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Para além dos bits: alunos vão aprender a trabalhar com computação quântica

O curso de Ciência da Computação do Insper vai habilitar estudantes a desenvolver algoritmos nas sofisticadas máquinas que vão além dos limites dos tradicionais chips de silício

O curso de Ciência da Computação do Insper vai habilitar estudantes a desenvolver algoritmos nas sofisticadas máquinas que vão além dos limites dos tradicionais chips de silício

 

Leandro Steiw

 

O silício é tão importante no mundo da computação que até a região onde as empresas de alta tecnologia se instalaram nos Estados Unidos ganhou o nome desse semimetal usado nos transistores. Porém, a tecnologia que fez fortuna no Vale do Silício, na Califórnia, está chegando ao limite quando se fala em potencial de desempenho. Os computadores clássicos, com seus bits convencionais, ficaram insuficientes para as necessidades dos algoritmos para diversas aplicações. As máquinas quânticas, com imensa capacidade de armazenamento e processamento, são o próximo domínio. E os alunos do curso de Ciência da Computação do Insper estarão preparados para o mercado do quantum bit (qubit), ou bit quântico, a unidade básica de informação na computação quântica.

Durante décadas, a baixa velocidade dos computadores foi um problema para cientistas como o meteorologista Syukuro Manabe, vencedor do prêmio Nobel de Física de 2021. O próprio Manabe já contou a história de quão lentos eram os computadores dos anos 1960 e 1970 para rodar os modelos climáticos que sua equipe estava desenvolvendo. Seu estudo pioneiro de 1963 foi processado num Univac 1108 com 500 quilobytes de memória — um supercomputador atual tem capacidade 100 mil vezes maior. Num trabalho posterior, de 1973, foram gastos dois anos só para rodar as fitas magnéticas com os dados dos experimentos. Resultado: na metade dos 1970, Manabe se entediara de fazer simulações complexas por causa da lentidão daquelas máquinas e voltou, momentaneamente, para modelos com menos variáveis.

Nas gerações seguintes de computadores, o desempenho melhorou exponencialmente e poupou tempo dos pesquisadores. Conforme o professor Luciano Silva, há basicamente duas grandes classes de modelos de computação. Uma primeira classe, chamada de modelo convencional, baseado nas máquinas do cientista britânico Alan Turing, e uma segunda, composta pelos modelos não convencionais. Na segunda classe, enquadram-se tecnologias ainda mais sofisticadas. “São os modelos bioinspirados em colônias de formigas e colônias de abelhas, a computação com DNA e RNA e com proteínas, por exemplo, que exploram as potencialidades de computação do carbono. Outros modelos exploram potencialidades de materiais supercondutores, como a computação quântica”, diz o titular da disciplina Introduction to Quantum Computing, inteiramente ministrada em inglês, oferecida pelo Insper para alunos do Brasil e do exterior.

Por que a computação quântica oferece maior desempenho que os tradicionais chips de silício? Basicamente, a diferença é que, na computação clássica, temos como unidade de informação 0 ou 1, mas não os dois concomitantemente. Chamamos isso de bit clássico. Na quântica, o quantum bit pode ser 0 e 1 ao mesmo tempo. Duas condições são importantes para alto desempenho computacional: tempo e espaço de processamento. A computação quântica preenche essas duas lacunas. “Ela consegue representar mais informações numa quantidade menor de espaço. E como as operações que a gente faz na computação quântica, por causa do seu próprio modo de funcionamento, são operações paralelas, podem ser executadas simultaneamente, ganha-se muito em termos de velocidade de processamento”, explica Silva.

 

O caixeiro-viajante

As máquinas quânticas são úteis em problemas nos quais se manipulam sincronicamente uma quantidade enorme de informação, como em questões de otimização. Um exemplo típico: a rede varejista Magazine Luiza quer programar a rota dos caminhões para entregar as mercadorias estocadas em um centro de distribuição mais próximo. Cai-se no chamado problema do caixeiro-viajante. O caminhão precisa passar por todas as cidades, mas em cada cidade uma única vez, para circular o menos possível. “Se formos resolver com a computação clássica, não se conhece uma solução eficiente. Dizemos que é um problema do tipo NP-hard”, observa Silva. NP-hard (do inglês nondeterministic polynomial time – hard) se refere, informalmente, a uma classe de problemas computacionais bastante complexos, para os quais ainda não se conhece um algoritmo eficiente para resolvê-los.

Para atacar o problema do caixeiro-viajante, teríamos de gerar todos os caminhos imagináveis do caminhão, indo de uma cidade a outra. Essas combinações combinatórias demandariam muito tempo de processamento num modelo clássico de computação. “Se levamos o mesmo problema para uma máquina quântica, que consegue trabalhar com todas essas configurações combinatórias simultaneamente, manipulam-se vários caminhos ao mesmo tempo”, afirma o professor Silva. Os algoritmos de otimização são aplicáveis, por exemplo, na área de aprendizado de máquina, uma das ferramentas de inteligência artificial ensinadas aos alunos de Ciência da Computação do Insper.

Na disciplina Introduction to Quantum Computing, constroem-se algoritmos na máquina quântica da IBM, uma das empresas pioneiras na tecnologia. O acesso é aberto a qualquer interessado, por meio de navegadores comuns da internet. Entretanto, é preciso conhecer o significado de cada comando da ferramenta, como portas Hadamard, NOT e CNOT, entre outras. Quem escolhe a área estuda Mecânica Quântica — não tão profundamente como os físicos — para saber o que é uma porta, um observável ou uma superposição. “Os alunos de Engenharia de Computação e Ciência da Computação aprendem esses conceitos. É um jeito totalmente diferente de se programar, porque você pensa como vai criar as superposições que levem o computador quântico a processar várias coisas ao mesmo tempo”, diz Silva, que trabalha com programação quântica desde 1995 e há dois anos leciona a disciplina no Insper.

Além do IBM Quantum Composer, pode-se trabalhar com as máquinas virtuais do Google ou da D-Wave, porém, com horários limitados. A Microsoft tem a sua própria arquitetura quântica, com a linguagem Q#, facilitando a migração para quem programa em C#. A máquina IBM baseia-se na linguagem Python, muito utilizada por físicos e químicos e em softwares de análise de dados e segurança da informação. “Por isso, ensinamos programação para todos os cursos do Insper, inclusive Administração, Direito e Economia. Programação se tornou uma coisa tão importante quanto a datilografia era há 40 anos. Quem não sabia datilografia não conseguia fazer nada”, compara Silva.

 

Aquecendo as máquinas

A evolução acelerou-se desde que os físicos Paul Benioff, Richard Feynman e David Deutsch pensaram nessa nova tecnologia, nos anos 1980. “A primeira máquina quântica da IBM era bastante grande, bem experimental, baseada em átomos de flúor, e foi evoluindo até o lançamento do Quantum Experience, quando se começaram a criar várias linhas de processadores”, recorda o professor. O primeiro processador colocado na nuvem — ao qual os programadores, os pesquisadores e mesmo o mercado puderam usar — foi numa máquina com 5 qubits. Atualmente, a IBM possui máquinas quânticas com 127 qubits disponibilizadas comercialmente e planeja superar os mil qubits em 2023.

A maioria das máquinas disponíveis trabalha com base nos efeitos quânticos que aparecem no processador resfriado a baixíssimas temperaturas, condição essencial para a supercondutividade dos materiais. Para ocorrer o emaranhamento do chamado 0 e 1 simultâneo, elas operam em torno de zero Kelvin — geladíssimos -273,15°C. “Esse é o principal empecilho para ter essa máquina ao meu lado, por exemplo, como um notebook quântico”, explica Silva. “Os pesquisadores estão trabalhando com novos materiais para permitir o emaranhamento na temperatura ambiente.” Segundo o professor, há propostas para utilização de micro-ondas, interferência de laser e quasipartículas, entre outros.

Quasipartículas? A computação quântica topológica é outro passo ousado na busca pela máquina que funcione sem interferências do meio externo. O estudo concentra-se no domínio dos férmions de Majorana, que têm a propriedade de ser partícula e antipartícula, partículas com propriedades diferentes dos elétrons, que é a aposta da Microsoft. A China também vê futuro na computação topológica para enviar informações da Terra para satélites, mas pouco se sabe dos avanços. Em contrapartida, as potências ocidentais também investem pesado em linhas diversas para não perder a corrida quântica.

No mundo ideal dos pesquisadores, os processadores quânticos rodarão dentro dos nossos computadores como qualquer placa gráfica, GPU ou TPU usuais — e na temperatura ambiente. Difícil definir quando você espetará uma aceleradora dessas no seu notebook. Certo mesmo é que as linguagens de programação já são domináveis por qualquer pessoa. O GitHub, plataforma de hospedagem de códigos-fontes, abriga desenvolvedores e colaboradores em Qiskit, ensinada nas aulas do Insper. “Eu sempre incentivo os meus alunos de Computação Quântica a enviar os projetos feitos em aula para o GitHub, a fim de serem avaliados pela comunidade”, diz o professor Silva. O retorno pode ser recompensador para quem almeja uma posição no mercado de trabalho. “No Insper, os estudantes resolvem problemas realmente complicados em computação quântica”, afirma.

 

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