Usos e aplicativos de computação quântica
Nesta unidade, você explorará algumas das aplicações mais promissoras da computação quântica.
Quais problemas os computadores quânticos podem resolver?
Um computador quântico não é um supercomputador que pode fazer tudo mais rápido ou que pode resolver todos os problemas possíveis. Um computador quântico expande o conjunto de problemas que podemos resolver com eficiência, mas ainda há problemas que são muito complexos até mesmo para um computador quântico resolver.
O diagrama a seguir mostra os diferentes conjuntos de problemas computacionais de acordo com sua complexidade. A classe de problemas que um computador quântico pode resolver com mais eficiência do que um computador clássico é chamada de problemas de polinomiais quânticos de erro limitado (BQP). Problemas de BQP são solvíveis por um computador quântico em tempo polinomial. Exemplos de problemas de BQP incluem o problema de fatoramento e o problema de pesquisa.
Há muitas pesquisas ativas sobre os tipos de problemas que um computador quântico pode resolver mais rápido do que um computador clássico e quão mais rápido. Computadores quânticos se dão excepcionalmente bem com problemas em que precisamos calcular um grande número de combinações possíveis.
Simulação quântica
A mecânica quântica é como o sistema operacional subjacente do nosso universo e descreve como os blocos de construção fundamentais da natureza se comportam. Reações químicas, processos celulares e comportamento material são todos mecânicos quânticos por natureza, e muitas vezes envolvem interações entre um grande número de partículas quânticas. Os computadores quânticos prometem simular sistemas mecânicos quânticos intrinsecamente, como moléculas, porque os qubits podem ser usados para representar os estados quânticos naturais nesses sistemas. Exemplos de sistemas quânticos que podemos modelar incluem fotossíntese, supercondutividade e formações moleculares complexas.
Estimativa de recursos
O Avaliador de Recursos do Azure Quantum ajuda você a se preparar para o futuro da computação quântica fornecendo uma maneira de estimar os recursos necessários para executar seus programas quânticos em computadores quânticos dimensionados. A estimativa de recursos ajuda você a responder perguntas como, quais recursos de hardware preciso? Quantos qubits físicos e lógicos eu preciso e que tipo de qubit? Quanto tempo meu programa leva para ser executado? Como os recursos necessários se comparam entre diferentes tecnologias de qubit?
Com a estimativa de recursos, você pode refinar seus algoritmos quânticos e criar soluções que aproveitam computadores quânticos dimensionados quando eles ficam disponíveis.
Aumentos de velocidade quânticos
Muitos algoritmos quânticos foram desenvolvidos que resolvem determinados problemas muito mais rápido do que algoritmos clássicos. Dois exemplos conhecidos são o algoritmo de Grover e o algoritmo de Shor. O algoritmo de Grover produz uma aceleração polinomial, e o algoritmo de Shor uma aceleração exponencial em relação aos seus equivalentes clássicos.
Um computador quântico que executa o algoritmo de Shor pode quebrar esquemas criptográficos clássicos, como o esquema Rivest-Shamir-Adleman (RSA), que é amplamente usado no comércio eletrônico para transmissão de dados segura. Esse esquema depende da dificuldade que os computadores clássicos têm com a fatoração de grandes inteiros em produtos de grandes números primos.
O algoritmo de Grover acelera a solução para pesquisas de dados não estruturadas, executando a pesquisa em menos etapas do que os algoritmos clássicos podem. De fato, qualquer problema que permita verificar se um determinado valor é uma solução válida (um problema sim-or-no) pode ser formulado em termos do problema de pesquisa.