Novo algoritmo quântico resolve um problema impossível para supercomputadores

Pesquisadores desenvolveram um novo algoritmo quântico que resolve problemas inacessíveis até mesmo aos mais poderosos supercomputadores. O desenvolvimento permite modelar os materiais quânticos mais complexos e abre um caminho direto para a criação de computadores quânticos verdadeiramente completos.

Avanço na modelagem de materiais

Cientistas desenvolveram um algoritmo quântico capaz de lidar com tarefas que os supercomputadores tradicionais resolveriam ao longo de anos de computação contínua. Trata-se da modelagem de quasicristais — materiais exóticos com estruturas incomuns que não seguem as leis padrão da cristalografia. Os quasicristais possuem um arranjo regular de átomos, mas não formam uma rede repetida, o que torna sua análise extremamente difícil.

Imagine uma alvenaria de tijolos que parece ordenada, mas nunca se repete completamente — esta é uma explicação simplificada de um quasicristal. O estudo de tais materiais requer considerar bilhões de estados quânticos simultaneamente. O novo algoritmo processa essas informações em segundos, abrindo possibilidades para pesquisas que antes pareciam impossíveis.

Não é meramente uma aceleração dos cálculos — é um salto qualitativo na capacidade dos cientistas de trabalhar com sistemas quânticos em princípio.

Caminho para novos dispositivos quânticos

Os resultados já estão encontrando aplicação no projeto de qubits topológicos — um tipo especial de qubit que possui proteção natural contra erros graças às suas propriedades físicas. Os qubits topológicos são considerados uma das abordagens mais promissoras para criar computadores quânticos estáveis e funcionais. O problema com qubits tradicionais é que são extremamente sensíveis a interferências externas — até mesmo mudanças microscópicas de temperatura ou campo eletromagnético podem causar um erro. Os qubits topológicos contornam esse problema codificando informações nas propriedades topológicas do material, que são menos vulneráveis a perturbações. O algoritmo ajuda os cientistas a entender quais materiais são mais adequados para criar tais qubits, e projetar dispositivos com as propriedades necessárias:

• Modelagem em tempo real de quasicristais
• Projeto de qubits topologicamente protegidos
• Busca de materiais para supercondutores de alta temperatura
• Desenvolvimento de eletrônica de próxima geração ultraeficiente
• Criação de materiais para sensores quânticos e metrologia

Escala do problema

A complexidade da modelagem de quasicristais reside no fato de que suas propriedades quânticas não podem ser previstas usando aproximações e fórmulas simples. Cálculos completos são necessários, levando em conta a interação de um número enorme de partículas — literalmente bilhões de elétrons interagindo de acordo com leis quânticas complexas. Os computadores clássicos lidam com essa tarefa de forma extremamente ineficiente — a complexidade computacional cresce exponencialmente com o aumento do tamanho do sistema.

Isso significa que adicionar apenas alguns átomos a mais pode aumentar o tempo de computação um milhão de vezes. O algoritmo quântico contorna esse problema usando princípios da mecânica quântica para a própria modelagem. Em vez de simular um sistema quântico em um computador clássico, o algoritmo trabalha diretamente com sua descrição quântica.

Isso permite lidar com tarefas que fundamentalmente excedem as capacidades da computação tradicional.

O que isso significa

O desenvolvimento representa um passo importante na aplicação prática da computação quântica. Anteriormente, os computadores quânticos eram principalmente objetos de pesquisa teórica; agora começam a entregar resultados concretos em ciência dos materiais e engenharia. Se essa pesquisa for bem-sucedida em escala e integrada às ferramentas padrão de ciência dos materiais, ela pode acelerar o surgimento de computadores quânticos totalmente funcionais em uma década ou mais. Os computadores quânticos, por sua vez, poderão resolver inúmeras tarefas em criptografia, química, otimização e inteligência artificial que atualmente permanecem inacessíveis.