Os físicos usaram um computador comum, matemática avançada e software especializado para resolver um problema complexo 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, juntamente com colaboradores da Universidade de Boston. O método deles provou ser eficiente o suficiente para realizar alguns cálculos em um laptop pessoal.
Ao extrair mais poder computacional do hardware convencional, esta 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 determinar a melhor resposta entre muitas soluções possíveis.
Os resultados foram publicados na revista Ciência.
Simulando centenas de qubits interagindo
O desafio envolveu modelar centenas de “qubits” interativos, as contrapartes quânticas dos bits usados em computadores tradicionais. Os qubits foram organizados em redes quadradas, cúbicas ou em forma de diamante.
Um bit normal armazena 0 ou 1. No entanto, um qubit pode existir em uma superposição de vários estados. Esse recurso confere aos sistemas quânticos capacidades extraordinárias, mas também torna seu comportamento extremamente difícil de reproduzir em um computador clássico.
Em artigo de março de 2025, também publicado em Ciênciaoutro grupo de pesquisa relatou o uso de um computador quântico para calcular a dinâmica de um sistema particularmente complexo de qubits. Esta equipe argumentou que um computador clássico não poderia igualar esta conquista.
“Sempre que nós (no CCQ) vemos afirmações como esta, ficamos um pouco céticos”, diz Joseph Tyndall, pesquisador do CCQ e primeiro autor do novo artigo de pesquisa. “Tipo, ‘Você já tentou isso? Você já tentou?”
Para os investigadores do CCQ, a declaração ofereceu uma forma convincente de testar os limites dos seus próprios métodos.
O problema foi uma oportunidade de levar suas ferramentas “para um test drive”, diz o coautor do estudo e pesquisador do CCQ, Miles Staudenmire. “Poderíamos ter escolhido um alvo mais arbitrário”, diz Staudenmire. “Mas foi como, ‘Por que não escolher aquele que tem muitas reivindicações?'”
O problema do emaranhamento quântico
Um dos maiores obstáculos foi o emaranhamento quântico. Quando os qubits ficam emaranhados, suas propriedades permanecem vinculadas mesmo quando os qubits estão distantes. Como resultado, os pesquisadores não podem modelar cada qubit de forma independente.
Em vez disso, são necessários algoritmos complexos para descrever todo o sistema.
“Quando você tem muitas partículas interagindo de acordo com a física quântica, você tem essa função de onda que descreve o estado do sistema”, diz Tyndall. “É um objeto enorme que fica cada vez maior quanto mais partículas existem.”
A função de onda contém a informação necessária para descrever um sistema quântico, mas o seu tamanho cresce exponencialmente à medida que mais partículas são adicionadas.
À medida que o tamanho da função de onda cresce exponencialmente, “simplesmente não consigo armazená-la no meu computador”, diz ele. Lidar com funções de onda tão grandes é um desafio constante na física quântica. No entanto, estes cálculos são importantes para prever o comportamento de materiais quânticos, incluindo supercondutores.
Compressão de um enorme sistema quântico
Os pesquisadores superaram essa barreira desenvolvendo e aplicando novas ferramentas baseadas em redes tensores. Essas estruturas matemáticas comprimem a informação contida na função de onda para que ela possa ser processada de forma mais eficiente.
Tindall compara essa abordagem a “um arquivo zip para uma 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 relacionados entre si”.
Essa compactação tornou a simulação gerenciável em computadores clássicos. Tindall realizou muitos dos primeiros cálculos em um laptop usando ITensor, uma biblioteca de software de rede tensora de alto desempenho construída no CCQ.
A nova simulação também demonstra como a equipe do ITensor está adaptando técnicas de tensores para novos tipos de problemas. Neste caso, os pesquisadores simularam dinâmicas quânticas tridimensionais usando uma rede de tensores 3D.
“Esta compressão muito poderosa pode ser muito eficaz, mas é uma entidade matemática bastante complicada”, diz Tyndall. “Esse é realmente o limite porque trabalhar com esses objetos – especialmente em três dimensões – é muito difícil. Você precisa de códigos e algoritmos complexos para lidar com eles; isso é um desafio de desenvolvimento de software em si.”
Um algoritmo antigo encontra um novo uso
Muitas simulações exigiram apenas recursos computacionais relativamente modestos. Para os primeiros cálculos, Tyndall usou a propagação de crenças, um algoritmo desenvolvido na década de 1980 e 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 usá-lo mais diretamente para muitos problemas mais complexos”, diz Stoudenmire.
Ele contrasta isso com “métodos mais avançados do passado em nossa área”, que “não conseguiam nem começar a resolver alguns desses problemas tridimensionais porque são muito grandes”.
Embora o equipamento fosse modesto, os resultados alcançaram o mais moderno nível de precisão. As simulações produziram soluções consistentes com as previsões teóricas e tiveram um bom desempenho em tarefas menores onde as respostas corretas puderam ser verificadas.
Mais importante ainda, os resultados corresponderam aos obtidos anteriormente com um computador quântico. A diferença era que os novos cálculos não exigiam hardware quântico.
A computação clássica e quântica podem trabalhar juntas
Os resultados contribuem para o debate sobre onde termina a computação clássica e começa a supremacia quântica. Contudo, Tindall e Stoudenmire enfatizam que os dois campos não estão simplesmente em competição entre si.
Simulações clássicas podem ajudar os pesquisadores a entender do que os computadores quânticos são capazes, enquanto os avanços no hardware quântico podem inspirar novos métodos clássicos.
“A coisa boa sobre o debate sobre a computação clássica versus a computação quântica é que há muita sinergia entre as simulações nas quais estamos interessados e o código que estamos escrevendo e o que pode ser implementado nesses computadores quânticos”, diz Tyndall. “Isso pode nos ajudar, e também pode ajudar os pesquisadores em computação quântica, porque obviamente o obstáculo para modelarmos certas coisas é muito mais fácil do que para eles, porque não precisamos construir um computador quântico. Posso apenas escrever o código e clicar em 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 muito mais difíceis de modelar, mas também são diretamente relevantes para a compreensão de materiais quânticos reais.
“São problemas realmente, quantitativamente, muito mais difíceis”, diz Staudenmire. “Então essa é uma das nossas próximas grandes barreiras que queremos limpar.”
