Recentemente, parece que se tornou moda falar sobre inteligência artificial (IA), e essa expressão agora é usada sempre que possível. Mas, apesar disso, a própria tecnologia pode ser útil em várias áreas ao mesmo tempo. Da mesma forma, a computação quântica recebeu atenção renovada como uma suposta ferramenta revolucionária que poderia, entre outras coisas, melhorar as defesas cibernéticas e até mesmo criar uma nova Internet. E embora nos últimos anos ambas as tecnologias tenham avançado seriamente, elas ainda estão longe de ser perfeitas, não importa como alguém gostaria que fosse de outra forma.
Isso é especialmente verdadeiro para IA, que em sua forma atual consiste principalmente em algoritmos de aprendizado de máquina especializados que podem executar tarefas individuais automaticamente. De acordo com pesquisadores do Center for Quantum Technology da National University of Singapore (NUS), a IA pode ser significativamente melhorada por meio da computação quântica.
Em um novo estudo publicado na revista Physical Review Letters, os cientistas da NUS propuseram um algoritmo quântico para sistemas lineares de equações que permitirá uma análise computadorizada quântica muito mais eficiente de grandes conjuntos de dados.
“Anteriormente, algoritmos quânticos semelhantes eram usados para uma gama restrita de problemas. Temos que refiná-los se quisermos alcançar a aceleração quântica para outros dados”, disse o autor do estudo, Zhao Zhikuan, em um comunicado à imprensa.
Um algoritmo quântico, em termos simples, é um algoritmo projetado para ser executado em modelos computacionais quânticos realistas. Como os algoritmos tradicionais, o quantum é um procedimento passo a passo, mas usa fenômenos específicos da computação quântica, como emaranhamento e superposição quânticos.
Nesse caso, o algoritmo para solução de sistemas lineares realiza cálculos usando grandes matrizes de dados. Essas tarefas em grande escala são mais adequadas para computadores quânticos.
Melhor, mais rápido, mais forte
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Em outras palavras, o algoritmo para resolver sistemas lineares oferece uma forma de computação mais rápida e poderosa em comparação com os computadores clássicos. A primeira versão desse algoritmo quântico, desenvolvida em 2009, lançou as bases para a pesquisa em formas quânticas de IA e aprendizado de máquina.
"O aprendizado de máquina quântico é um campo em evolução onde os pesquisadores estão tentando aproveitar o poder do processamento de informações quânticas para acelerar as tarefas clássicas de aprendizado de máquina", diz o artigo de pesquisa. Se isso tornará a IA mais inteligente é outra questão.
Os sistemas de IA de hoje e seus algoritmos de aprendizado de máquina já são capazes de realizar enormes quantidades de computação. O processo de processamento de conjuntos de dados (e geralmente são toneladas de informações pelas quais a IA faz seu caminho) definitivamente será acelerado pela computação quântica.
Claro, antes que o algoritmo desenvolvido por Zhao e seus colegas possa ser útil, precisamos criar computadores quânticos mais adequados. Dada a quantidade de trabalho realizado nesta frente, pode-se supor que não demorará muito para que o conceito se torne realidade.
“Prevemos que levará de três a quatro anos para que os atuais experimentos de hardware se tornem aplicativos do mundo real para computação quântica em inteligência artificial”, disse Zhao em um comunicado à imprensa. Nesse ínterim, sua equipe planeja realizar uma demonstração de como seu algoritmo funciona em breve.
Dmitry Volkov
