IA quântica: o que você precisa saber sobre essa tecnologia de ponta –

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  • Inteligência artificial está presente em nossas atividades diárias e tarefas rotineiras.
  • Ferramentas como Gemini, ChatGPT e Dall-E já estão atuando de formas variadas com IA.
  • A junção de IA com computação quântica promete ser um avanço significativo na área tecnológica.

Nossos fluxos de trabalho diários e tarefas rotineiras foram infiltrados pela inteligência artificial. Algumas ferramentas de IA, como a integração do Gemini em produtos do Google, trabalham nos bastidores, enquanto outras como o ChatGPT e o Dall-E da OpenAI interagem mais diretamente. E, no futuro próximo, surgirão assistentes virtuais mais sofisticados. Como se a própria IA não fosse futurista o suficiente, agora há um grande salto à frente no horizonte: a IA quântica. É uma fusão de inteligência artificial com computação quântica não convencional e ainda em grande parte experimental em uma tecnologia super rápida e altamente eficiente. Os computadores quânticos serão os músculos, enquanto a IA será o cérebro. “Meus colegas às vezes me perguntam por que deixei o campo em crescimento da IA para me concentrar na computação quântica”, escreveu Hartmut Neven, fundador do Laboratório de IA Quântica do Google, em um blog post de dezembro, apresentando o chip quântico Willow. “Minha resposta é que ambos se provarão ser as tecnologias mais transformacionais de nosso tempo, mas a IA avançada se beneficiará significativamente do acesso à computação quântica.” Aqui está uma rápida análise dos conceitos básicos para ajudá-lo a entender melhor a IA quântica. A inteligência artificial é uma tecnologia que imita a tomada de decisões humanas e a resolução de problemas. É um software que consegue reconhecer padrões, aprender com dados e até “entender” a linguagem o suficiente para interagir conosco, via chatbots, recomendar filmes ou identificar rostos ou coisas em fotos. Um tipo poderoso de AI é a AI generativa, que vai além da simples análise de dados ou previsões. Os modelos de Gen AI criam um novo conteúdo como texto, imagens e sons com base em seus dados de treinamento. Pense em ChatGPT, Dall-E, Midjourney, Gemini, Claude e Adobe Firefly, para citar alguns. Essas ferramentas são alimentadas por grandes modelos de linguagem treinados em toneladas de dados, o que lhes permite produzir resultados realistas. Mas nos bastidores, mesmo a IA mais avançada ainda é limitada pela computação clássica, aquela que acontece em computadores Windows e Mac, nos servidores que povoam os data centers e até nos supercomputadores. Mas há apenas um limite para as operações binárias. E é aí que a computação quântica pode mudar o jogo.

A computação clássica e a quântica diferem de várias maneiras, uma delas é no processamento. A computação clássica usa processamento linear (cálculos passo a passo), enquanto a quântica usa processamento paralelo (múltiplos cálculos de uma vez). Outra diferença está nas unidades básicas de processamento que elas usam. Computadores clássicos usam bits como a menor unidade de dados (um 0 ou um 1). Computadores quânticos usam bits quânticos, também conhecidos como qubits, com base nas leis da mecânica quântica. Os qubits podem representar tanto o 0 quanto o 1 simultaneamente, graças a um fenômeno chamado superposição. Outra propriedade que os computadores quânticos podem aproveitar é o emaranhamento. É quando dois qubits estão ligados de forma que o estado de um influencia imediatamente o estado do outro, não importa a distância. A superposição e o emaranhamento permitem que os computadores quânticos resolvam problemas complexos muito mais rápido do que os computadores tradicionais. Onde a computação clássica pode levar semanas ou até anos para resolver alguns problemas, a computação quântica reduz o tempo necessário para apenas algumas horas. Então, por que eles não são mainstream? Computadores quânticos, rodando em chips quânticos feitos sob medida, são incrivelmente delicados e devem ser mantidos em temperaturas extremamente baixas para funcionar corretamente. Eles são maciços e ainda não são práticos para uso diário. Ainda assim, empresas como Intel, Google, IBM, Amazon e Microsoft estão fortemente investidas na computação quântica, e a corrida está ligada para torná-la viável. Enquanto a maioria das empresas não possui os fundos ou equipes especializadas para suportar seus próprios computadores quânticos, serviços de computação quântica baseados em nuvem como Amazon Braket e o Quantum AI do Google poderiam ser opções. Embora o potencial seja enorme, a IA quântica enfrenta desafios como instabilidade de hardware e a necessidade de algoritmos especializados. No entanto, melhorias na correção de erros e estabilidade de qubits estão tornando-a mais confiável. Os computadores quânticos atuais, como o Quantum System Two da IBM e a máquina quântica do Google, podem lidar com alguns cálculos, mas ainda não estão prontos para executar modelos de IA em grande escala. Além disso, a computação quântica exige ambientes altamente controlados, então escalar para uso generalizado será um grande desafio. É por isso que a maioria dos especialistas acredita que provavelmente estamos a anos de distância de uma IA quântica totalmente realizada. Como Lawrence Gasman, presidente da LDG Tech Advisors, escreveu para a Forbes no início de 2024: “É o início dos dias para a IA quântica, e para muitas organizações, a IA quântica agora pode ser um exagero”. A IA quântica ainda está nos estágios iniciais de teste, mas é uma tecnologia promissora. Atualmente, os modelos de IA são limitados pelo poder dos computadores clássicos, especialmente ao processar grandes conjuntos de dados ou executar simulações complexas. A computação quântica poderia fornecer o impulso necessário que a IA precisa para processar grandes conjuntos de dados complexos em velocidades ultrarrápidas. Embora as aplicações práticas futuras sejam um tanto especulativas, podemos supor que certos campos se beneficiariam mais desse avanço tecnológico, incluindo negociação financeira, processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e fala, diagnósticos de saúde, robótica, descoberta de medicamentos, logística de cadeias de suprimentos, cibersegurança por meio de criptografia resistente a quântica e gerenciamento de tráfego para veículos autônomos. Aqui estão algumas outras maneiras pelas quais a computação quântica poderia aprimorar a IA: