Computação Quântica Alcança Aceleração Exponencial Incondicional

O que antes era expresso apenas no papel agora foi demonstrado na prática. A promessa da computação quântica foi alcançada na realidade, ao superar computadores clássicos exponencialmente e incondicionalmente¹.

Para isso, uma equipe de pesquisadores, liderada por Daniel Lidar, professor de Engenharia Elétrica & de Computação na USC Viterbi School of Engineering, usou correção de erros inteligente e os poderosos processadores de 127 qubits da IBM que lhes permitiram tackle uma variação do problema de Simon, demonstrando que as máquinas quânticas agora estão se libertando das limitações clássicas.

Como a Computação Quântica Supera Limites Clássicos e Ruído

Por décadas, a computação clássica foi a norma. No entanto, nos últimos anos, computação quântica passou por um desenvolvimento significativo. 

Uma área emergente da ciência da computação, a computação quântica utiliza os princípios da teoria quântica (que explica a natureza e o comportamento da matéria e energia nos níveis atômico e subatômico) para aumentar drasticamente a velocidade dos cálculos.

Usando a física quântica, a computação quântica visa resolver problemas que são muito complexos para os computadores clássicos que usamos diariamente. De fato, a computação quântica pode resolver certos problemas de simulação complexos que levariam até um supercomputador tradicional centenas de milhares de anos.

Alcançar uma vantagem algorítmica genuína sobre computadores clássicos é um dos principais objetivos da computação quântica para possibilitar futuros avanços em química, criptografia, otimização e outras áreas.

Isso, porém, requer hardware especializado de computação quântica e algoritmos que aproveitem propriedades quânticas como superposição e emaranhamento. Além disso, o ruído é um grande problema para os computadores quânticos.

Provar vantagem algorítmica sobre computadores clássicos no hardware quântico imperfeito e ruidoso de hoje, ainda, permanece um desafio.

Projetistas começaram a explorar novas soluções como máquinas NISQ, mas esses dispositivos quânticos intermediários ruidosos (NISQ) são funcionais em uma escala relativamente pequena de algumas centenas de qubits.

Além disso, eles tendem a apresentar desempenho degradado devido à decoerência (a perda de coerência quântica, que envolve perda de informação de um sistema para seu ambiente) e erros de controle. 

Portanto, o foco está em acelerar a computação algorítmica nesses dispositivos, o que é simplesmente uma vantagem de escalamento. Enquanto várias demonstrações desse tipo foram realizadas, a complexidade dos problemas escolhidos nelas dependia da dificuldade de um conjunto restrito de algoritmos clássicos ou de conjecturas de complexidade computacional.

Recentemente, um aumento de velocidade algorítmico quântico que não depende de suposições não provadas foi demonstrado no modelo de oráculo. Isso foi demonstrado para um algoritmo Bernstein-Vazirani, que foi observado ao ser executado em um processador IBM Quantum com ruído indesejado eliminado por desacoplamento dinâmico (DD), uma técnica comum de supressão de erros para dispositivos NISQ. 

Agora, a equipe de pesquisa da University of Southern California está abordando a questão do ruído ao implementar uma variação do problema de Simon. Este é um exemplo bem conhecido onde, em teoria, algoritmos quânticos podem resolver uma tarefa exponencialmente mais rápido que seus equivalentes clássicos, incondicionalmente.

O problema de Simon é um predecessor do algoritmo de Shor, que pode ser usado para iniciar o campo da computação quântica. 

Também está entre os problemas originais que têm uma aceleração quântica exponencial comprovada, embora no modelo de Oráculo. O problema requer tempo exponencial para ser resolvido em um computador clássico, mas em um computador quântico sem ruído, leva apenas tempo linear, assumindo que as consultas ao Oráculo são contadas, embora não contabilizemos os recursos gastos na execução.

Neste problema, o subgrupo oculto abeliano envolve a identidade e uma cadeia secreta b, com o objetivo de determinar b, ou seja, encontrar um padrão repetido oculto em uma função matemática.

Em termos mais simples, é como um jogo de adivinhação, onde os jogadores tentam adivinhar um número secreto, que não é conhecido por ninguém exceto o anfitrião do jogo, também chamado de “oráculo”.

O número sagrado é revelado quando um jogador adivinha dois números cujas respostas fornecidas pelo oráculo são idênticas, e esse jogador vence. Comparado aos jogadores clássicos, os jogadores quânticos podem ganhar este jogo exponencialmente mais rápido. 

Alcançando Aceleração Quântica Incondicional

Para realmente descobrir novos materiais, quebrar códigos e projetar novos medicamentos com a ajuda de computadores quânticos acelerando os cálculos, eles precisam ser funcionais.

Mas, como observamos acima, ruído ou erros atrapalham. Erros produzidos durante os cálculos em uma máquina quântica acabam tornando os computadores quânticos ainda menos poderosos que os computadores clássicos. Isso era até agora.

Lidar, da USC, tem trabalhado em correção de erros quânticos e demonstrou uma vantagem de escalamento exponencial quântico sobre a nuvem.

Isso foi detalhado no artigo ‘Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem’, no qual Lidar trabalhou com colaboradores da USC e da Johns Hopkins.

“Anteriormente, houve demonstrações de tipos mais modestos de acelerações, como uma aceleração polinomial. Mas uma aceleração exponencial é o tipo mais dramático de aceleração que esperamos ver de computadores quânticos.”

– Lidar

O principal avanço para a computação quântica, segundo Lidar, é demonstrar que podemos realmente executar algoritmos completos com um aumento de velocidade escalável em relação aos nossos computadores gerais. Mas, como ele esclareceu, isso não significa que você pode fazer as coisas 100 vezes mais rápido.

Mas o que significa aumento de velocidade escalável é que “à medida que você aumenta o tamanho de um problema incluindo mais variáveis, a diferença entre o desempenho quântico e o clássico continua a crescer. E um aumento exponencial significa que a diferença de desempenho aproximadamente dobra a cada variável adicional”, explicou Lidar.

Ele então afirmou que o aumento de velocidade que a equipe demonstrou é “incondicional”. Agora, isso significa que o aumento não depende de quaisquer suposições não comprovadas. 

Reclamações anteriores de aumento de velocidade precisavam da suposição de que não existe um algoritmo clássico melhor para comparar com o algoritmo quântico. 

A equipe aqui usou um algoritmo que modificaram para o computador quântico resolver uma variação do “problema de Simon”.

Agora, para alcançar o aumento exponencial, “a chave é extrair cada gota de desempenho do hardware: circuitos mais curtos, sequências de pulsos mais inteligentes e mitigação estatística de erros”, observou a primeira autora Phattharaporn Singkanipa, pesquisadora de doutorado da USC.

A equipe alcançou isso de quatro maneiras diferentes. Os pesquisadores primeiro limitaram a entrada de dados restringindo o número de números secretos permitidos. Tecnicamente, isso é feito limitando o número de 1’s na representação binária do conjunto de números secretos. Isso resultou em menos operações lógicas quânticas do que o necessário, reduzindo, por sua vez, as chances de acúmulo de erros.

Em seguida, eles comprimiram as operações lógicas quânticas necessárias por meio da transpilaçã
o, um processo de reescrever uma entrada dada para corresponder à topologia de um dispositivo quântico específico.

Em seguida, um método chamado “desacoplamento dinâmico” foi aplicado e teve o maior impacto na capacidade dos pesquisadores de demonstrar um aumento de velocidade quântico. O que esse método envolve é aplicar sequências de pulsos cuidadosamente projetados para separar o comportamento de um qubit de seu ambiente ruidoso e manter o processamento quântico no caminho certo.

Por fim, os pesquisadores aplicaram mitigação de erro de medição (MEM) para encontrar e corrigir certos erros. O objetivo desta etapa é retificar erros que permaneceram após o desacoplamento dinâmico devido a imperfeições na medição do estado dos qubits ao final do algoritmo.

Abrindo o Caminho para a Utilidade Quântica

Com a computação quântica oferecendo vantagens significativas em áreas como logística, ciência de materiais, modelagem financeira, IA e cibersegurança ao aproveitar fenômenos mecânicos quânticos para resolver problemas complexos, o mercado está vendo contribuições e crescimento significativos.

A comunidade também começou a mostrar como processadores quânticos podem superar seus equivalentes clássicos em tarefas específicas.

“Nosso resultado mostra que os computadores quânticos de hoje já estão firmemente do lado de uma vantagem quântica escalável.” disse Lidar, que também é professor de Química e Física no USC Dornsife College of Letters, Arts and Science e cofundador da Quantum Elements, uma empresa que abre caminho para a utilidade quântica em escala e conecta usuários a computadores quânticos.

Alguns meses atrás, a equipe da Quantum Elements relatou² alcançar um avanço. Sua técnica inovadora, desacoplamento dinâmico lógico, aborda erros lógicos, um desafio constante na computação quântica.

A equipe demonstrou como essa abordagem específica impede erros que códigos tradicionais de correção de erros não conseguem corrigir, mantendo ao mesmo tempo uma pegada de qubits limitada. 

Eles combinaram correção de erros com desacoplamento dinâmico lógico, o que permitiu à equipe melhorar significativamente a fidelidade de qubits lógicos emaranhados, aproximando muito mais as aplicações práticas de quantum da realidade.

Com a pesquisa mais recente, entretanto, Lidar disse, “a vantagem de desempenho quântico está se tornando cada vez mais difícil de contestar”, já que a separação de desempenho não pode ser revertida porque o aumento exponencial demonstrado é “incondicional”.

O estudo mostra um aumento algorítmico quântico inequívoco para uma versão de peso de Hamming (HW) restrita do problema usando dois processadores IBM Quantum diferentes. Os pesquisadores encontraram um aumento quântico aprimorado quando o cálculo é protegido por DD. O uso de MEM aumentou ainda mais a vantagem de escalamento.

MEM e desacoplamento dinâmico foram usados para supressão de erros e modificados para adaptar o problema a dispositivos quânticos reais. Eles ajudaram a manter a coerência quântica e melhorar a precisão apesar das limitações de hardware. 

Com seus experimentos, os pesquisadores aproximaram muito mais os algoritmos NISQ de uma demonstração de aumento de velocidade quântico através do algoritmo de Shor e destacaram o papel fundamental das técnicas de supressão de erros quânticos nessa demonstração.

Demonstrar um aumento exponencial na solução do problema em hardware quântico real, segundo os pesquisadores, é “um marco importante para o campo”. Além de fechar a lacuna entre teoria e prática, seus resultados também enfatizam as capacidades crescentes dos processadores quânticos atuais. O estudo observou:

“À medida que o hardware continua a melhorar, nossa abordagem abre caminho para demonstrações ainda mais poderosas da vantagem quântica no futuro próximo.” 

Apesar de tudo isso, não há aplicações práticas da tecnologia além de vencer jogos de adivinhação. Isso tem sido verdade também para outros avanços no campo.

“Precisamos de um momento ChatGPT para a quantum”, disse Francesco Ricciuti, associado da firma de capital de risco Runa Capital, ao CNBC em dezembro, quando o Google revelou o novo chip que, segundo eles, marca um grande avanço na computação quântica.

O chip quântico do Google se chama Willow, que tem 105 qubits e pode, segundo relatos, reduzir erros “exponencialmente” à medida que o número de qubits aumenta. Isso “quebra um desafio chave na correção de erros quânticos que o campo tem perseguido por quase 30 anos”, disse Hartmut Neven, fundador da Google Quantum AI.

Willow realizou um cálculo que levaria os supercomputadores mais rápidos de hoje 10 septilhões de anos, em menos de cinco minutos.

“Eles estão tentando definir um problema realmente complexo para computadores normais que podem ser resolvidos com computadores quânticos. É incrível que eles consigam fazer isso, mas isso realmente não significa que seja útil”, disse Ricciuti na época.

Até o Google afirmou que seu benchmark RCS não tem “aplicações reais conhecidas” e as “simulações cientificamente interessantes de sistemas quânticos”, que eles realizaram e que levaram a novas descobertas científicas, também estão “ainda ao alcance de computadores clássicos”.

A gigante tecnológica, porém, está trabalhando para avançar no domínio de algoritmos que não apenas estão além do alcance dos computadores clássicos, mas também são “úteis para problemas reais e comercialmente relevantes”.

No início deste ano, Julian Kelly, diretor de hardware da Google Quantum AI, disse que podemos estar a cerca de “cinco anos de um verdadeiro avanço, uma espécie de aplicação prática que só pode ser resolvida em um computador quântico.”

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, também acredita que a computação quântica pode “gerar um impacto extraordinário”, mas observou que a tecnologia é “insanamente complicada”.

Segundo Lidar, “muito mais trabalho ainda precisa ser feito antes que possamos afirmar que os computadores quânticos resolveram um problema prático do mundo real”. E isso exigiria aumentos de velocidade que não dependam de oráculos que conheçam a resposta antecipadamente. Além disso, precisaríamos avançar significativamente em métodos para reduzir ainda mais a decoerência e o ruído. 

Ainda assim, ao demonstrar aumentos exponenciais, que antes eram apenas uma “promessa no papel” dos computadores quânticos, os pesquisadores alcançaram um marco importante, que vale a pena celebrar.

Investindo em Tecnologia Quântica

Com os computadores quânticos marcando um grande salto na capacidade de computação, inúmeros laboratórios, universidades, empresas e agências governamentais ao redor do mundo estão desenvolvendo tecnologia de computação quântica. 

Portanto, quando se trata de oportunidades de investimento, temos Amazon (AMZN ), Intel (INTC ), e Microsoft (MSFT ) entre outros explorando ativamente o setor. Mas hoje, vamos analisar o potencial de investimento da IBM (IBM ), pioneira em hardware quântico. 

International Business Machines Corporation (IBM )

Os processadores de 127 qubits da IBM foram usados no experimento da USC. Foi no final de novembro de 2021 que a IBM revelou pela primeira vez esse processador, chamado Eagle, que sucedeu seu processador de 65 qubits ‘Hummingbird’ lançado em 2020 e o processador de 27 qubits ‘Falcon’ um ano antes disso.

A USC é, na verdade, um IBM Quantum Innovation Center, enquanto a Quantum Elements é uma startup na IBM Quantum Network.

Para esforços focados no campo, a empresa tem uma plataforma dedicada, IBM Quantum, que pretende construir o primeiro computador quântico tolerante a falhas em grande escala. A gigante tecnológica pretende entregar um sistema que execute com precisão 100 milhões de portas em 200 qubits lógicos até 2029. Com esse sistema, a IBM estará “desbloqueando o primeiro caminho viável para realizar todo o potencial da computação quântica.”

A IBM está construindo este computador quântico chamado “Starling” em seu campus de Nova York, e ele suportará um circuito profundo e corrigido por erros. Conforme seu roadmap, a empresa também está planejando um novo processador IBM Quantum Nighthawk para ser lançado ainda este ano.

No mês passado, ela implantou um Quantum System Two em um centro de pesquisa no Japão. E esta semana, a gigante tecnológica participou da rodada de financiamento de $26 milhões da startup Qedma, com seu CEO esperando demonstrar este ano “com confiança de que a vantagem quântica está aqui”.  Qedma já está disponível através do Qiskit Functions Catalog da IBM, que torna a computação quântica acessível aos usuários finais.

Embora lidere a tecnologia quântica, a empresa é principalmente conhecida por sua expertise em nuvem, IA e consultoria, que fornece através dos segmentos Software, Consulting e Infrastructure.

Se analisarmos o desempenho de mercado da IBM, a empresa de capitalização de $268,6 bilhões tem ações cotadas em $289, alta de 30,85% no ano até a data. As ações da IBM têm tido um bom desempenho, com preços subindo 145% nos últimos três anos, atingindo novos máximos enquanto a empresa se posiciona como fornecedora de tecnologia empresarial de próxima geração.

Ela tem um EPS (TTM) de 5,85, um P/E (TTM) de 49,81 e um ROE (TTM) de 21,95%. O dividend yield disponível aos acionistas, por sua vez, é atrativo em 2,31%.

Quanto ao seu desempenho financeiro, a IBM reportou um aumento de 1% em sua receita, para $14,5 bilhões, no primeiro trimestre de 2025. Sua margem de lucro bruto GAAP foi de 55,2% e a margem de lucro bruto non-GAAP foi de 56,6%. O caixa líquido das atividades operacionais foi de $4,4 bilhões, enquanto o fluxo de caixa livre foi de $2 bilhões.

O CEO Arvind Krishna atribuiu a receita, lucratividade e fluxo de caixa livre acima das expectativas à “forte demanda por IA generativa”, com a IBM permanecendo “otimista quanto às oportunidades de crescimento de longo prazo para a tecnologia e a economia global.”

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Conclusão

Demonstrar um aumento algorítmico quântico, que escala com o tamanho do problema, é fundamental para estabelecer a utilidade dos computadores quânticos. Assim, a demonstração de um aumento exponencial incondicional marca um momento decisivo na computação quântica, provando que os dispositivos de hoje podem romper os limites clássicos. 

Esta conquista dos pesquisadores amplia significativamente o escopo dos aumentos quânticos para algoritmos oraculares, expande a fronteira dos resultados empíricos de vantagem quântica e indica que algoritmos praticamente relevantes finalmente estão ao alcance.

No geral, a jornada dos computadores quânticos rumo a aplicações práticas e cotidianas ainda está em desenvolvimento, com melhorias contínuas para desbloquear todo o potencial da tecnologia quântica!

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Estudos Referenciados:

1. Singkanipa, P.; Kasatkin, V.; Zhou, Z.; Quiroz, G.; Lidar, D. A. Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem. Phys. Rev. X 2025, 15 (2), 021082. https://doi.org/10.1103/PhysRevX.15.021082
2. Vezvaee, A.; Tripathi, V.; Morford-Oberst, M.; Butt, F.; Kasatkin, V.; Lidar, D. A. Demonstration of High-Fidelity Entangled Logical Qubits using Transmons. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472