Se você passar mais de cinco minutos na Internet, assistindo às notícias e mantendo-se atualizado com o mundo, já ouviu a empolgação em torno dos recentes avanços no desenvolvimento de sistemas computacionais quânticos.
Os computadores quânticos têm o potencial de passar por obstáculos que limitam o poder dos computadores clássicos, resolvendo problemas em segundos que um computador convencional levaria muito tempo apenas para tentar resolver, como criptografia, otimização e outras tarefas similares.
A corrida agora está em transformar os computadores quânticos em ferramentas práticas diárias para os negócios, a indústria e a ciência, a fim de obter uma vantagem competitiva.
Soluções de computação quântica para problemas de computação clássica
1 – Criptografia e Segurança Cibernética:
O problema da fatoração primária não-trivial, uma vez que você comece a trabalhar com o produto semi-primo de dois números primos muito grandes.
Esse limite computacional fez com que, desde que foi introduzido, a criptografia RSA com um selo confiável e inquebrável que há proteção a grande parte dos dados e comunicações do mundo.
Um computador quântico suficientemente poderoso? Ele poderia quebrar a criptografia RSA com relativa facilidade usando o Algoritmo de Shor. Isso levou a muita discussão sobre o que fazer quando, e não se, nosso atual sistema de criptografia está quebrado.
2 – Serviços financeiros
Por quase um século, uma das ferramentas essenciais no estudo da economia tem sido modelos sofisticados de comportamento de mercado, na esperança de prever eventos importantes e disruptivos para a economia em geral.
Esses modelos, graças à computação quântica, poderiam ser expandidos para incluir significativamente mais variáveis, produzindo modelos mais precisos e aumentando sua capacidade de previsão.
Combinando esses modelos mais sofisticados com a capacidade da computação quântica de processar e recuperar dados de conjuntos de dados incrivelmente grandes, esses modelos – ridicularizados por alguns críticos como adivinhação não científica – podem ser capazes de fazer previsões sobre mercados que podem ter um impacto global desproporcional.
3 – Pesquisa e Desenvolvimento de Medicamentos
Quando os químicos pesquisam novos remédios , grande parte de seu trabalho está testando centenas de variáveis possíveis em uma fórmula química, a fim de encontrar as características desejadas necessárias para tratar uma variedade de doenças.
Este processo é de experimentação e descoberta, muitas vezes leva a um tempo de desenvolvimento de mais de 10 anos antes de um novo medicamento ser lançado no mercado – muitas vezes a um custo de bilhões de dólares. Isso é feito em computadores que precisam combinar e recombinar elementos para testar os resultados.
Como nos mercados financeiros, todas essas variáveis podem ser processadas concorrentemente por um computador quântico e reduzirão muito o tempo e o custo necessários para desenvolver novos medicamentos.
4 – Logística da Cadeia de Suprimentos
A importância da logística tem sido bem compreendida ao longo da história, desde exércitos a comerciantes, mas também a cientistas e matemáticos.
Tentar coordenar e identificar o caminho mais eficiente para as mercadorias viajarem para o mercado tem sido uma das metas mais difíceis para os negócios e para a ciência por quase sempre, mas nunca mais do que hoje, quando uma empresa pode ter cadeias de fornecimento globais.
Isso cai sob uma classe de problemas chamados de problemas de otimização e, geralmente, eles não podem ser resolvidos usando algoritmos de força bruta, onde as permutações são calculadas e comparadas uma de cada vez. Entretanto, como os qubits são superposições, eles aplicarão qualquer operação dada a todos os valores possíveis representados pela superposição.
Em vez de bilhões de trilhões de operações individuais, a computação quântica pode reduzir os problemas de otimização mais difíceis em uma série de operações em que até mesmo um computador clássico poderia encontrar a resposta ideal rapidamente.
5 – Análise de dados exponencialmente mais rápida
A explosão da Internet, os rápidos avanços no poder da computação, a computação em nuvem e nossa capacidade de armazenar mais dados do que era possível apenas duas décadas atrás ajudaram a alimentar a revolução do Big Data do século 21, mas a taxa de coleta de dados crescendo mais rápido que nossa capacidade de processar e analisar.
De fato, 90% de todos os dados produzidos na história humana foram produzidos nos últimos dois anos.
Como os instrumentos científicos continuam avançando e ainda mais dados são acumulados, a computação clássica dos pesquisadores não conseguirá processar o crescente acúmulo de dados.
Felizmente, cientistas do MIT fizeram uma parceria com o Google para demonstrar matematicamente as maneiras pelas quais os computadores quânticos, quando combinados com o aprendizado de máquina supervisionado, poderiam alcançar aumentos exponenciais na velocidade da categorização de dados.
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