Cientistas chineses criaram a primeira memória superrápida do mundo para computadores quânticos, resolvendo um gargalo crítico de leitura de dados e abrindo caminho para desafios de big data como descoberta de medicamentos e detecção de atividades financeiras fraudulentas.
Computadores quânticos devem resolver problemas complexos em velocidades inatingíveis por computadores tradicionais, e precisam de uma forma eficiente de acessar dados clássicos.
Sem uma interface de dados de alta velocidade, até a máquina quântica mais rápida é desacelerada quando forçada a processar dados clássicos massivos sequencialmente.
A equipe liderada pela Universidade de Zhejiang afirma que a memória de acesso aleatório quântica permite acesso eficiente a dados clássicos para computadores quânticos e é um pré-requisito para muitos algoritmos quânticos alcançarem aceleração quântica.
Computadores quânticos usam qubits para processar informação. Diferentemente dos bits de computadores tradicionais, que podem representar zero ou um, qubits podem existir em um estado de superposição e representar zero e um simultaneamente.
Esta característica peculiar, junto com o entrelaçamento quântico, permite que computadores quânticos executem certas tarefas exponencialmente mais rápido que até os supercomputadores mais poderosos.
Embora cientistas tenham proposto estruturas teóricas para QRAM, demonstrações experimentais reais da tecnologia permanecem limitadas.
Em estudo publicado na revista Nature Physics em março, a equipe disse ter implementado uma arquitetura QRAM em um processador quântico supercondutor.
A estrutura permite que processadores acessem e recuperem dados em superposição, significando que o computador pode olhar múltiplos pontos de dados simultaneamente.
Lu Liqiang, professor assistente na Faculdade de Ciência da Computação e Tecnologia da Universidade de Zhejiang e um dos autores do estudo, disse que a equipe executou com sucesso um protótipo QRAM capaz de acessar dados de 4 bits e 8 bits em um chip quântico supercondutor pela primeira vez.
Isto mostrou que o QRAM poderia lidar com múltiplas entradas de dados ao mesmo tempo, disse Lu ao Science and Technology Daily em maio.
Lu afirmou que embora algoritmos quânticos atuais sejam teoricamente impressionantes, executá-los em computadores quânticos frequentemente requer acessar eficientemente quantidades massivas de dados clássicos. Sem QRAM, muitas aplicações permanecem puramente teóricas.
Em simulações de moléculas de medicamentos, a tecnologia pode extrair rapidamente características topológicas de moléculas de bancos de dados químicos contendo centenas de milhões de entradas em um estado de superposição, encurtando significativamente o ciclo de desenvolvimento de novos medicamentos.
No controle de risco financeiro, a memória poderia ajudar algoritmos quânticos a analisar todas as características de dados ao processar quantidades massivas de registros históricos de transações para detectar atividades fraudulentas.
Na inteligência artificial, permite que IA quântica aproveite totalmente suas capacidades superiores de processamento ao navegar desafios complexos de big data, como processamento de linguagem natural e identificação de imagens, em escalas além do alcance de sistemas clássicos.
Material de referencia publicado por SCMP.
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