Dentro brevemente
- Uma equipe de pesquisa liderada pela Virginia Tech pretende melhorar a computação quântica criando algoritmos projetados para problemas específicos com computadores quânticos, potencialmente acelerando seu desempenho.
- O Departamento de Energia concedeu à equipe uma doação de US$ 5 milhões para aplicar esses algoritmos flexíveis a todos os tipos de máquinas quânticas nos próximos cinco anos.
- O projeto se concentrará na aplicação de química, aprendizado de máquina e física de materiais, oferecendo avanços potenciais no design de medicamentos, soluções energéticas e muito mais.
COMUNICADO DE IMPRENSA – Ser útil é o próximo capítulo importante na próxima história quântica.
Os computadores quânticos ainda precisam ter um desempenho melhor do que os computadores atuais em tarefas de resolução de problemas, mas uma equipe de pesquisadores da Virginia Tech tem um plano para aproximar esse marco: usar um algoritmo que possa ser executado simultaneamente com diferentes tipos de computadores quânticos e problemas específicos. sendo resolvido. .
No início deste mês, o Departamento de Energia concedeu a uma equipe interdisciplinar e multiuniversitária uma doação de US$ 5 milhões por cinco anos para implementar o programa.
Os computadores quânticos processam informações de uma nova maneira. Baseando-se no comportamento contraditório da física no nível quântico, os algoritmos para certos tipos de cálculos funcionam muito rapidamente. E embora a tecnologia esteja avançando rapidamente, ainda está em seus primórdios.
“Temos processadores quânticos de tamanho finito que podem fazer todo tipo de coisas, mas ainda não chegamos ao ponto em que eles possam contribuir para um problema importante, seja ele relacionado ao desenvolvimento de medicamentos, à captação de energia ou a qualquer outra coisa”, disse Ed. Barnes, professor de física na Virginia Tech e investigador principal do projeto.
O que é adesão? Na maior parte, os algoritmos são inteligentes.
“Os algoritmos quânticos existentes são projetados para funcionar com uma máquina quântica geral, mas achamos que haverá um meio-termo de longo prazo onde usaremos diferentes computadores quânticos, dependendo dos problemas que estamos tentando resolver”, disse Barnes, Roger H. Moore e Mojdeh, bolsista do reitor Khatam-Moore.
Um dos tipos mais comuns de computadores quânticos, por exemplo, é baseado em circuitos eletrônicos feitos de materiais supercondutores. Uma plataforma é baseada em nanoestruturas à base de silício, enquanto a outra utiliza átomos presos e controlados por luz.
Diferentes em função e forma, essas máquinas quânticas podem ser mais adequadas para resolver diferentes tipos de problemas. Da mesma forma, algoritmos diferentes podem funcionar melhor em máquinas diferentes – e este é o ponto crucial da abordagem da Virginia Tech.
“Os computadores quânticos são muito diferentes”, disse a professora de física Sophia Economou, que dirige o Virginia Tech Center for Quantum Information Science and Engineering. “Quando você está escrevendo um programa, você realmente não pode ignorar a física ou a engenharia que está acontecendo nos bastidores se quiser ser muito eficiente.”
Para melhorar a eficiência, Barnes, Economou e Nick Mayhall, do Departamento de Química da Virginia Tech, usaram uma abordagem pioneira do trio há alguns anos, focada no desenvolvimento de algoritmos para aplicações quase quânticas.
Tendo este trabalho como plataforma de lançamento, os pesquisadores colaboraram com Sumeet Khatri do Departamento de Ciência da Computação da Virginia Tech e Alexander Kemper da Universidade Estadual da Carolina do Norte e Murphy Niu da Universidade da Califórnia, Santa Bárbara.
Ao longo do projeto, a equipe estenderá o algoritmo adaptativo para lidar com hardware de computação quântica e projetá-lo para corresponder ao problema que pretende resolver, permitindo que o computador chegue a uma solução mais rapidamente.
A equipe testará sua abordagem em três áreas de aplicação: química, aprendizado de máquina e física de materiais.
