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Nesse artigo discutirei a definição de sistemas quânticos e como a entropia limita sua alta escalabilidade devido a necessidade de mantê-la isolada em sistemas fechados, em baixa entropia, já que tal condição só pode ser sustentada atualmente por períodos muito curtos de tempo.
Introdução
Nesse artigo, irei me aprofundar de forma técnica, mas ainda sim, de forma didática em computação quântica, um assunto que tem repercutido nas redes sociais e páginas de notícias, onde empresas como a Microsoft poderiam supostamente estar muito perto de desenvolver um supercomputador quântico que pode revolucionar tudo o que conhecemos hoje como poder computacional. Porém, o sensacionalismo seguido de ignorância intelectual impede que muitos procurem saber o que de fato é real ou não na computação quântica e que muitas notícias escritas e publicadas possuem o único objetivo de atrair a atenção através de uma headline chamativa e que, por muitas vezes nada têm relação com o própio conteúdo informacional.
Antes mesmo de contextualizar computadores quânticos, quero relembrá-lo, caro leitor, o conceito de computação clássica e sua capacidade de realizar tarefas em nosso dia a dia para entender de fato que computadores quânticos não virão tão cedo e mesmo que haja um grande avanço na área (o que eu acredito que irá demorar pelo menos + 10 anos), provavelmente não irão substituir os computadores de uso doméstico que temos no nosso dia a dia.
Computação Clássica: Um breve resumo
A computação clássica, como já havia me aprofundado em meus últimos artigos, abrange toda a computação existente atualmente. Desde sistemas embarcados, data centers até dispositivos móveis e desktops.
Ao contrário da computação quântica, a computação clássica é baseada na própria física clássica (como as leis de Newton, leis da termodinâmica, etc.) que descrevem o mundo em grande escala como conhecemos.
Aqui estão algumas das principais características de computadores clássicos:
- Computação clássica é classificada como determinística, pois o resultado de operações matemáticas, por exemplo, é sempre fixo e determinado a um resultado somente. Isso é considerado uma das maiores diferenças entre um computador clássico e quântico, já que os computadores quânticos são probabilísticos.
- A construção de computadores clássicos é baseada em sua maioria através de transistores, que são estruturas extremamente pequenas, que têm chegado individualmente ao tamanho próximo ao de um átomo. Um supercondutor (transistor) feito de silício pode chegar a 7 nm (nanômetros). Já um átomo de silício tem o diâmetro de 111 pm (picômetros), sendo que 1 nm equivale a 1.000 pm. Isso demonstra o quão próximo o menor componente que compõe os computadores clássicos atuais está chegando próximo ao tamanho de um átomo, limitando assim sua capacidade de escalabilidade a longo prazo.
- Embora os computadores quânticos tenham um potencial enorme de realizar tarefas complexas (será aprofundado mais à frente no artigo), eles provavelmente não substituirão os computadores clássicos para uso geral e cotidiano. Um celular, por exemplo, funciona perfeitamente para tarefas do nosso dia a dia, como pesquisar informações, nos comunicar com outras pessoas e acessar redes sociais por exemplo, e provavelmente nunca precisará do poder computacional de um computador quântico. A computação clássica é e continuará sendo a base da computação para a maioria das aplicações tecnológicas diárias.
Como funcionam computadores Quânticos
O computador quântico utiliza os princípios fundamentais da mecânica quântica para processar informações, distinguindo-se profundamente da computação clássica, que utiliza transistores e operam com bits tradicionais.
A partir de analogias, irei explicar detalhadamente os conceitos de computação quântica, comparando com a computação clássica para melhor entendimento:
- Bit vs. Qubit: Imagine um Bit como uma moeda que pode estar somente com a cara (0) e coroa (1) para cima. Um Qubit é como uma moeda girando no ar: até que você a observe, ela pode estar em qualquer combinação de cara (0) ou coroa (1) ao mesmo tempo (superposição).
- Processamento Paralelo: Em um computador clássico, resolver um labirinto significa testar individualmente cada caminho possível até o resultado por vez, o que resulta, dependendo do caso, em um processo demorado e custoso em termos de processamento. Já em um computador quântico, usando a superposição mencionada anteriormente, é possível que seja testado todos os caminhos possíveis do labrinto até o resultado simultaneamente, encontrando uma saída muito mais rápida para certos problemas.
- Entrelaçamento Quântico: Imagine dois qubits sendo representados como dados mágicos: ao lançar um, o resultado do outro é instantaneamente conhecido, permitindo portanto que, se um dos dados estiver com o número 1 para cima, o outro dado estará com o mesmo número virado para baixo (lado oposto), não importando a distância entre eles. Isso permite correlações impossíveis na computação clássica.
Criação de Campos Eletromagnéticos e Confinamento de Qubits
Em um chip quântico, campos elétricos (armadilhas de Paul) ou estruturas semicondutoras (pontos quânticos) são criados para confinar elétrons.
Após o confinamento dos elétrons, uma propriedade intrínseca desse átomo é usada para controlar o equivalente ao 0 e 1 da computação clássica. Essa propriedade é designada por spin, o qual se refere à sua orientação magnética que possui dois sentidos: UP (cima) e DOWN (baixo).
Vários conceitos mais complexos não serão tratados neste artigo, pois, apesar da complexidade do assunto, desejo deixá-lo um pouco mais abstrato para melhor compreensão do tema.
Pense na orientação magnética como uma representação de setas que indicam a orientação no momento angular do elétron, com setas para cima representando o spin +1/2 e setas para baixo representando o spin −1/2.
Manipulação do Spin Eletrônico e Emaranhamento Quântico
A partir do momento em que os elétrons estão confinados, ocorre o emaranhamento quântico, um conceito fundamental da física quântica que descreve uma conexão entre partículas, frequentemente referida como uma “ação fantasmagórica à distância”.
Essa conexão permite que mesmo que, por exemplo, dois elétrons estejam muito longe um do outro, eles ainda sim possuem uma conexão entre eles. Isso permite que quando um elétron está com o spin UP (∣↑⟩), automaticamente o seu parceiro no qual está emaranhado quanticamente, possua a posição oposta ao seu spin, ou seja, spin DOWN (∣↓⟩).
Isso se aplica aos elétrons emaranhados confinados no computador quântico, onde a posição do spin de um elétron será a posição oposta de seu outro elétron parceiro e assim por diante.
Considerando isso, elétrons possuem um estado chamado de superposição. Nesse estado, o elétron pode estar com seu spin direcionado para cima e para baixo simultaneamente.
Nesse sentido, podemos nos perguntar afinal, de que forma um computador quântico altera o spin de um único elétron?
De forma simplificada, a mudança de spin do elétron, que pode funcionar como um qubit, utiliza principalmente campos magnéticos oscilantes (como micro-ondas) em frequências extremamente específicas e, em alguns casos, campos elétricos cuidadosamente controlados.
- Campos magnéticos oscilantes (micro-ondas): ao aplicar um campo magnético alternado com uma frequência apropriada, é possível induzir transições entre os estados de spin “para cima” (UP) e “para baixo” (DOWN). Isso equivale a girar o vetor do spin na chamada Esfera de Bloch, mudando o estado quântico do Qubit.
- Campos elétricos: pesquisas recentes indicam que campos elétricos alternados também podem manipular o spin do elétron, aproveitando efeitos relativísticos que fazem com que, no referencial do elétron, um campo elétrico se comporte como um campo magnético.
Arquitetura de Qubits e Portas Lógicas
O design físico desse emaranhamento é similar ao design físico de um chip de computador clássico. Entretanto, em um chip quântico, os próprios elétrons são as conexões, resistores, transistores e capacitores.
A diferença é que em um chip clássico, transistores, resistores e capacitores têm vários átomos de tamanho. Em um chip quântico, esses componentes teriam o tamanho de um único elétron.
Além disso, a energia elétrica presente em um chip clássico viaja à velocidade da luz. Já com o chip quântico, o emaranhamento é instantâneo, o que na teoria pode parecer que é mais rápido que a velocidade da luz, porém isso na realidade não acontece.
O que realmente ocorre é que o emaranhamento cria correlações instantâneas entre partículas, mas não transmite informação. A instantaneidade só existe no nível das probabilidades, não da informação útil. Por isso, não contradiz a relatividade e não oferece um caminho para transmissão de dados ou energia.
Velocidade das Operações
A questão da velocidade em computação quântica vs. clássica é complexa e frequentemente mal compreendida. A vantagem de sistemas quânticos não está na velocidade bruta de operação, mas sim na eficiência algorítmica para problemas matemáticos específicos que a computação clássica não consegue resolver.
Frequências de Operação
Computadores clássicos operam em frequências significativamente mais altas que os quânticos:
- Computação Clássica: CPUs modernas alcançam 4–5 GHz, executando bilhões de operações por segundo.
- Computação Quântica: Operam em frequências de apenas 1–10 MHz, com tempos de porta típicos de 100–1000 nanosegundos.
Diferença de Velocidade Bruta
A comparação em nanossegundos revela diferenças ainda mais impressionantes:
- Operações Quânticas: 555ns (porta simples) e 1.000ns (porta dupla) no IBM; 100ns (porta simples) e 12ns (porta dupla) no Google Sycamore.
- Operações Clássicas: 0,2–0,5ns por instrução na CPU (até 5.000x mais rápido que operações quânticas).
Erros e Correção Quântica
Computadores quânticos de 50–100 Qubits podem teoricamente superar computadores clássicos em tarefas específicas, como fatoração de grandes números, simulação de moléculas complexas, problemas de TSP (Traveling Salesman Problem), aprendizado de máquina quântico e entre outros. Porém, há um ruído gerado nas portas quânticas que limita severamente o tamanho dos circuitos que podem ser executados sem que haja grandes erros.
Ruídos ocorrem, pois o elétron ou íon preso ao circuito quântico é extremamente sensível a qualquer tipo de interferência externa, seja ela flutuações térmicas (variações de temperatura), campos eletromagnéticos, interações com fótons (partículas de luz), impurezas de materiais, imperfeições em semicondutores (silício) e até mesmo em medições nos próprios elétrons.
Todas essas interferências causam o que chamamos de decoerência, onde o elétron perde todas as suas propriedades quânticas (superposição e emaranhamento), ocasionando na destruição da capacidade do sistema quântico de existir em múltiplos estados simultaneamente.
Para ilustrar, considere um sistema quântico de N qubits com 2ᴺ estados possíveis. Isso significa que cada qubit extra emaranhado no sistema resultará em um crescimento exponencial no número de erros de decoerência. Isso ocorre porque a chance de um único qubit ser afetado e resultar na perda de sua superposição aumenta, e um único qubit pode alterar o estado quântico do sistema inteiro.
O gráfico acima ilustra o crescimento exponecial da taxa de erros em computadores quânticos conforme o número de qubits no sistema aumenta. A curva vermelha indica que:
- Inicialmente (1–15 qubits): A taxa de erro permanece baixa e controlável.
- Crescimento acelerado (15–30 qubits): A taxa de erro aumenta rapidamente de forma exponencial.
- Saturação (30–50 qubits): A taxa de erro se aproxima de 100%, tornando o sistema praticamente inviável sem correção de erros.
Atualmente, computadores quânticos ainda sofrem interferência mesmo sob temperaturas próximas ao zero absoluto e isolados, pois qualquer ruído mesmo que mínimo pode ocasionar na falha do sistema inteiro. Para contornar esse desafio, Peter Shor introduziu o primeiro conceito de correção quântica de erros (QEC).
A QEC protege a informação quântica corrigindo os estados dos elétrons emaranhados, pois um erro de qubit causado por um ruído externo pode gerar a decoerência de seu estado antes mesmo das operações do sistema finalizarem. Apesar de ser uma solução viável, correções quânticas exigem que 1 qubit lógico (elétron que seja tolerante a falhas) tenha ~1.000 qubits físicos (estruturas físicas formadas por elétrons, circuitos supercondutores, íons ou fótons emaranhados que protegem a informação contra erros) para correção ativa.
A partir do uso do QEC, qubits lógicos se tornam quase imunes a falhas, pois a correção ajuda a não comprometer a informação que está sendo processada. Além disso, taxas de erro usando métodos de correção como QEC tem uma diminuição de até 50x, aumentando o tempo de coerência em até 100x em sistemas quânticos.
No gráfico acima, sistemas quânticos com QEC implementado possuem o seguinte desempenho:
- Região Inicial (17–49 qubits): Taxa de erro lógica relativamente alta (~10⁻⁴), mas ainda controlável.
- Região de Melhoria (49–200 qubits): Supressão significativa dos erros, com redução rápida.
- Região Otimizada (200+ qubits): Taxa de erro lógica extremamente baixa (~10⁻¹⁵), adequada para algorítmos práticos.
Exemplo Prático: Por que 2 + 2 Falharia?
Na computação clássica, otimizada para operações determinísticas, possui taxas de erro em torno de ~10⁻¹⁸, ou seja, são imunes a erros de decoerência. Portanto, a soma de 2 + 2 nunca falhará em um sistema clássico.
Em relação à computação quântica, a soma de 2 + 2 não falharia por limitações teóricas. O que acontece na prática é que há muitos desafios de controle quântico das operações, entre eles o fato de que operações em sistemas quânticos, ao contrário dos clássicos, são probabilísticas e não determinísticas.
Taxas de erro por porta lógica chegam a 1% em sistemas como os da IBM e Google. Um circuito básico para uma operação de soma pode exigir 10 portas lógicas. Com erro de 1% por porta, a probabilidade de sucesso cai para (0.99)¹⁰ ≈ 90%, pois a cada porta adicionada, a taxa de erro é multiplicada e não somada. Portanto, os erros se acumulam exponencialemente, não linearmente.
Em testes experimentais com IBMQ Lima (7 Qubits), um circuito quântico para 2 + 2 retornou “4” em 82% das execuções, enquanto nos outros 18% foram retornandos outros resultados, como “3” e “5”.
Para facilitar o entendimento, imagine jogar um dado para calcular 2 + 2. No caso clássico, o dado sempre cai em 4 (determinístico). Já no cenário quântico, o dado tem 90% de chance de cair no 4 e 10% de mostrar 3, 5 ou outro resultado (probabilístico).
Desafios de escalabilidade de sistemas quânticos
Com circuitos supercondutores, taxas de erro dos Qubits crescem conforme o tamanho dos circuitos aumenta. Além disso, pelos qubits serem muito pequenos, eles necessitam de muito mais controle eletrônico devido aos Qubits serem fisicamente muito próximos um dos outros.
Dentre os diversos obstáculos de desenvolvimento de sistemas quânticos, os três mais críticos são:
- Fabricação em escala: um dos principais problemas de sistemas quânticos é a complexidade na fabricação e escalabilidade. Qubits supercondutores dependem de junções que exigem litografia de alta resolução (EUV) e materiais exóticos (nióbio), incompatíveis com linhas de produção tradicionais. Além disso, qubits de silício exigem que wafers estejam com pureza de 99,999% e isotopia controlada (silício-28) para minimizar ruídos eletromagnéticos que desestabilizem os Qubits. Por último, fabricar um chip quântico de 100 qubits custa ~US$ 10 milhões, comparado a US$ 50 para um chip clássico de 7 nm.
- Miniaturização: Qubits supercondutores são 10 mil vezes maiores que transistores de silício, podendo ocupar ~100 × 100 μm (incluindo estruturas de controle). Além disso, o emaranhamento dos elétrons causado pelas armadilhas eletromagnéticas pode chegar a níveis macroscópicos (~10 cm), sendo inviáveis para dispositivos portáteis. Por último, estruturas de blindagem magnética aumentam o volume do sistema quântico em mais de 500%.
- Resfriamento: Esses sistemas precisam ser refrigerados a temperaturas baixíssimas, podendo chegar próximo ao 0 absoluto(-273 °C). Além do isolamento que o chip quântico precisa ter, o resfriamento é necessário para os elétrons terem mais tempo de coerência (estabilidade) acima de 1ms. O grande desafio é que um refrigerador comercial custa em torno de U$ 500 mil, com manutenção anual de mais de U$ 100 mil.
O que é Entropia?
O conceito de entropia pode ser bem confuso a um primeiro momento, mas conforme você, caro leitor, for se aprofundando nesse texto, irá compreender a ideia por trás dessa força que controla tudo em nosso universo e como isso se relaciona com o tema central desse artigo, a computação quântica.
A entropia nada mais é que a medida térmica de um sitema fechado, sendo também comumente definida como a medida de estado de desordem. Além disso, ela é a base fundamental da Segunda Lei da Termodinâmica, que descreve como todos os sistemas tendem a um estado de equilíbrio no qual a entropia está no máximo e não há energia disponível para fazer um trabalho útil.
A analogia mais popular e intuitiva que ajuda na compreensão é a do quarto bagunçado. Imagine que você acabou de organizar seu quarto: roupas dobradas no guarda-roupa, livros alinhados na estante, tudo em seu devido lugar. Nesse estado, a entropia é baixa pois há apenas uma (ou poucas) maneiras de manter tudo perfeitamente organizado.
Agora, sem nenhuma intervenção sua, o quarto naturalmente tende a se tornar desordenado com o tempo. Uma meia pode acabar no chão, livros podem ser deixados sobre a mesa, roupas podem se acumular na cadeira. Existem milhares de maneiras diferentes do seu quarto ficar bagunçado, mas apenas uma de estar perfeitamente arrumado. Por isso, a probabilidade de desordem é muito maior, representando alta entropia.
Isso ocorre pois há muito mais opções possíveis para um estado estar desordenado do que para um estado estar ordenado. É um questão de probabilidade estatística. O universo tende naturalmente a evoluir para estados mais prováveis de acontecer, que são os mais desordenados.
Causalidade da Entropia em Sistemas Quânticos
Nos computadores quânticos, a entropia surge de várias maneiras: como medida de incerteza quântica (entropia de Von Neumann), como custo de processamento físico (princípio de Landauer) e como indicador direto dos mecanismos de decoerência e da eficiência dos códigos de correção de erros.
Diferente da Entropia clássica que foi descrita no tópico anterior, a entropia quãntica mede a incerteza sobre o estado quântico, incluindo efeitos puramente quânticos, como superposição e emaranhamento.
Em sistemas isolados (sem interação com o ambiente), a evolução é reversível e a entropia de von Neumann do sistema total permance constante, ou seja, baixa entropia. Quando há interação com o ambiente (sistemas abertos), ocorre a decoerência: as superposições quânticas se perdem, o sistema passa de um estado puro para um estado mista, ou seja, alta entropia.
O grande desafio é que, na prática, é extremamente difícil manter um sistema quântico perfeitamente isolado; por isso, mesmo que a teoria preveja entropia constante para sistemas isolados, qualquer mínima interação com o ambiente faz com que o sistema tenda ao aumento de entropia. Manter sistemas fechados e completamente isolados vai totalmente contra a natureza dos mesmos, pois, inevitavelmente, eles interagem com o ambiente ao redor. Em sistemas abertos, há milhares de estados possíveis nos quais o sistema pode se encontrar desordenado, o que os torna extremamente difíceis de manter isolados e com baixa entropia por longos períodos de tempo. Qualquer ruído no sistema causa decoerência, e a decoerência aumenta a entropia, dificultando o retorno ao estado inicial.
Computação Fotônica: Uma luz no fim do Túnel
A computação fotônica utiliza fótons (partículas de luz) ao invés de elétrons para processar e transmitir informações. Essa tecnologia se baseia em circuitos ópticos e componentes como guias de onde, moduladores e interferõmetros para executar operações lógicas e matemáticas, manipulando propriedades da luz como intensidade, fase e polarização.
Características
- Velocidade: Fótons viagem na velocidade da luz, permitindo taxas de processamento muito maiores.
- Baixo consumo de energia: A movimentação de luz gera menos calor e perdas elétricas.
- Paralelismo intríseco: Capacidade de realizar múltiplos cálculos ao mesmo tempo, aproveitando propriedades físicas únicas da luz.
- Operações em temperatura ambiente: Diferente de muitos sistemas quânticos, processadores fotônicos podem funcionar sem resfriamento extremo.
Vantagens
Além dessas características, a computação fotônica possui vantagens específicas comparadas a sistemas quânticos que podem ajudá-la a enfrentar problemas de entropia e decoerência.
A primeira delas é a imunidade a ruídos externos, onde os fótons interagem muito pouco com o ambiente, permitindo que sistemas fotônicos sejam menos sucetíveis a pertubações externas que resultam em decoerência como ocorrem em sistemas de qubits eletrônicos ou de spin.
Outra grande vantagem são asoperações em temperatura ambiente, onde a necessidade de isolamento térmico e magnético é reduzida e a manutenção de estados quânticos é mantida por mais tempo sem sofrer decoerência.
Desvantagens
A computação ainda que seja muito promissora, apresenta diversos desafios que precisam ser superados para sua adoção em larga escala. Os principais são:
- Miniaturização limitada: Os componentes fotônicos ainda operam, em sua grande maioria, na escala dos micrômetros, enquanto a eletrônica convencional já atinge a escala dos nanômetros. Isso dificuta sua escalabilidade para sistemas mais compactos e que integrem milhões de componentes em um único chip.
- Custo de produção elevado: A fabricação de circuitos fotônicos exige materiais e equipamentos especializados, elevando o custo unitário. A ausência de uma infraestrutura madura, como já existe para chips eletrônicosm contribui para os altos custos.
- Memória óptica e armazenamento: Armazenar dados de forma eficiente e não volátil usando a luz ainda é muito deficiente, limitando a adoção de aplicações que exigem grande capacidade de memória.
- Perda de sinal e erros: Manipular luz em nanoescala pode levar a perdas de sinal e erros de cálculo, exigindo o desenvolvimento de técnicas robustas de correção de erros.
- Fótons idênticos: A computação fotônica só funciona corretamente se os fótons usados forem idênticos. Isso garante que eles possam interferir entre si nos circuitos ópticos, permitindo operações quânticas confiáveis. Além disso, gerar esses fótons idênticos de forma controlada e repetida é um dos grandes desafios atuais da área.
Conclusão
Para concluir, a computação quântica é uma área promissora e que tem o objetivo final de resolver problemas específicos do mundo real que a computação clássica não consegue resolver, e não necessariamente substituí-la por completa. Contudo, o desafio de escabilidade, alto custo de produção e principalmente a alta taxa de decoerência em sistemas quânticos será uma jornada longa a ser resolvida, e que, ao contrário do que muitos meios de comunicação abordam em notícias tendenciosas, a computação quântica dificilmente será de uso doméstico nos próximos 20 anos.