IA quântica aumentou em 20% a precisão das previsões de sistemas complexos.

Método híbrido de computação quântica e inteligência artificial usa centenas de vezes menos memória e melhora a simulação de processos caóticos - do clima ao fluxo sanguíneo

Pesquisadores do University College London (UCL) criaram um método híbrido que combina computação quântica e inteligência artificial para aprimorar a previsão de sistemas físicos complexos. A proposta supera modelos tradicionais executados apenas em computadores clássicos e pode ser aplicada em áreas como climatologia, medicina e energia.

Como o método funciona (qubits, superposição e emaranhamento)

A abordagem se apoia em computadores quânticos, que processam informação com qubits. Diferentemente dos bits convencionais, os qubits podem assumir 0, 1 ou uma superposição desses estados, o que permite representar um número enorme de estados possíveis. Durante a etapa de treinamento, o computador quântico examina os dados e identifica propriedades estatísticas estáveis; depois, essas propriedades são aproveitadas para treinar o modelo em um supercomputador clássico.

Os principais ganhos vêm de efeitos quânticos como superposição e emaranhamento, que tornam possível tratar grandes volumes de informação de maneira mais compacta. Isso é especialmente útil na modelagem de sistemas complexos, nos quais mudanças em uma região podem repercutir em partes distantes do sistema.

Resultados: 20% mais precisão, centenas de vezes menos memória e estabilidade em sistemas caóticos

Segundo os resultados publicados na revista Science Advances, o sistema híbrido alcança uma precisão 20% maior do que arquiteturas clássicas de modelos de IA. Além disso, o método exige centenas de vezes menos memória e mantém previsões estáveis mesmo quando aplicado a sistemas caóticos.

Infraestrutura usada e próximos usos em turbulência, fluxo sanguíneo e energia

O estudo foi realizado com um computador quântico IQM de 20 qubits, integrado a recursos clássicos de computação no Centro de Supercomputação Leibniz, na Alemanha. Como computadores quânticos operam em temperaturas extremamente baixas, próximas do zero absoluto (-273 °C), sua operação é complexa - embora promissora.

De acordo com o líder dos testes, o professor Peter Coveney, o novo método pode servir para prever turbulência, simular o fluxo sanguíneo, projetar parques eólicos e enfrentar outras tarefas associadas ao caos em matemática, área que investiga o comportamento de sistemas dinâmicos complexos. A equipe pretende ampliar o método para conjuntos de dados maiores, aplicá-lo a problemas reais e criar uma base teórica para sustentar avanços futuros.