Em 8 de janeiro, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, surpreendeu o mercado ao afirmar que a computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica pr\u00e1tica ainda est\u00e1 a 15 a 30 anos de dist\u00e2ncia. Ele sugeriu que esses computadores precisar\u00e3o de GPUs da Nvidia para implementar a corre\u00e7\u00e3o de erros. No entanto, especialistas apontam que suas previs\u00f5es podem estar equivocadas, tanto em rela\u00e7\u00e3o ao cronograma quanto ao papel da tecnologia da Nvidia nesse futuro. A empresa Google, por exemplo, anunciou um avan\u00e7o significativo na computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica, com uma t\u00e9cnica que permite que seus qubits armazenem e manipulem dados de forma mais eficaz, abrindo caminho para computadores qu\u00e2nticos \u00fateis.<\/p>\n
O dispositivo Willow da Google demonstrou um caminho promissor para a escalabilidade, reduzindo erros exponencialmente \u00e0 medida que o n\u00famero de qubits aumenta. Ele completou um teste de benchmark em menos de cinco minutos, um processo que levaria 10 septilh\u00f5es de anos em um supercomputador atual. Embora ainda n\u00e3o seja comercialmente vi\u00e1vel, o Willow indica que a supremacia qu\u00e2ntica e a toler\u00e2ncia a falhas s\u00e3o alcan\u00e7\u00e1veis. Startups como a PsiQuantum planejam lan\u00e7ar computadores qu\u00e2nticos que ser\u00e3o 10 mil vezes maiores que o Willow, focando em quest\u00f5es relevantes em materiais e medicamentos, sem depender de GPUs para corre\u00e7\u00e3o de erros.<\/p>\n
Al\u00e9m disso, algoritmos qu\u00e2nticos est\u00e3o evoluindo rapidamente. Uma colabora\u00e7\u00e3o entre a PsiQuantum e a farmac\u00eautica Boehringer Ingelheim resultou em uma melhoria de mais de 200 vezes na simula\u00e7\u00e3o de drogas e materiais. A Phasecraft tamb\u00e9m fez avan\u00e7os significativos em simula\u00e7\u00f5es de materiais cristalinos, publicando uma vers\u00e3o qu\u00e2ntica de um algoritmo amplamente utilizado que est\u00e1 pr\u00f3ximo de superar todas as implementa\u00e7\u00f5es cl\u00e1ssicas. Esses desenvolvimentos indicam que a computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica \u00fatil \u00e9 n\u00e3o apenas poss\u00edvel, mas iminente.<\/p>\n
A computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica \u00e9 crucial, pois atualmente n\u00e3o compreendemos totalmente a qu\u00edmica e os mecanismos de a\u00e7\u00e3o de muitos medicamentos. M\u00e9todos cl\u00e1ssicos, como a teoria do funcional de densidade (DFT), falham em muitos problemas interessantes. Embora a intelig\u00eancia artificial tenha avan\u00e7ado na simula\u00e7\u00e3o de materiais, ela n\u00e3o substitui a necessidade de computadores qu\u00e2nticos. A constru\u00e7\u00e3o de m\u00e1quinas qu\u00e2nticas com milh\u00f5es de qubits est\u00e1 se tornando uma realidade, prometendo uma nova era de dom\u00ednio sobre o mundo f\u00edsico, onde a descoberta se transformar\u00e1 em design, revelando um potencial inexplorado em qu\u00edmica, ci\u00eancia dos materiais e medicina.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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