17 de outubro de 2025
Saiba como a otimização quântica está a redefinir a IA e a aprendizagem profunda. Explore como os algoritmos quânticos, os qubits e a computação híbrida geram modelos mais inteligentes e rápidos.
A maior parte dos sistemas de IA de ponta, desde um carro autónomo a um modelo de previsão de acções, estão constantemente a fazer concessões à medida que se ajustam, aperfeiçoam e aprendem com a experiência. Por detrás destas decisões está um dos processos mais importantes da IA: a otimização.
Por exemplo, um modelo de IA treinado para reconhecer sinais de trânsito ou prever os preços das casas aprende com exemplos. À medida que treina, melhora continuamente a forma como aprende. Cada passo ajusta milhões de parâmetros, afinando pesos e enviesamentos para reduzir os erros de previsão e melhorar a precisão.
Pode pensar-se neste processo como um problema de otimização em grande escala. O objetivo é encontrar a melhor combinação de parâmetros que forneça resultados precisos, sem excessos de ajuste ou desperdício de recursos computacionais.
De facto, a otimização é uma parte fundamental da inteligência artificial. Quer um modelo de IA esteja a identificar uma imagem ou a prever um preço, tem de procurar a solução mais eficaz entre inúmeras possibilidades. Mas à medida que os modelos e os conjuntos de dados crescem, esta pesquisa torna-se cada vez mais complexa e computacionalmente dispendiosa.
A otimização quântica é uma abordagem emergente que poderá ajudar a resolver este desafio. Baseia-se na computação quântica, que utiliza os princípios da mecânica quântica para processar informação de novas formas.
Em vez de bits que só podem ser 0 ou 1, os computadores quânticos utilizam qubits que podem existir em vários estados ao mesmo tempo. Isto permite-lhes explorar muitas soluções possíveis em paralelo, resolvendo problemas de otimização complexos de forma mais eficiente do que os métodos clássicos em alguns casos.
No entanto, o paralelismo quântico não é o mesmo que fazer funcionar muitos processadores clássicos ao mesmo tempo. Trata-se de um processo probabilístico que depende da interferência quântica para produzir resultados úteis.
Em termos simples, isto significa que os computadores quânticos não testam todas as possibilidades de uma só vez. Em vez disso, utilizam a interferência, em que certas possibilidades se reforçam mutuamente e outras se anulam, para aumentar as hipóteses de encontrar a resposta correta.
Neste artigo, vamos explorar o funcionamento da otimização quântica, a sua importância e o que poderá significar para o futuro da computação inteligente. Vamos lá começar!
A otimização quântica é um campo em crescimento no âmbito da computação quântica que se centra na resolução de problemas de otimização complexos utilizando as propriedades únicas da mecânica quântica. Baseia-se em décadas de investigação em ciências informáticas e física, combinando-as para enfrentar desafios com os quais a computação tradicional se debate.
A ideia de utilizar sistemas quânticos para otimização surgiu pela primeira vez no final dos anos 90, quando os investigadores começaram a explorar a forma como princípios quânticos como a sobreposição (estados simultâneos) e o emaranhamento (qubits ligados) podiam ser aplicados à resolução de problemas.
Com o passar do tempo, isto evoluiu para a otimização quântica, em que os investigadores desenvolveram algoritmos que utilizam efeitos quânticos para procurar eficientemente soluções óptimas em espaços problemáticos grandes e complexos.
No seu cerne, a otimização quântica assenta em três componentes fundamentais: algoritmos quânticos, qubits e circuitos quânticos. Os algoritmos quânticos fornecem a lógica que permite a exploração eficiente de grandes conjuntos de soluções possíveis.
Estes algoritmos funcionam com qubits, as unidades fundamentais da informação quântica, que diferem dos bits clássicos (as unidades binárias de dados nos computadores tradicionais que podem conter um valor de 0 ou 1) porque podem existir num estado de sobreposição, representando 0 e 1 ao mesmo tempo.
Esta propriedade única permite que os sistemas quânticos avaliem múltiplas possibilidades em simultâneo, expandindo significativamente o seu potencial computacional. Entretanto, os circuitos quânticos ligam qubits através de sequências de portas quânticas, que controlam a forma como a informação flui e interage para orientar gradualmente o sistema para uma solução quase óptima.
Eis algumas das principais diferenças entre as abordagens de otimização clássica e quântica:
Em seguida, vamos ver como funciona a otimização quântica. Tudo começa com a definição de um problema do mundo real e a sua tradução numa forma que um computador quântico possa processar.
Eis uma visão geral das principais etapas envolvidas na otimização quântica:
Graças aos recentes avanços na computação quântica, os investigadores desenvolveram uma série de algoritmos de otimização quântica que visam resolver problemas complexos de forma mais eficiente. Estas abordagens estão a moldar o futuro deste domínio. Vejamos alguns dos principais.
O recozimento quântico é uma técnica utilizada para resolver problemas de otimização que envolvem encontrar a melhor disposição ou combinação entre muitas possibilidades. Estes problemas são designados por problemas de otimização combinatória, como a programação de entregas, o encaminhamento de veículos ou o agrupamento de pontos de dados semelhantes.
O método é inspirado num processo físico conhecido como recozimento, em que um material é lentamente arrefecido para atingir um estado estável e de baixa energia. De forma semelhante, o recozimento quântico orienta gradualmente um sistema quântico para o seu estado de energia mais baixo, que representa a melhor solução possível para o problema.
Este processo, baseado nos princípios da computação quântica adiabática, permite que o sistema explore muitas soluções potenciais e se fixe numa que esteja próxima do ótimo. Como os resultados são probabilísticos, o processo é normalmente repetido várias vezes, sendo a computação clássica frequentemente utilizada posteriormente para aperfeiçoar as respostas.
O recozimento quântico mostra potencial para resolver problemas de otimização do mundo real em áreas como a logística, o agrupamento e a atribuição de recursos. No entanto, os investigadores ainda estão a explorar quando e como poderá ter um melhor desempenho do que os métodos tradicionais.
O Algoritmo de Otimização Quântica Aproximada (QAOA) também lida com problemas de otimização combinatória, mas de uma forma diferente do recozimento quântico. Em vez de evoluir gradualmente para o estado de energia mais baixo, o QAOA alterna entre duas funções de energia, chamadas Hamiltonianas.
Uma representa o objetivo e as restrições do problema, enquanto a outra ajuda o sistema a explorar novas configurações. Ao alternar entre estas fases, o algoritmo move-se constantemente em direção a uma solução quase óptima.
O QAOA funciona em sistemas híbridos quânticos e clássicos, em que o computador quântico gera soluções possíveis e um computador clássico ajusta os parâmetros após cada execução. Esta abordagem torna o QAOA uma ferramenta flexível para muitas tarefas de otimização, incluindo programação, encaminhamento e problemas gráficos como o MaxCut (encontrar a melhor forma de dividir uma rede em duas partes) e a cobertura de vértices (selecionar o conjunto mais pequeno de nós que se ligam a todas as arestas de uma rede). Embora a investigação ainda esteja em curso, a QAOA é vista como um passo promissor para a combinação da otimização clássica e quântica.
Outro algoritmo importante é o Variational Quantum Eigensolver (VQE). Ao contrário do QAOA e do recozimento quântico, que lidam com problemas de otimização combinatória envolvendo escolhas discretas, o VQE centra-se na otimização contínua, em que as variáveis podem assumir uma gama de valores em vez de opções fixas.
É utilizado principalmente para estimar o estado fundamental, ou a energia mais baixa possível, de um sistema quântico. Este facto torna-a especialmente útil para o estudo do comportamento molecular e material em física e química.
A VQE também utiliza uma abordagem híbrida que combina a computação quântica e a clássica. O computador quântico prepara e testa os estados possíveis, enquanto o computador clássico analisa os resultados e ajusta os parâmetros para melhorar a precisão.
Como requer menos qubits e circuitos mais simples, a VQE tem um bom desempenho nos actuais dispositivos NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum). Trata-se da geração atual de computadores quânticos que têm um número limitado de qubits e são afectados pelo ruído, mas que ainda são suficientemente potentes para a investigação e para as primeiras experiências práticas.
A VQE tornou-se uma ferramenta essencial na química quântica, na ciência dos materiais e na otimização de processos. Ajuda os investigadores a modelar moléculas, estudar reacções e encontrar configurações estáveis.
A programação semidefinida (SDP) é um método matemático utilizado para resolver problemas de otimização que incluem relações lineares entre variáveis. É frequentemente aplicado quando o objetivo é encontrar o melhor resultado possível, mantendo determinadas condições dentro de um intervalo válido.
Os algoritmos SDP quânticos têm como objetivo tornar estes cálculos mais rápidos, especialmente quando os dados envolvem muitas variáveis ou espaços complexos e de elevada dimensão. Utilizam princípios de computação quântica para analisar várias possibilidades ao mesmo tempo, o que pode tornar mais eficiente a resolução de problemas de grande escala.
Estes algoritmos estão a ser explorados em domínios como a aprendizagem automática, o processamento de sinais e os sistemas de controlo, onde podem ajudar os modelos a reconhecer padrões, melhorar as previsões ou gerir sistemas complexos. Embora a investigação ainda esteja em curso, o SDP quântico mostra-se promissor para acelerar tarefas de otimização avançadas que são difíceis para os computadores clássicos.
Embora a otimização quântica seja uma área de investigação ativa, está também a começar a encontrar aplicações práticas em domínios como a inteligência artificial e a aprendizagem automática. Os investigadores estão a explorar a forma como os métodos quânticos podem ajudar a resolver problemas complexos de forma mais eficiente.
Em seguida, analisaremos mais de perto alguns dos exemplos e casos de utilização emergentes que realçam o seu potencial em cenários do mundo real.
A otimização quântica está a ser explorada para melhorar a forma como os modelos de aprendizagem automática são afinados, especialmente no que diz respeito à otimização de hiperparâmetros e à seleção de caraterísticas. Os recentes avanços nos processadores de átomos neutros estão também a expandir o âmbito das experiências de otimização quântica na IA e na aprendizagem automática.
Estes processadores utilizam átomos individuais mantidos no lugar por lasers para actuarem como qubits. Isto permite aos investigadores construir sistemas quânticos escaláveis e estáveis para testar algoritmos complexos.
As principais empresas de tecnologia já estão a fazer experiências com estas ideias. Por exemplo, a equipa de investigação da Google demonstrou recentemente uma vantagem quântica generativa, em que um processador de 68 qubits aprendeu a gerar distribuições complexas, sugerindo aplicações no treino de modelos generativos.
Do mesmo modo, a NVIDIA está a construir pontes entre a quântica e a IA, integrando a investigação quântica no seu ecossistema de supercomputação e GPU. Por exemplo, lançou um Centro de Investigação Quântica Acelerada (NVAQC) para combinar hardware quântico com sistemas de IA.
Além disso, a AWS desenvolveu um fluxo de trabalho híbrido quântico e clássico no Amazon Braket que utiliza circuitos quânticos juntamente com otimização clássica para afinar parâmetros para tarefas de classificação de imagens.
Uma das áreas mais práticas para a otimização quântica é a logística e a programação. Estas tarefas incluem o planeamento de rotas, a atribuição de veículos e a distribuição de recursos.
Um bom exemplo é a programação da rede de energia, em que os operadores têm de equilibrar a oferta e a procura de eletricidade em tempo real, reduzindo os custos e mantendo a fiabilidade. Os investigadores utilizaram a otimização quântica para representar este desafio de programação como uma paisagem energética ou um Hamiltoniano.
Aqui, o objetivo é encontrar o estado de energia mais baixo, que representa a configuração mais eficiente. Por exemplo, os solucionadores quânticos da D Wave foram testados para este tipo de problemas e mostraram resultados mais rápidos e mais flexíveis em comparação com os métodos de otimização tradicionais.
Ideias semelhantes estão agora a ser estudadas em áreas como a gestão de carteiras e o planeamento da cadeia de abastecimento. À medida que o hardware for melhorando, estas abordagens podem mudar a forma como os sistemas de IA planeiam e tomam decisões sob restrições do mundo real.
A otimização quântica está também a ganhar atenção em áreas em que é fundamental compreender as interações moleculares complexas e os cenários energéticos. Por exemplo, na descoberta de medicamentos e na ciência dos materiais, encontrar as estruturas ou configurações moleculares mais estáveis é um desafio de otimização.
Os algoritmos quânticos híbridos, como o VQE, estão a ser utilizados para acelerar processos como a previsão da estrutura das proteínas e a pesquisa de conformações moleculares. Os investigadores estão também a explorar formas de combinar a computação quântica e a inteligência artificial para melhorar a forma como os modelos aprendem e extraem caraterísticas dos dados.
À medida que o hardware quântico continua a avançar, estas abordagens combinadas poderão conduzir a grandes avanços na investigação em química, biologia e materiais, permitindo descobertas mais rápidas e simulações mais precisas a nível molecular.
Eis algumas das vantagens da utilização da otimização quântica:
Embora a investigação quântica esteja a avançar rapidamente, existem ainda alguns desafios que impedem a sua adoção em grande escala. Eis algumas das principais limitações a considerar:
A otimização quântica está a alterar a forma como pensamos a resolução de problemas na inteligência artificial, na ciência e na indústria. Ao combinar o poder da computação quântica com métodos clássicos, os investigadores estão a encontrar novas formas de lidar com a complexidade e acelerar a descoberta. À medida que o hardware melhora e os algoritmos amadurecem, a otimização quântica pode tornar-se um motor essencial da próxima geração de tecnologias inteligentes.
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