Em novembro do ano passado, a gigante da computação IBM anunciou a construção de um chip contendo 50 unidades de informação quântica (50 q-bits), que tem capacidade de processamento muito maior que a de qualquer computador da atualidade. Em março deste ano, a Google também anunciou sua versão de chip quântico contendo 72 q-bits. O investimento de grandes empresas nessa nova tecnologia pode promover, em poucos anos, uma profunda revolução no conhecimento. Como funcionam essas máquinas? E, afinal, para que elas servem?

Desde a descoberta do transistor, em 1947, os computadores têm dobrado sua capacidade de processamento a cada cerca de 1,5 ano. Esse é um fenômeno da tecnologia conhecido como lei de Moore– referência ao engenheiro e empresário norte-americano Gordon Moore, que a descreveu em artigo de 1965.

A lei de Moore é decorrência direta de dois fatores: i) compreensão detalhada que se tem sobre a estrutura eletrônica dos materiais usados nos chips de computadores; ii) aprimoramento das técnicas de fabricação de novos materiais e dispositivos. Ambos se complementam e, curiosamente, dependem da capacidade de processamento dos computadores; ou seja, os computadores precisam evoluir para que haja o lançamento de modelos melhores.

Há apenas 30 anos, os computadores eram vistos como máquinas sofisticadas e utilizadas exclusivamente para cálculos complicados e edição de textos. A partir do início da década de 1990, o surgimento da internet rapidamente os transformou na principal ferramenta de comunicação nos meios acadêmico, militar e empresarial. A contínua miniaturização dos componentes eletrônicos e a invenção dos chamados smartphones em meados da daquela década popularizou de vez a internet como instrumento de comunicação –a qual é hoje parte inseparável de nossos costumes. Um simples telefone celular atual é um computador centenas de vezes mais poderoso do que as máquinas enormes de três décadas atrás.

Computadores são indispensáveis na pesquisa científica e tecnológica.Um dos grandes méritos da metodologia científica moderna é a sua capacidade de simplificar problemas para que estes possam ser estudados em computadores. Por exemplo, seria impossível estudar as variações climáticas de uma região ou fazer previsões sobre o clima do planeta se todas as incógnitas do problema (variações de temperatura, pressão, umidade, correntes etc.), de cada região,fossem levadas em conta.

Porém, esse processo de simplificação é, ao mesmo tempo, uma virtude e uma limitação do método. Exemplo: se quisermos conhecer as propriedades de um gás confinado em um recipiente, fazendo a simplificação de que suas moléculas não interagem entre si e que a temperatura do gás não varia com o tempo, podemos relacionar de forma simples a pressão e o volume do gás com sua temperatura. Mas, se as moléculas interagirem entre si e/ou a temperatura do gás variar com o tempo, torna-se quase impossível fazer uma descrição completa das propriedades.

Para compreendermos completamente as propriedades de tal sistema em uma simulação computacional, teríamos que acompanhar as posições e velocidades de todas as moléculas (algo em torno de 10²⁴ números) variando ao longo do tempo. Isso está muito além da capacidade de qualquer computador atual ou que possa vir a existir.

Para se ter uma ideia do que representa lidar com um número da ordem de 10²⁴, suponha que um computador seja programado para registrar a cada hora as posições e velocidades dos veículos automotores existentes na Terra.Supondo que cada um deles esteja equipado com GPS e, estimando que haja 1,5 bilhão de veículos atualmente rodando no planeta, o computador deve registrar 6 x 1,5 x 10⁹ – o que podemos arredondar para 10¹⁰ números a cada leitura – no caso, o fator ‘6’ se refere a três coordenadas de posição (x, y, z) e três de velocidade (v_x, v_y, v_z) para cada veículo. Esse número é enorme; porém, 100 trilhões de vezes menor do que aquele do exemplo do gás.

Já um computador quântico operando com ‘meros’80 q-bits (bits quânticos) poderia acompanhar as posições e velocidades de todas as moléculas do gás. Esse é apenas um entre uma quase infinidade de problemas cujos detalhes não se conhecem por conta das limitações da computação atual – dita clássica, em oposição à quântica. É isso que torna os anúncios da IBM e da Google sobre seus chips quânticos tão importantes.

Como funcionam?

Mas como essas máquinas funcionam? Antes de prosseguirmos, é preciso dizer que existem ainda muitas barreiras tecnológicas importantes a serem vencidas até que a computação quântica se torne um artigo de uso comum. No entanto, há hoje um otimismo que não existia há poucos anos, o que já provoca efeitos sensíveis no mercado de trabalho em computação quântica. Em 2015, havia quase 600 patentes registradas relativas à computação quântica em diversos países.

Representação de uma junção Josephson, formada por dois supercondutores conectados por uma camada fina de um material isolante (geralmente, um óxido). Um supercondutor típico usado nesses circuitos é o nióbio (Nb), que atinge essa situação a cerca de 180 graus celsius negativos. O isolante, em geral, é um óxido de alumínio,com espessura da ordem de 10 milésimos de milímetro (micrômetros).

Crédito: Cedido pelos autores

supercondutores, esses pares de elétrons formam a corrente elétrica, a qual, em uma junção Josephson, tem propriedades quânticas que permitem que tal dispositivo seja usado como um bit quântico.

O que há de essencial em um bit quântico é sua capacidade de representar os valores lógicos binários ‘0’ e ‘1’ simultaneamente. Fisicamente, equivaleria a dizer que uma corrente elétrica está ao mesmo tempo presente e ausente em um transistor. Tal propriedade é impossível de ser observada em um bit clássico, como um transistor, que só pode representar, a cada instante, ou ‘0’ ou ‘1’.

Mas, numa junção Josephson, tal coisa pode acontecer! A figura 2 mostra um esquema de um circuito elétrico contendo uma junção Josephson. O supercondutor menor é chamado ‘caixa de pares de Cooper’, que se liga ao supercondutor maior por meio do isolante, formando assim a junção. Todo o sistema é conectado a uma fonte de tensão (voltagem) externa e a um capacitor ligado à caixa de pares de Cooper.

A propriedade quântica relevante nesse sistema é a variação do número de pares de Cooper dentro da caixa. Essa variação é controlada pela fonte externa e pelo capacitor. E esse número de pares pode variar em apenas uma unidade, tanto para mais quanto para menos. Ou seja, é possível determinar se a caixa tem um único par de Cooper em excesso ou em déficit, e isso permite que o conjunto forme um q-bit.

Esquema de um q-bit(bit quântico) supercondutor chamado ‘caixa de pares de Cooper’. A fonte de tensão (V) e o capacitor (C) controlam o balanço no número de pares de Cooper presentes na ‘caixa’. O excesso ou falta de um único par na caixa é uma variável quântica para a qual se aplica o ‘princípio da superposição de estados’. Por essa razão, o sistema pode ser usado como q-bit.

Crédito: Cedido pelos autores

Se houver um par em excesso, diz-se que o estado lógico do q-bit é ‘0’; se houver um déficit,‘1’. No entanto, pelo fato de a presença (ou não) de um par ser uma propriedade quântica, a caixa pode conter – simultaneamente! –tanto um excesso quanto um déficit de carga elétrica, o que equivale à superposição dos estados lógicos ‘0’ e ‘1’. Se tivermos 80 dessas junções em um único chip, teríamos 2⁸⁰ = 10²⁴ combinações diferentes de ‘0’s e ‘1’s – todas em superposição!

É essa a propriedade – chamada superposição de estados quânticos– que levou à famosa ideia do experimento mental – proposto, em 1935, pelo físico austríaco Erwin Schroedinger (1887-1961) –no qual, aprisionado em uma caixa, um gato pode estar ‘vivo e morto’ ao mesmo tempo. E é justamente dessa propriedade– inexistente no mundo macroscópico, cotidiano – que deriva o poder da computação quântica.

Aspecto técnico importante é que a supercondutividade só existe a temperaturas muito baixas. Os q-bits quânticos baseados em junções Josephson precisam estar a 272 graus célsius negativos! A boa notícia é que existem equipamentos especiais (e de uso corriqueiro nos laboratórios) capazes de produzir e manter essas temperaturas por tempo indeterminado.

Questão de tempo

As possibilidades de aplicações da computação quântica são infindáveis. Mas há um problema de interesse prático enorme que é difícil de ser tratado com os computadores clássicos: o chamado ‘problema da inversão’.

De forma concreta, o problema da inversão consiste em se determinar uma característica de um objeto físico, a partir de um conjunto de medidas de propriedades (condutividade elétrica e térmica, propagação da luz e do som etc.) feitas sobre ele.

Por exemplo, os engenheiros, geólogos e geofísicos na indústria do petróleo buscam construir uma imagem das formações rochosas no subsolo, seja em terra, seja no mar, a partir de um conjunto de medidas de propriedades – como propagação do som e/ou de ondas eletromagnéticas pelas camadas rochosas do subsolo – em resposta a um sinal induzido por meio de equipamentos. Analisando as ondas refletidas e transmitidas, uma imagem das formações geológicas no subsolo é construída. No caso acústico, o processo é análogo ao do exame médico de ultrassom.

O conhecimento do subsolo tem grande importância prática e econômica para a mineração de óleo e gás. O problema é que o processo de inversão de dados coletados sobre regiões imensas é caro e demorado, podendo levar meses e ainda resultar em uma imagem que não é a real, por conta das ambiguidades intrínsecas ao modelo matemático de inversão e à perda de informação ocasionada pela presença de ruído.

Esquema do processo de inversão. A partir de dados experimentais reais, o processo de inversão tenta recuperar do modo mais fiel possível os dados originais. As informações são modeladas com ferramentas matemáticas e computacionais sofisticadas. Em aquisições envolvendo grande quantidade de dados –comuns na indústria de petróleo –, o custo computacional é, em geral, muito grande. O problema de inversão é um forte candidato a se beneficiar dos avanços computacionais da computação quântica.

Crédito: Cedido pelos autores

Nesse aspecto, a computação quântica pode ajudar.No ano passado, pesquisadores da Universidade de Berlim (Alemanha) e do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos EUA, descobriram um algoritmo quântico de inversão capaz de acelerar exponencialmente o tempo de processamento computacional. Assim, um algoritmo desses, executado em um computador quântico operando em toda sua capacidade, poderia reduzir o tempo de processamento de vários meses para apenas alguns segundos.

Superposição de três q-bitse representação dos possíveis estados em um computador clássico e em um quântico.

Crédito: Cedido pelos autores

Mas, para isso, há ainda muitos obstáculos tecnológicos a serem superados. No entanto, não só as bases científicas da computação quântica estão firmemente estabelecidas, mas também um passo gigantesco foi dado com os anúncios da IBM e da Google.

Tudo parece ser uma questão de tempo até que os serviços de computação quântica comecem a ser oferecidos, e, depois, os próprios computadores quânticos comecem a ser vendidos. Especialistas avaliam que a oferta de serviços comerciais de computação quântica comece em, no máximo, três anos.

Por aqui

No Brasil, há uma grande iniciativa na área acadêmica criada há quase 20 anos e da qual participam pesquisadores de todo o país, articulados por meio do chamado Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia (INCT) de Informação Quântica, que tem equipado muitos grupos de pesquisa, produzido centenas de artigos científicos e formado novas gerações de pesquisadores.

Um grupo do Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF), no Rio de Janeiro (RJ), faz parte desse projeto e desenvolve, entre suas várias linhas de pesquisa em informação quântica: i) algoritmos de inversão quântica voltados para a pesquisa em óleo e gás; ii) implementações experimentais; iii) projetos de protótipos de q-bits supercondutores; e iv) aprendizado de máquina quântica. Esse projeto conta com a parceria e o apoio do Centro de Pesquisas e Desenvolvimento Leopoldo Américo Miguez de Mello (Cenpes), da Petrobras.

Apresentado esse cenário geral e atual, podemos arriscar uma conclusão com certo grau de segurança: em no máximo 10 anos, a computação quântica terá mudado o patamar dos problemas que podem ser tratados por computadores. Inúmeras novas aplicações tecnológicas irão surgir.

Diante disso, cabe ao Brasil decidir se, mais uma vez, assistirá passivamente à evolução da tecnologia, aguardando,na fila, sua vez de comprá-la de países que a desenvolveram. E se gabar de que, como usuário de uma tecnologia estrangeira, é ‘moderno e avançado’.