Cientista propõe algoritmo para modelar e superar falhas na computação quântica

A principal promessa da computação quântica é resolver em questão de dias problemas em áreas como matemática, finanças e sistemas biológicos tão complexos que um computador clássico levaria centenas de anos para calcular.

No entanto, esses supercomputadores esbarram na barreira do ruído, provocado por problemas de hardware que geram resultados falhos. “Minha pesquisa está no nível do algoritmo. E meu objetivo é descobrir, dado esse ruído no dispositivo, o que podemos fazer sobre isso ao implementar algoritmos quânticos”, diz Xiu Yang, professor assistente de engenharia industrial e de sistemas na Faculdade de Engenharia e Ciência Aplicada da Universidade de Lehigh Rossin, nos EUA.

Yang ganhou recentemente o apoio do programa de desenvolvimento precoce de carreira (CAREER) da National Science Foundation — uma bolsa de US$400 mil ao longo de cinco anos — para sua proposta de desenvolver métodos para modelar a propagação de erros em algoritmos de computação quântica e filtrar o ruído decorrente nos resultados.

Segundo o site Eurekalert, o prêmio NSF CAREER é concedido anualmente a membros do corpo docente em todo o território norte-americano que mesclam a função de professores universitários com pesquisas de destaque.

Yang usará métodos estatísticos e matemáticos de ponta para avaliar a incerteza induzida pelo ruído do dispositivo em algoritmos de computação quântica. Ele acredita que seu trabalho poderia ajudar a avançar a aplicação da computação quântica no mundo real em uma ampla gama de campos, como o desenvolvimento de medicamentos, otimização de portfólio e criptografia de dados, onde a tecnologia é vista como um potencial divisor de águas.

“Meu primeiro objetivo é modelar o acúmulo de ruído”, explicou. “Então, por exemplo, se eu executar um algoritmo iterativo, o ruído ou o erro do dispositivo se acumularão através de cada iteração. É possível que, para alguns algoritmos, o erro seja tão grande que o resultado do algoritmo seja inútil. Mas, em outros casos, pode não ser bastante significativo”.