Inteligência Artificial Quântica
A computação quântica e a inteligência artificial são ambas tecnologias transformacionais, e é provável que a inteligência artificial necessite da computação quântica para alcançar progressos significativos.
Embora a inteligência artificial produza aplicações funcionais em computadores clássicos, ela é limitada pelas capacidades computacionais destes. A computação quântica pode fornecer um impulso computacional à inteligência artificial, permitindo-lhe enfrentar problemas mais complexos e a AGI.
O que é IA quântica?
IA quântica é o uso da computação quântica para computar algoritmos de aprendizado de máquina. Graças às vantagens computacionais da computação quântica, a IA quântica pode alcançar resultados que não são possíveis com computadores clássicos.
O que é computação quântica?
A mecânica quântica é um modelo universal baseado em princípios que diferem daqueles observados na vida cotidiana. Um modelo quântico de dados é necessário para processar dados com computação quântica. Modelos híbridos quântico-clássicos também são necessários para a computação quântica, inclusive para correção de erros e o funcionamento adequado do computador quântico.
- Dados quânticos: Dados quânticos são pacotes de dados armazenados em qubits para computação. No entanto, observar e armazenar dados quânticos é desafiador devido às características que os tornam valiosos, que são a superposição e o emaranhamento. Além disso, os dados quânticos são ruidosos; é necessário aplicar aprendizado de máquina na etapa de análise e interpretação correta desses dados.
- Modelos híbridos quântico-clássicos: É altamente possível obter dados sem sentido ao usar apenas processadores quânticos para gerar dados quânticos. Por essa razão, surge um modelo híbrido, alimentado por mecanismos rápidos de processamento de dados, como CPUs e GPUs, amplamente utilizados em computadores clássicos.
- Algoritmos quânticos: Um algoritmo é uma sequência de etapas que conduz à solução de um problema. Para executar essas etapas em um dispositivo, é necessário usar conjuntos de instruções que o dispositivo suporta. A computação quântica introduz conjuntos de instruções baseados em um modelo de execução fundamentalmente diferente em comparação com a computação clássica. O objetivo dos algoritmos quânticos é aproveitar efeitos quânticos, como superposição e emaranhamento, para obter soluções mais rapidamente.
Para saber mais, sinta-se free para ler nosso artigo detalhado sobre computação quântica.
Por que é importante?
Embora a IA tenha feito progressos rápidos na última década, ainda não superou as limitações tecnológicas. Com as características únicas da computação quântica, os obstáculos para alcançar a AGI (Inteligência Artificial Geral) podem ser eliminados. A computação quântica pode ser usada para o treinamento rápido de modelos de aprendizado de máquina e para criar algoritmos otimizados.
Uma IA otimizada e estável, possibilitada pela computação quântica, pode concluir anos de análise em pouco tempo, avançando a tecnologia. Modelos cognitivos neuromórficos, aprendizado de máquina adaptativo e raciocínio sob incerteza estão entre os desafios fundamentais da IA atual. A IA quântica é uma das soluções mais prováveis para a IA de próxima geração.
Avanços na IA Quântica
Aprendizado de Máquina Quântico se Aproxima da Praticidade
Pesquisadores da CSIRO e da Universidade de Melbourne descobriram que o aprendizado de máquina quântico não exige correção total de erros. A correção parcial de erros pode ser usada em aplicações quânticas. Essa abordagem reduz significativamente os requisitos de hardware, permitindo que o aprendizado de máquina quântico impulsione aplicações do mundo real em um futuro próximo, em vez de décadas à frente.1
IonQ Alcança Vantagem Quântica Prática para IA
A IonQ e a Ansys realizaram uma simulação de dispositivo médico no computador de 36 qubits da IonQ que superou a computação clássica de alto desempenho em 12%.2
Quantinuum + NVIDIA Parceria para IA Quântica Generativa
A Quantinuum fez parceria com a NVIDIA para acelerar a combinação de computação quântica e IA generativa por meio do NVQLink. Entre os primeiros testadores estão a Amgen (explorando o aprendizado de máquina quântico híbrido para produtos biológicos) e a BMW (pesquisa em células de combustível).3
Como funciona a IA quântica?
O TensorFlow Quantum (TFQ) do Google, uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina quântico, é um exemplo de um conjunto de ferramentas que combina modelagem quântica e técnicas de aprendizado de máquina. O objetivo do TFQ é fornecer as ferramentas necessárias para controlar e modelar sistemas quânticos naturais ou artificiais.
Aqui está como funciona:
- Converter dados quânticos em um conjunto de dados quânticos: Os dados quânticos podem ser representados como uma matriz multidimensional de números, chamados de tensores quânticos. O TensorFlow processa esses tensores para criar um conjunto de dados para uso posterior.
- Escolher modelos de rede neural quântica: Com base no conhecimento da estrutura dos dados quânticos, são selecionados modelos de rede neural quântica. O objetivo é realizar processamento quântico para extrair informações ocultas em um estado emaranhado.
- Amostrar ou Calcular a Média: A medição dos estados quânticos extrai informações clássicas na forma de amostras da distribuição clássica. Os valores são obtidos diretamente do estado quântico. O TFQ fornece métodos para calcular a média em várias execuções que envolvem as etapas (1) e (2).
- Avaliar um modelo de rede neural clássica – Como os dados quânticos agora são convertidos em dados clássicos, técnicas de aprendizado profundo são usadas para aprender correlações nos dados.
As outras etapas de avaliação da função de custo, gradientes e atualização de parâmetros são etapas clássicas do aprendizado profundo. Essas etapas garantem que um modelo eficaz seja criado para tarefas não supervisionadas.
Quais são as possibilidades de aplicar a computação quântica na IA?
O objetivo realista de curto prazo dos pesquisadores para a IA quântica é desenvolver algoritmos quânticos que superem os algoritmos clássicos e implementá-los.
Algoritmos quânticos para aprendizado
Desenvolvimento de algoritmos quânticos para generalizações quânticas de modelos clássicos de aprendizado. Isso pode proporcionar possíveis acelerações ou outras melhorias no processo de treinamento de aprendizado profundo. A contribuição da computação quântica para o aprendizado de máquina clássico pode ser alcançada fornecendo rapidamente o conjunto ideal de pesos para redes neurais artificiais.
Algoritmos quânticos para problemas de decisão
Problemas de decisão clássicos são formulados como árvores de decisão. Um método para alcançar o conjunto de soluções é criar ramificações a partir de determinados pontos. No entanto, quando cada problema é muito complexo para ser resolvido dividindo-o repetidamente pela metade, a eficiência desse método diminui. Algoritmos quânticos baseados na evolução temporal hamiltoniana podem resolver problemas representados por várias árvores de decisão mais rapidamente do que passeios aleatórios.
Pesquisa quântica
A maioria dos algoritmos de busca é projetada para computação clássica. A computação clássica supera os humanos em problemas de busca. Por outro lado, Lov Grover apresentou seu algoritmo de Grover e afirmou que os computadores quânticos podem resolver esse problema ainda mais rápido do que os computadores clássicos. A IA alimentada por computação quântica pode ser promissora para aplicações de curto prazo, como criptografia.
Teoria dos jogos quânticos
A teoria dos jogos clássica é uma abordagem de modelagem amplamente utilizada em aplicações de IA. A extensão dessa teoria para o campo quântico é a teoria dos jogos quânticos. Pode ser uma ferramenta promissora para superar problemas críticos em comunicação quântica e para implementar inteligência artificial quântica.
Adicionar como fonte preferencialQuais são os marcos críticos para a IA quântica?
Embora a IA quântica seja uma tecnologia imatura, há melhorias na computação quântica que aumentam o potencial da IA quântica. No entanto, a indústria de IA quântica precisa de marcos críticos para se tornar uma tecnologia mais madura. Esses marcos podem ser resumidos como:
- Sistemas de computação quântica menos propensos a erros e mais poderosos
- Frameworks de modelagem e treinamento de código aberto amplamente adotados
- Ecossistema de desenvolvedores substancial e qualificado
- Aplicações de IA atraentes que superam a computação clássica com a computação quântica.
Esses passos críticos permitiriam o desenvolvimento posterior da IA quântica.
IA para Computação Quântica
Uma revisão da Nature Communications destacou como a IA está avançando a computação quântica em toda a pilha:
- Projeto de hardware: A IA otimiza os layouts de qubits e a arquitetura do chip
- Calibração: O aprendizado de máquina automatiza a calibração do sistema quântico
- Correção de erros: Decodificadores alimentados por IA são agora os mais precisos para identificar e corrigir erros quânticos
- Compilação de circuitos: A IA projeta transpiladores mais inteligentes que traduzem algoritmos de forma eficiente para hardware quântico.4
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author = {Dilmegani, Cem},
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note = {AIMultiple. Acessado em 8 Julho 2026}
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Comentários 1
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Thank you. Where may I study this further?
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