Google avança na correção de erros em computação quântica com IA
A equipe do Google Quantum AI, em parceria com o DeepMind, revelou o AlphaQubit, um decodificador baseado em inteligência artificial que representa um salto significativo na correção de erros em computadores quânticos.
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O sistema promete maior precisão na identificação e correção de erros, reduzindo taxas de falhas em 6% em comparação com redes tensoriais e em 30% quando comparado a técnicas de correspondência correlacionada, amplamente utilizadas na área.
Desenvolvido com base na arquitetura Transformer, AlphaQubit utiliza um treinamento em duas etapas. Primeiro, é pré-treinado com dados sintéticos gerados por simuladores quânticos.
Em seguida, é ajustado com dados reais coletados do processador quântico Sycamore, da Google, para adaptar-se a ruídos complexos do mundo real, como interferências entre qubits e vazamentos de estados não computacionais.
Nos testes realizados, o sistema se destacou, mantendo sua eficiência em configurações que variavam de 17 a 49 qubits, com projeções promissoras para dispositivos ainda maiores.
Embora AlphaQubit represente um marco na aplicação de aprendizado de máquina à computação quântica, desafios permanecem. Velocidade em tempo real e escalabilidade continuam sendo obstáculos para sua implementação em processadores quânticos de alta performance.
Mesmo assim, o potencial do decodificador é notável, reduzindo a dependência de algoritmos manuais que enfrentam dificuldades diante da complexidade do ruído em sistemas quânticos.
Os pesquisadores destacam que este avanço é mais um passo rumo a computadores quânticos verdadeiramente confiáveis.
Conforme AlphaQubit amadurece, espera-se que ele não só torne os sistemas mais compactos e acessíveis, mas também pavimente o caminho para aplicações reais como descoberta de medicamentos, design de materiais e tarefas criptográficas avançadas.
