Aprendizagem quântica de máquinas e o futuro da inteligência artificial

Quer se trate das recomendações da Netflix de programas que gostaríamos de ver ou mesmo de aplicações para smartphones como a Siri, a inteligência artificial tornou-se uma necessidade para o público em geral. A inteligência artificial (IA) trouxe uma nova invenção conhecida como aprendizagem quântica de máquinas que poderá revolucionar a estrutura social assim que for inventada.

Aprendizagem quântica de máquinas: O que é?

Assim, a aprendizagem automática quântica (QML) integra dois domínios – a computação quântica e a aprendizagem automática. Os computadores quânticos utilizam bits quânticos ou qubits, enquanto os computadores clássicos trabalham com bits de dados. Estes qubits podem estar em vários estados ao mesmo tempo devido à sobreposição e ao entrelaçamento – os computadores quânticos podem processar grandes volumes de dados e resolver problemas em minutos.

Porque é que tudo muda na aprendizagem automática quântica?

Tem impacto no aumento da precisão, eficácia e eficiência dos actuais algoritmos de aprendizagem automática. A computação quântica pode ser utilizada para efetuar cálculos muito complexos a uma velocidade nunca antes vista e talvez em grande escala.

Para além de ultrapassar quantitativamente várias questões, sugere novos problemas e novos domínios em que as técnicas de computação quântica podem ser aplicadas, o que abre novas perspectivas interessantes no domínio da inteligência artificial.

Assim, ao analisar as oportunidades da aprendizagem automática quântica, é importante compreender como este conceito se insere no contexto geral da inteligência artificial.

Sinergia Multidisciplinar

A implementação da aprendizagem automática com a ajuda de computadores, juntamente com os conceitos de inteligência artificial e de física quântica, constitui a aprendizagem automática quântica.

Desta forma, é gerada uma sinergia muito poderosa que permite que os algoritmos quânticos, como o eigensolver quântico variacional (VQE) e o algoritmo de otimização aproximada quântica (QAOA), resolvam problemas de otimização e de valores próprios mais rapidamente do que os algoritmos clássicos. Melhoram várias outras operações que incluem a classificação, a ordenação e a estimativa, tornando possível o desenvolvimento de operações sofisticadas de aprendizagem automática.

Avanços algorítmicos

A aprendizagem automática quântica traz novas abordagens de algoritmos, por exemplo, a máquina de vectores de suporte quântico e a rede neural quântica (QNN). As redes neuronais quânticas assumem também a forma de análogos clássicos e baseiam-se nos princípios da mecânica quântica para processar a informação, na esperança de obter taxas de convergência exponencialmente melhores tanto para a inferência como para a formação.

Além disso, a máquina de vectores de suporte quântica distingue-se da máquina de vectores de suporte normal (SVM) e melhora as características de desempenho da diferenciação entre os intrincados padrões de dados através da capacidade dos núcleos quânticos, que podem mapear os dados no espaço de características quânticas de elevada dimensão.

Escalabilidade e eficiência

A aprendizagem automática é um processo relativamente adequado para ser tratado com a ajuda de computadores quânticos, uma vez que estes não têm o problema da dimensionalidade devido ao seu paralelismo inerente. Conjuntos de dados de grandes dimensões não são um problema para métodos como a análise quântica de componentes principais (QPCA) e as máquinas quânticas de Boltzmann (QBM), e fornecem soluções escaláveis para problemas que são insolúveis a nível clássico.

Atenuação de erros e tolerância a falhas

Torna-se crucial enfrentar os erros e a decoerência aquando da transição para a computação quântica mais próxima das plataformas físicas. Os algoritmos quânticos assentam em protocolos como a computação quântica tolerante a falhas e a correção quântica de erros (QEC). Estas são condições prévias para utilizar a aprendizagem automática quântica em todo o seu potencial e/ou para estabelecer modelos de inteligência artificial fiáveis e precisos.

Utilização na vida real

E esta tecnologia não é apenas teórica. As empresas já estão a analisar os algoritmos quânticos para melhorar os seus produtos e serviços em vários domínios.

Considerações éticas

As questões éticas, como a segurança das tecnologias, a privacidade dos dados e o impacto da inteligência artificial na sociedade, são significativas. Estes desenvolvimentos exigem a influência de regulamentos rigorosos e uma maior abertura para serem utilizados em benefício da sociedade. Assim, com a ajuda da introdução da criptografia quântica e da aprendizagem automática quântica, a segurança pode ser reforçada e a confiança na inteligência artificial pode ser ganha através da proteção de informações sensíveis.

Utilizações e consequências

A vasta gama de utilizações da aprendizagem automática quântica aponta para um futuro brilhante da inteligência artificial em vários domínios:

Cuidados médicos

• Descoberta de medicamentos: Os computadores quânticos, capazes de reproduzir reacções químicas complexas a um nível nunca antes visto, podem ajudar a analisar a informação genética e molecular e acelerar o processo de desenvolvimento de novos medicamentos.
• Medicina personalizada: Assim, a utilização de técnicas quânticas de aprendizagem de máquinas pode contribuir para a criação de programas individuais para o tratamento de muitos pacientes com base na análise de grandes conjuntos de dados genéticos.

Finanças

• Análise e gestão de riscos: A aprendizagem automática quântica pode dar novas perspectivas sobre a análise de riscos, o desvio de fundos e a negociação algorítmica, devido à sua capacidade de considerar rapidamente dados económicos estruturais complexos.

Cibersegurança

• Segurança e encriptação de dados: Assim, na criptografia quântica, a proteção contra esses computadores quânticos em rápido desenvolvimento é possível de uma nova forma.

Logística

• Problemas de otimização: Através da aplicação de algoritmos quânticos, é possível determinar as formas mais eficientes de distribuir os produtos e de chegar aos potenciais consumidores e clientes, bem como os custos de aprovisionamento.

Obstáculos futuros

• Restrições de hardware: No entanto, a maior probabilidade de decoerência quântica e a suscetibilidade a erros dos computadores quânticos atualmente existentes impossibilitam um grande número de utilizações na vida real.
• Escalabilidade: Os computadores quânticos são difíceis de escalar para uma grande quantidade de qubits, mantendo a estabilidade e a coerência, o que constitui um dos principais desafios técnicos.
• Desenvolvimento de algoritmos: Muitos destes algoritmos quânticos são ainda de natureza teórica, pelo que é necessário trabalhar mais nestes algoritmos.

Perspectivas futuras

Assim, é seguro dizer que o futuro da aprendizagem automática quântica é de facto muito brilhante. Os estudos existentes centram-se na melhoria da computação quantitativa e na eliminação de desafios. Assim, pode presumir-se que o papel da inteligência artificial, juntamente com a computação quântica, com a ajuda de algoritmos mais complexos e melhor equipamento, ajudará no futuro a resolver alguns dos principais problemas que as empresas modernas enfrentam.

Resumo

A aprendizagem automática quântica combina o poder da computação quântica com a aprendizagem automática, prometendo oferecer velocidade, precisão e escala. Os computadores quânticos, utilizando a sobreposição e o emaranhamento, podem tratar conjuntos de dados maciços e cálculos complexos de forma exponencialmente mais rápida do que os computadores clássicos. A utilização abrange tudo, desde a aceleração da descoberta de medicamentos e da medicina personalizada até à análise de risco em finanças e cibersegurança através da criptografia quântica.

Desafios como a decoerência quântica e a escalabilidade significam que temos de continuar a inovar nos algoritmos quânticos e na correção de erros. Os modelos híbridos que combinam a computação quântica e a clássica podem ajudar a atenuar estes desafios e aumentar o poder computacional.

À medida que a aprendizagem automática quântica amadurece, o seu impacto na inteligência artificial e na sociedade será enorme, remodelando os sectores e abrindo novas fronteiras de inovação tecnológica e de resolução de problemas. A privacidade e a segurança dos dados serão importantes à medida que as aplicações da aprendizagem automática quântica crescem, pelo que é necessário geri-las cuidadosamente para tirar o máximo partido delas para a sociedade.

Por último, preparámos para si as perguntas mais frequentes e as respectivas respostas

O que é a aprendizagem automática quântica?

A aprendizagem automática quântica combina a computação quântica e a aprendizagem automática para melhorar a precisão, a eficiência e a eficácia dos algoritmos de aprendizagem automática.

Como é que a aprendizagem automática quântica funciona?

Os computadores quânticos utilizam qubits que podem estar em vários estados ao mesmo tempo (sobreposição) para resolver problemas complexos mais rapidamente do que os computadores clássicos. Os algoritmos de aprendizagem automática quântica, como o eigensolver quântico variacional e o algoritmo de otimização aproximada quântica, resolvem problemas de otimização de forma significativamente mais rápida.

Quais são as utilizações reais da aprendizagem automática quântica?

A aprendizagem automática quântica tem aplicações em vários domínios, incluindo a descoberta de medicamentos, a medicina personalizada, as finanças e a logística.

Quais são os desafios da aprendizagem automática quântica?

Os computadores quânticos actuais são propensos a erros e difíceis de escalar. Muitos algoritmos de aprendizagem automática quântica são ainda teóricos e requerem um maior desenvolvimento.

Qual é o futuro da aprendizagem automática quântica?

O futuro da aprendizagem automática quântica é promissor, com a investigação em curso centrada na melhoria da computação quântica e na superação dos desafios actuais. Espera-se que os avanços nos algoritmos e na correção de erros, juntamente com modelos híbridos que combinam a computação clássica e quântica, conduzam a avanços significativos na inteligência artificial e na resolução de problemas em vários sectores.