Os físicos usaram um computador comum, matemática avançada e software especializado para resolver um difícil problema de física quântica que foi descrito como fora do alcance das máquinas clássicas.
O trabalho foi realizado por pesquisadores do Centro de Física Quântica Computacional (CCQ) do Flatiron Institute da Simons Foundation, em conjunto com colaboradores da Universidade de Boston. Seu método se mostrou eficiente o suficiente para que alguns cálculos fossem executados em um laptop pessoal.
Ao extrair mais poder computacional do hardware convencional, a abordagem poderia expandir a gama de problemas de dinâmica quântica que os cientistas podem estudar. Também pode oferecer uma estratégia útil para problemas de otimização nos quais os pesquisadores devem identificar a melhor resposta entre muitas soluções possíveis.
As descobertas foram publicadas na revista Ciência.
Simulando centenas de Qubits em interação
O desafio envolveu modelar centenas de “qubits” interativos, as contrapartes quânticas dos bits usados pelos computadores tradicionais. Os qubits foram organizados em redes quadradas, cúbicas ou em forma de diamante.
Um bit convencional armazena 0 ou 1. Um qubit, entretanto, pode existir em uma superposição de vários estados. Esse recurso confere aos sistemas quânticos capacidades incomuns, mas também torna seu comportamento extremamente difícil de reproduzir em um computador clássico.
Em artigo de março de 2025, também publicado em Ciênciaoutra equipe de pesquisa relatou o uso de um computador quântico para calcular a dinâmica de um sistema qubit especialmente complexo. Essa equipe argumentou que um computador clássico não poderia igualar a conquista.
“Sempre que nós (no CCQ) vemos este tipo de afirmações, ficamos um pouco céticos”, diz Joseph Tindall, cientista pesquisador associado do CCQ e primeiro autor do novo artigo da Science. “Tipo, ‘Você tentou isso? Você tentou aquilo?'”
Para os investigadores do CCQ, a afirmação ofereceu uma forma convincente de testar os limites das suas próprias técnicas.
O problema serviu como uma oportunidade para levar suas ferramentas “para um test drive”, diz o coautor do estudo e cientista pesquisador do CCQ, Miles Stoudenmire. “Poderíamos ter escolhido um alvo mais arbitrário”, diz Stoudenmire. “Mas foi como ‘Por que não escolher este que tem uma grande reivindicação?'”
O desafio do emaranhamento quântico
Um dos maiores obstáculos foi o emaranhamento quântico. Quando os qubits ficam emaranhados, suas propriedades permanecem conectadas, mesmo quando os qubits estão separados por grandes distâncias. Como resultado, os pesquisadores não podem modelar cada qubit de forma independente.
Em vez disso, são necessários algoritmos sofisticados para descrever todo o sistema.
“Quando você tem muitas partículas que interagem pela física quântica, você tem essa função de onda que descreve o estado do sistema”, diz Tindall. “É este enorme objeto que fica cada vez maior quanto mais partículas existem.”
A função de onda contém a informação necessária para descrever o sistema quântico, mas o seu tamanho aumenta exponencialmente à medida que mais partículas são adicionadas.
À medida que o tamanho da função de onda cresce exponencialmente, “simplesmente não consigo armazená-la diretamente no meu computador”, diz ele. Trabalhar com funções de onda tão enormes é um problema recorrente na física quântica. No entanto, estes cálculos são essenciais para prever o comportamento dos materiais quânticos, incluindo os supercondutores.
Comprimindo um vasto sistema quântico
Os pesquisadores superaram essa barreira desenvolvendo e aplicando novas ferramentas baseadas em redes tensores. Essas estruturas matemáticas comprimem as informações contidas em uma função de onda para que possam ser tratadas com mais eficiência.
Tindall compara a abordagem a “um arquivo zip para a função de onda onde você pegou todas essas informações e as comprimiu nesta estrutura de dados matemáticos cheia de pequenas tabelas de números que estão interconectadas entre si”.
Essa compressão tornou a simulação gerenciável em computadores clássicos. Tindall completou muitos dos primeiros cálculos em um laptop usando ITensor, uma biblioteca de software de rede tensora de alto desempenho criada no CCQ.
As novas simulações também demonstram como a equipe do ITensor está adaptando técnicas de tensores para novos tipos de problemas. Neste caso, os pesquisadores modelaram a dinâmica quântica tridimensional com uma rede de tensores 3D.
“É esta compressão muito poderosa que pode ser muito eficaz, mas é um objeto matemático bastante complexo”, diz Tindall. “Isso realmente é uma espécie de fronteira, porque trabalhar com esses objetos – especialmente em três dimensões – é muito inexplorado. Você precisa de códigos e algoritmos sofisticados para lidar com eles; é um desafio de engenharia de software em si.”
Um algoritmo mais antigo encontra um novo uso
Muitas das simulações exigiram apenas recursos computacionais relativamente modestos. Para os primeiros cálculos, Tindall usou a propagação de crenças, um algoritmo desenvolvido na década de 1980 que os pesquisadores adaptaram recentemente para sistemas quânticos.
“É um pouco mais aproximado do que alguns dos outros métodos, mas é muito mais barato e podemos executá-lo de forma muito mais direta em muitos problemas mais difíceis”, diz Stoudenmire.
Ele contrasta isso com “métodos mais sofisticados do passado em nossa área” que “não seriam capazes nem de começar a resolver alguns desses problemas tridimensionais, porque eles são muito grandes”.
Embora o hardware fosse modesto, os resultados alcançaram níveis de precisão de última geração. As simulações produziram soluções alinhadas com as previsões teóricas e tiveram um bom desempenho em problemas menores onde as respostas corretas puderam ser verificadas.
Mais importante ainda, os resultados concordaram com os obtidos anteriormente com um computador quântico. A diferença era que os novos cálculos não exigiam hardware quântico.
A computação clássica e quântica podem funcionar juntas
As descobertas contribuem para o debate sobre onde termina a computação clássica e começa a vantagem quântica. Contudo, Tindall e Stoudenmire enfatizam que os dois campos não estão simplesmente competindo entre si.
Simulações clássicas podem ajudar os pesquisadores a entender o que os computadores quânticos são capazes de fazer, enquanto o progresso no hardware quântico pode inspirar novos métodos clássicos.
“O lado bom do debate entre computação clássica versus computação quântica é que há muita sinergia entre o tipo de simulações nas quais estamos interessados e os códigos que escrevemos e o que pode ser realizado nesses computadores quânticos”, diz Tindall. “Isso pode ajudar a nos orientar, e também pode ajudar a orientar os pesquisadores de computação quântica, porque, obviamente, a barreira de entrada para simularmos certas coisas é muito mais fácil do que para eles, porque não precisamos construir um computador quântico. Posso apenas escrever algum código e pressionar ‘executar’ no meu computador pessoal.”
O próximo desafio de simulação quântica
Os pesquisadores estão agora desenvolvendo métodos que vão além dos sistemas feitos apenas de qubits. Seu próximo objetivo é modelar elétrons que podem se mover entre diferentes locais.
Esses sistemas são significativamente mais difíceis de simular, mas também são diretamente relevantes para a compreensão de materiais quânticos reais.
“Eles são realmente, quantitativamente, problemas muito mais difíceis”, diz Stoudenmire. “Então essa é uma das nossas próximas grandes barreiras que queremos limpar.”
