Usos e aplicações da computação quântica
Nesta unidade, você explora algumas das aplicações mais promissoras da computação quântica.
Que 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 de forma eficiente, mas ainda existem problemas que são muito complexos mesmo para um computador quântico resolver.
O diagrama seguinte mostra os diferentes conjuntos de problemas computacionais de acordo com a sua complexidade. A classe de problemas que um computador quântico pode resolver de forma mais eficiente do que um computador clássico são chamados de problemas de polinômios quânticos de erro limitado (BQP). Os problemas de BQP são solucionáveis por um computador quântico em tempo polinomial. Exemplos de problemas de BQP incluem o problema de factorização e o problema de pesquisa.
Há muita pesquisa ativa sobre os tipos de problemas que um computador quântico pode resolver mais rápido do que um computador clássico, e quanto mais rápido. Os computadores quânticos se saem 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 de natureza mecânica quântica, e muitas vezes envolvem interações entre um grande número de partículas quânticas. Os computadores quânticos prometem simular intrinsecamente sistemas de mecânica quântica, 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 Estimador de Recursos Quânticos do Azure 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 a perguntas como, quais recursos de hardware eu preciso? De quantos qubits físicos e lógicos eu preciso e que tipo de qubit? Quanto tempo demora a execução do meu programa? 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 os computadores quânticos dimensionados quando eles estiverem disponíveis.
Acelerações quânticas
Muitos algoritmos quânticos foram desenvolvidos que resolvem certos problemas muito mais rápido do que os algoritmos clássicos. Dois exemplos bem 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, sobre os seus homólogos clássicos.
Um computador quântico que esteja executando o algoritmo de Shor poderia quebrar esquemas criptográficos clássicos, como o esquema Rivest-Shamir-Adleman (RSA), que é amplamente usado no comércio eletrônico para transmissão segura de dados. Este esquema baseia-se na 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 estruturados, executando a pesquisa em menos etapas do que os algoritmos clássicos podem. De facto, qualquer problema que lhe permita verificar se um determinado valor é uma solução válida (um problema sim-or-no) pode ser formulado em termos do problema de pesquisa.