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Apesar das melhorias constantes nos computadores quânticos, eles ainda são barulhentos e propensos a erros, o que leva a respostas questionáveis ou erradas. Os cientistas preveem que não vão realmente superar os supercomputadores “clássicos” de hoje por pelo menos cinco ou 10 anos, até que os pesquisadores possam corrigir adequadamente os erros que atormentam os bits quânticos emaranhados, ou qubits.
Mas um novo estudo mostra que, mesmo sem uma boa correção de erros, existem maneiras de mitigar erros que podem tornar os computadores quânticos úteis hoje.
Pesquisadores da IBM Quantum em Nova York e seus colaboradores da Universidade da Califórnia, Berkeley, e do Lawrence Berkeley National Laboratory relatam hoje (14 de junho) na revista Natureza que eles colocaram um computador quântico de 127 qubits contra um supercomputador de última geração e, em pelo menos um tipo de cálculo, superaram o supercomputador.
O cálculo não foi escolhido porque era difícil para os computadores clássicos, dizem os pesquisadores, mas porque é semelhante aos que os físicos fazem o tempo todo. Crucialmente, o cálculo pode se tornar cada vez mais complexo para testar se os computadores quânticos barulhentos e propensos a erros de hoje podem produzir resultados precisos para certos tipos de cálculos comuns.
O fato de que o computador quântico produziu a solução comprovadamente correta à medida que o cálculo se tornou mais complexo, enquanto o algoritmo do supercomputador produziu uma resposta incorreta, fornece esperança de que os algoritmos de computação quântica com mitigação de erros, em vez da correção de erros mais difícil, possam lidar com soluções de ponta problemas de física, como a compreensão das propriedades quânticas de supercondutores e novos materiais eletrônicos.
“Estamos entrando no regime em que o computador quântico pode ser capaz de fazer coisas que os algoritmos atuais em computadores clássicos não podem fazer”, disse Sajant Anand, estudante de pós-graduação da UC Berkeley e coautor do estudo.
“Podemos começar a pensar em computadores quânticos como uma ferramenta para estudar problemas que não poderíamos estudar de outra forma”, acrescentou Sarah Sheldon, gerente sênior de Teoria Quântica e Capacidades da IBM Quantum.
Por outro lado, a derrota do computador clássico pelo computador quântico também pode gerar novas ideias para melhorar os algoritmos quânticos agora usados em computadores clássicos, de acordo com o coautor Michael Zaletel, professor associado de física da UC Berkeley e titular da cadeira Thomas e Alison Schneider em Física.
“Indo para ele, eu tinha certeza de que o método clássico seria melhor do que o quântico”, disse ele. “Então, eu tive emoções confusas quando a versão extrapolada de ruído zero da IBM se saiu melhor do que o método clássico. Mas pensar sobre como o sistema quântico está funcionando pode realmente nos ajudar a descobrir a maneira clássica correta de abordar o problema. Enquanto o computador quântico fez algo que o algoritmo clássico padrão não conseguiu, achamos que é uma inspiração para tornar o algoritmo clássico melhor para que o computador clássico tenha um desempenho tão bom quanto o computador quântico no futuro”.
Aumente o ruído para suprimir o ruído
Uma chave para a aparente vantagem do computador quântico da IBM é a mitigação de erros quânticos, uma nova técnica para lidar com o ruído que acompanha uma computação quântica. Paradoxalmente, os pesquisadores da IBM aumentaram de forma controlada o ruído em seu circuito quântico para obter respostas ainda mais ruidosas e menos precisas e, em seguida, extrapolaram para trás para estimar a resposta que o computador teria obtido se não houvesse ruído. Isso depende de ter um bom entendimento do ruído que afeta os circuitos quânticos e prever como isso afeta a saída.
O problema do ruído surge porque os qubits da IBM são circuitos supercondutores sensíveis que representam os zeros e uns de uma computação binária. Quando os qubits são emaranhados para um cálculo, incômodos inevitáveis, como calor e vibração, podem alterar o emaranhamento, introduzindo erros. Quanto maior o emaranhamento, piores os efeitos do ruído.
Além disso, cálculos que atuam em um conjunto de qubits podem introduzir erros aleatórios em outros qubits não envolvidos. Cálculos adicionais então compõem esses erros. Os cientistas esperam usar qubits extras para monitorar esses erros para que possam ser corrigidos – a chamada correção de erros tolerante a falhas. Mas alcançar tolerância a falhas escalável é um enorme desafio de engenharia, e se funcionará na prática para números cada vez maiores de qubits ainda não foi demonstrado, disse Zaletel.
Em vez disso, os engenheiros da IBM criaram uma estratégia de mitigação de erros que chamaram de extrapolação de ruído zero (ZNE), que usa métodos probabilísticos para aumentar de forma controlada o ruído no dispositivo quântico. Com base na recomendação de um ex-estagiário, os pesquisadores da IBM abordaram Anand, o pesquisador de pós-doutorado Yantao Wu e Zaletel para pedir sua ajuda na avaliação da precisão dos resultados obtidos usando essa estratégia de mitigação de erros. A Zaletel desenvolve algoritmos de supercomputadores para resolver cálculos difíceis envolvendo sistemas quânticos, como as interações eletrônicas em novos materiais. Esses algoritmos, que empregam simulações de rede tensorial, podem ser aplicados diretamente para simular qubits interativos em um computador quântico.
Durante um período de várias semanas, Youngseok Kim e Andrew Eddins, da IBM Quantum, executaram cálculos quânticos cada vez mais complexos no avançado processador IBM Quantum Eagle e, em seguida, Anand tentou os mesmos cálculos usando métodos clássicos de última geração no supercomputador Cori e Cluster Lawrencium no Berkeley Lab e o supercomputador Anvil na Purdue University. Quando o Quantum Eagle foi lançado em 2021, ele tinha o maior número de qubits de alta qualidade de qualquer computador quântico, aparentemente além da capacidade de simulação dos computadores clássicos.
Na verdade, simular exatamente todos os 127 qubits emaranhados em um computador clássico exigiria uma quantidade astronômica de memória. O estado quântico precisaria ser representado por 2 à potência de 127 números separados. Isso é 1 seguido de 38 zeros; computadores típicos podem armazenar cerca de 100 bilhões de números, 27 ordens de magnitude muito pequenas. Para simplificar o problema, Anand, Wu e Zaletel usaram técnicas de aproximação que lhes permitiram resolver o problema em um computador clássico em um tempo razoável e a um custo razoável. Esses métodos são um pouco como a compactação de imagens jpeg, pois eliminam as informações menos importantes e mantêm apenas o necessário para obter respostas precisas dentro dos limites da memória disponível.
Anand confirmou a precisão dos resultados do computador quântico para os cálculos menos complexos, mas à medida que a profundidade dos cálculos aumentava, os resultados do computador quântico divergiam dos do computador clássico. Para certos parâmetros específicos, Anand foi capaz de simplificar o problema e calcular soluções exatas que verificavam os cálculos quânticos sobre os cálculos clássicos de computador. Nas maiores profundidades consideradas, as soluções exatas não estavam disponíveis, mas os resultados quânticos e clássicos discordaram.
Os pesquisadores alertam que, embora não possam provar que as respostas finais do computador quântico para os cálculos mais difíceis estavam corretas, os sucessos de Eagle nas execuções anteriores deram a eles a confiança de que estavam.
“O sucesso do computador quântico não foi como um acidente ajustado. Na verdade, funcionou para toda uma família de circuitos aos quais estava sendo aplicado”, disse Zaletel.
Competição amigável
Embora Zaletel seja cauteloso ao prever se essa técnica de mitigação de erros funcionará para mais qubits ou cálculos de maior profundidade, os resultados foram inspiradores, disse ele.
“Isso meio que estimulou um sentimento de competição amigável”, disse ele. “Tenho a sensação de que deveríamos ser capazes de simular em um computador clássico o que eles estão fazendo. Mas precisamos pensar nisso de uma maneira inteligente e melhor – o dispositivo quântico está em um regime que sugere que precisamos de um abordagem diferente.”
Uma abordagem é simular a técnica ZNE desenvolvida pela IBM.
“Agora, estamos perguntando se podemos pegar o mesmo conceito de mitigação de erro e aplicá-lo a simulações clássicas de rede tensorial para ver se podemos obter melhores resultados clássicos”, disse Anand. “Este trabalho nos dá a capacidade de talvez usar um computador quântico como uma ferramenta de verificação para o computador clássico, que está invertendo o roteiro do que normalmente é feito”.
O trabalho de Anand e Zaletel foi financiado pelo Departamento de Energia dos Estados Unidos com o prêmio Early Career Award (DE-SC0022716). O trabalho de Wu foi apoiado por uma bolsa RIKEN iTHEMS. A Cori faz parte do National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), a principal instalação de computação científica do Office of Science no Departamento de Energia dos EUA.
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