Um novo estudo combina com sucesso técnicas de computação quântica e tradicional para melhorar simulações de sistemas complexos. Usando o QUBO, os pesquisadores alcançaram melhor desempenho computacional na simulação de misturas de polímeros, mostrando potencial para aplicações mais amplas em pesquisa molecular. Crédito: SciTechDaily.com
Um novo estudo mostra como Computação quântica pode ser aproveitado para descobrir novas propriedades de sistemas poliméricos centrais para a biologia e a ciência dos materiais.
O advento da computação quântica está a abrir perspectivas anteriormente inimagináveis para a resolução de problemas considerados fora do alcance dos computadores convencionais, desde a criptografia e farmacologia até às propriedades físicas e químicas de moléculas e materiais. No entanto, as capacidades computacionais dos computadores quânticos atuais ainda são relativamente limitadas. Um estudo recém-publicado em Avanços da Ciência promove uma aliança inesperada entre os métodos usados na computação quântica e tradicional.
A equipe de pesquisa, formada por Cristian Micheletti e Francesco Slongo da SISSA em Trieste, Philipp Hauke da Universidade de Trento e Pietro Faccioli da Universidade de Milano-Bicocca, utilizou uma abordagem matemática chamada QUBO (de “Quadratic Unconstraint Binary Optimization”). que é ideal para computadores quânticos específicos, chamados de “recozimento quântico”.
Revolucionando a simulação de polímeros
O estudo aproveitou a abordagem QUBO para simular de uma maneira radicalmente nova misturas densas de polímeros, que são sistemas físicos complexos centrais para a biologia e a ciência dos materiais. O resultado? Um grande impulso no desempenho computacional foi obtido com os computadores quânticos em comparação com as técnicas tradicionais, fornecendo assim um exemplo significativo do vasto potencial destas tecnologias emergentes. Notavelmente, a abordagem QUBO provou ser particularmente eficaz mesmo quando adotada em computadores convencionais, permitindo aos investigadores descobrir propriedades surpreendentes das misturas de polímeros simuladas.
As implicações podem ser de longo alcance, dado que a abordagem utilizada no estudo é naturalmente adequada para ser transferida para muitos outros sistemas moleculares.
Uma nova perspectiva inspirada na pesquisa em computação quântica
“As técnicas de simulação conhecidas como ‘Monte Carlo’ estão há muito tempo entre os métodos mais poderosos, elegantes e versáteis para estudar sistemas complexos, como polímeros sintéticos ou biológicos, como ADN”, explica Cristian Micheletti, que coordenou o estudo. “No entanto, a eficiência desses métodos diminui à medida que a densidade e o tamanho do sistema aumentam. Por isso, estudar sistemas realistas, como a organização dos cromossomos no núcleo celular, exige enormes investimentos de recursos computacionais.”
Francesco Slongo, estudante de doutoramento da SISSA e primeiro autor do estudo, continua: “Os computadores quânticos prometem grandes aumentos no desempenho computacional, embora com as inevitáveis limitações das novas tecnologias. E é aqui que entra a nova estratégia de simulação, que é ideal para os computadores quânticos pioneiros de hoje, e ainda pode ser transferida com sucesso até mesmo para computadores tradicionais.”
Unindo Computação Quântica e Clássica
Como observam Philipp Hauke e Pietro Faccioli: “Atualmente, já existem máquinas quânticas dedicadas a resolver QUBO e podem ser altamente eficazes. Reformulamos modelos convencionais de polímeros na estrutura QUBO para explorar de forma otimizada tais máquinas. Surpreendentemente, a reformulação do QUBO também se mostrou vantajosa em computadores tradicionais, permitindo simulação mais rápida de polímeros densos do que com métodos estabelecidos. Graças a isso, estabelecemos propriedades até então desconhecidas para esses sistemas, todos usando computadores padrão.”
Implicações, desafios e direções futuras
Já aconteceu antes que modelos físicos criados para aproveitar ao máximo as tecnologias de computação inovadoras tenham se tornado tão bem-sucedidos que acabaram sendo transferidos para diferentes áreas. O caso mais conhecido é o dos modelos de fluidos baseados em rede projetados para supercomputadores da década de 1990, mas agora amplamente utilizados para muitos outros sistemas e tipos de computadores.
O estudo em Avanços da Ciência fornece mais um exemplo, demonstrando como metodologias inspiradas na computação quântica podem abrir caminho para a exploração de novos materiais e a compreensão do funcionamento de sistemas moleculares de interesse biológico.
Referência: “A codificação inspirada em quântica melhora a amostragem estocástica de sistemas de matéria mole” por Francesco Slongo, Philipp Hauke, Pietro Faccioli e Cristian Micheletti, 25 de outubro de 2023, Avanços da Ciência.
DOI: 10.1126/sciadv.adi0204
A pesquisa foi apoiada pela bolsa NRRP CN 00000013 CN-HPC, M4C2I1.4, spoke 7, financiada pela NextGenerationEU, e pela bolsa inicial do ERC StrEnQTh (projeto ID 804305). Este projeto foi financiado pela União Europeia no âmbito do programa Horizonte Europa — Acordo de Subvenção 101080086 — NeQST. No entanto, os pontos de vista e opiniões expressos são exclusivamente do(s) autor(es) e não refletem necessariamente os da União Europeia ou da Comissão Europeia. Nem a União Europeia nem a autoridade que concedeu o financiamento podem ser responsabilizadas.
