícios de que um sistema de IA alimentado por aprendizado de máquina quântico poderia reconhecer padrões nos dados que seus equivalentes clássicos não perceberiam. Isso pode ocorrer devido ao entrelaçamento quântico, que estabelece correlações entre os bits quânticos e, por conseguinte, entre os pontos de dados.
Karl Jansen, físico do laboratório de física de partículas DESY em Zeuthen, Alemanha, reforça essa possibilidade, sugerindo que os algoritmos quânticos podem detectar correlações nos dados que seriam muito difíceis de identificar com algoritmos clássicos. Essa é uma perspectiva empolgante, que abre novas avenidas de investigação.
No entanto, Scott Aaronson, pesquisador de computação quântica da UT que foi conselheiro de Tang, oferece uma visão mais cautelosa, argumentando que, como os computadores quânticos seguem as leis físicas conhecidas, seus processos e resultados são previsíveis por computadores clássicos, dado tempo suficiente. A questão chave, portanto, é se o computador quântico pode realizar tarefas mais rapidamente do que uma simulação clássica perfeita dele.
Esses insights revelam uma imagem complexa da computação quântica aplicada ao aprendizado de máquina.
Mudança quântica fundamental
Diante dos desafios de integrar dados clássicos com a computação quântica, uma nova abordagem promissora emerge: o uso direto de dados quânticos em algoritmos de aprendizado de máquina quântico. Essa estratégia inovadora evita completamente a complexa tradução de dados clássicos para estados quânticos, abrindo um novo caminho para a exploração da computação quântica.
O avanço nessa direção vem da técnica emergente conhecida como “quantum sensing” ou sensoriamento quântico. Tradicionalmente, a medição de um fenômeno quântico é realizada através de instrumentos que operam no mundo macroscópico e clássico, no entanto, o sensoriamento quântico permite a medição das propriedades quânticas usando instrumentação puramente quântica. Carregando esses estados quânticos diretamente nos qubits de um computador quântico, o aprendizado de máquina quântico poderia identificar padrões sem qualquer interação com sistemas clássicos.
Hsin-Yuan Huang, físico do MIT e pesquisador do Google, vê grandes vantagens nessa abordagem para o aprendizado de máquina, argumentando que, dado que nosso mundo é intrinsecamente quântico-mecânico, um sistema quântico de aprendizado poderia ser significativamente mais poderoso. Essa perspectiva sugere que, ao alinhar mais estreitamente os processos de aprendizado de máquina com a natureza quântica do universo, poderíamos desbloquear capacidades de processamento e análise até então inimagináveis.
Essa abordagem já foi posta à prova em um experimento conduzido por Huang e sua equipe utilizando o computador quântico Sycamore do Google. Parte dos qubits do computador foi dedicada à simulação do comportamento de um tipo abstrato de material, outra seção do processador usou o aprendizado de máquina quântico para analisar as informações desses qubits. O resultado foi uma técnica exponencialmente mais rápida do que os métodos clássicos de medição e análise de dados.
Esses avanços indicam um salto fundamental na maneira como abordamos o aprendizado de máquina no contexto da computação quântica. Ao focar em dados que já são quânticos, podemos estar nos aproximando de uma utilização mais eficaz e poderosa dos computadores quânticos.
Um supercondutor?
A possibilidade de realizar a coleta e análise de dados integralmente no mundo quântico abre portas para enfrentarmos questões que, por meio de medições clássicas, só poderiam ser respondidas indiretamente. Huang aponta que uma dessas questões é a identificação da supercondutividade em materiais, uma propriedade que permite a condução de eletricidade com quase zero resistência.
Tradicionalmente, a supercondutividade é inferida de forma indireta, como por meio da resposta do material a campos magnéticos, mas os métodos quânticos poderiam oferecer uma abordagem mais direta e eficaz.
No campo da física de partículas, a ideia de utilizar o sensoriamento quântico para lidar com dados gerados por futuros colisores de partículas está sendo explorada. Por exemplo, no experimento LUXE do DESY, que planeja colidir elétrons e fótons, a aplicação da tecnologia quântica ainda está a pelo menos uma década de se tornar realidade, mas já suscita grande interesse.
Além disso, observatórios astronômicos distantes poderiam empregar sensores quânticos para coletar dados e transmiti-los através de uma futura ‘internet quântica’ para um laboratório central. Lá, esses dados seriam processados em um computador quântico, possibilitando a captura de imagens com nitidez sem precedentes. A esperança é que essa abordagem revolucione a forma como observamos e compreendemos o universo.
Se essas aplicações de sensoriamento quântico se mostrarem bem-sucedidas, o aprendizado de máquina quântico poderá ter um papel crucial na combinação e análise dos dados quânticos resultantes. Isso ressalta a importância contínua e a relevância da pesquisa em aprendizado de máquina quântico.
No final, a questão sobre se os computadores quânticos oferecerão vantagens significativas para o aprendizado de máquina será decidida mais por experimentação do que por provas matemáticas, como enfatiza Harrow. Isso significa que o caminho à frente é marcado por exploração e descoberta, mais do que por certezas teóricas.
Aaronson e Schuld concordam que o estudo do aprendizado de máquina quântico continua valendo a pena, independentemente de ele vir a oferecer ou não um aumento significativo de eficiência. A pesquisa deve prosseguir sem a pressão imediata de provar um aumento de velocidade, permitindo que os cientistas explorem livremente as possibilidades e potencialidades dessa nova fronteira tecnológica em relação à computação quântica.
Fonte: Nature
