Tecnologia
Sistema quântico supera inteligência artificial clássica em teste real e impulsiona futuro mais sustentável para supercomputação

Pesquisadores acabam de alcançar um marco histórico na computação quântica, demonstrando que mesmo processadores quânticos pequenos já conseguem superar algoritmos clássicos em tarefas específicas de aprendizado de máquina. Esta descoberta, publicada na prestigiada revista Nature Photonics, oferece um vislumbre concreto do futuro da computação e da inteligência artificial.
Uma equipe internacional liderada pela Universidade de Viena comprovou que sistemas quânticos podem classificar dados com menor taxa de erro que seus equivalentes convencionais, algo raro de se demonstrar com o hardware quântico disponível atualmente.
Quando fótons superam códigos tradicionais
O experimento ocorreu na intersecção de duas tecnologias revolucionárias: a computação quântica, que promete transformar fundamentalmente o processamento de informações, e a aprendizagem de máquina, já onipresente em nosso cotidiano digital.
Utilizando um processador quântico fotônico desenvolvido no Politecnico di Milano, na Itália, em conjunto com um algoritmo proposto pela empresa britânica Quantinuum, os pesquisadores conseguiram classificar pontos de dados — tarefa essencial em sistemas modernos de inteligência artificial — com maior precisão que métodos clássicos.
“Descobrimos que, para tarefas específicas, nosso algoritmo comete menos erros do que seu equivalente clássico”, disse Philip Walther, líder do projeto na Universidade de Viena. Esta é uma das primeiras demonstrações práticas, não apenas teóricas, de vantagem quântica em tarefas reais de IA.
IA mais sustentável, rápida e inteligente
Além da maior precisão, o estudo revelou outra vantagem significativa: a eficiência energética. Por utilizarem luz para processar informações, os sistemas quânticos fotônicos consomem consideravelmente menos energia que hardware tradicional.
“Isso pode ser crucial no futuro, dado que algoritmos de aprendizado de máquina estão se tornando inviáveis devido ao alto consumo de energia”, explicou a coautora Iris Agresti, destacando uma preocupação crescente na indústria de tecnologia.
O autor principal do estudo, Zhenghao Yin, complementou dizendo que “Isso implica que os computadores quânticos existentes podem apresentar bom desempenho sem necessariamente ultrapassar a tecnologia de ponta atual”. Esta observação é especialmente relevante considerando as limitações dos atuais processadores quânticos.
A equipe conseguiu isolar a contribuição especificamente quântica no processo de classificação, identificando cenários onde sistemas quânticos têm vantagem natural. Este resultado não apenas valida o potencial de processadores quânticos fotônicos, mas estabelece fundamentos para reconhecer quais tarefas de aprendizado de máquina podem se beneficiar da computação quântica mesmo com o hardware limitado disponível hoje.
Os resultados sugerem um futuro onde algoritmos inspirados em princípios quânticos podem impulsionar os limites da computação convencional, enquanto plataformas fotônicas contribuem para uma IA mais sustentável. Esta simbiose entre computação quântica e aprendizado de máquina clássico pode representar o próximo salto evolutivo em nossa capacidade de processar informações.


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