Aprendizagem automática quântica

A aprendizagem automática quântica (QML) é um domínio emergente que funde os princípios da mecânica quântica com algoritmos de aprendizagem automática. Aproveita as propriedades únicas dos computadores quânticos - tais como a sobreposição, o emaranhamento e o túnel - para processar informação de formas fundamentalmente novas. O objetivo do QML é criar algoritmos mais poderosos e eficientes, capazes de resolver problemas complexos que são atualmente intratáveis, mesmo para os computadores clássicos mais avançados. Enquanto o ML clássico, que alimenta modelos como o Ultralytics YOLO, revolucionou a visão computacional (CV), o QML promete alargar ainda mais os limites da inteligência artificial (IA).

Como funciona a aprendizagem automática quântica

Ao contrário dos computadores clássicos, que utilizam bits para representar a informação como 0s ou 1s, os computadores quânticos utilizam qubits. Um qubit pode existir numa sobreposição de 0 e 1 simultaneamente, o que lhe permite armazenar e processar uma quantidade muito maior de informação. Os algoritmos QML são concebidos para explorar esta propriedade e efetuar cálculos em muitos estados diferentes ao mesmo tempo. Este paralelismo maciço pode levar a acelerações exponenciais em certos tipos de problemas.

Outro conceito-chave é o emaranhamento quântico, um fenómeno em que os qubits ficam interligados e os seus destinos ficam ligados, independentemente da distância que os separa. Os modelos QML podem utilizar o emaranhamento para captar correlações complexas em dados que são difíceis de modelar pelas redes neuronais clássicas (NN). Ao combinar estes efeitos quânticos, o QML pretende melhorar tarefas como a otimização, a classificação e a amostragem.

Aprendizagem Quântica de Máquinas vs. Aprendizagem Clássica de Máquinas

A principal diferença entre o QML e a aprendizagem automática (ML) clássica reside no paradigma computacional subjacente.

• Aprendizagem automática clássica: Baseia-se em computadores clássicos(CPUs e GPUs) e em técnicas como a aprendizagem profunda (DL) para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados. Destaca-se em tarefas como a classificação de imagens e a deteção de objectos, em que modelos como o YOLOv8 e o YOLO11 estabeleceram padrões de referência na indústria.
• Aprendizagem automática quântica: Utiliza computadores quânticos para resolver problemas com dados de elevada dimensão ou estruturas complexas. Não se destina a substituir a aprendizagem automática clássica, mas a complementá-la, oferecendo vantagens para desafios computacionais específicos. Por exemplo, enquanto um modelo clássico pode exigir uma extensa afinação de hiperparâmetros para ser optimizado, um algoritmo quântico pode potencialmente encontrar a solução óptima mais diretamente.

Embora o QML seja distinto de campos como a aprendizagem por reforço, poderá um dia ser utilizado para reforçar os processos de otimização no âmbito desses quadros de aprendizagem.

Aplicações e exemplos do mundo real

Embora ainda na sua fase inicial, a QML tem várias aplicações promissoras que poderão transformar vários sectores.

• Descoberta de medicamentos e ciência dos materiais: A simulação do comportamento quântico das moléculas é incrivelmente difícil para os computadores clássicos. O QML poderia modelar com precisão as interações moleculares, acelerando drasticamente a descoberta de novos medicamentos e materiais. Isto tem implicações profundas para a IA nos cuidados de saúde, permitindo a conceção de novos produtos farmacêuticos com maior precisão. Por exemplo, os investigadores estão a explorar a forma como o QML pode ajudar a encontrar novos catalisadores para reacções químicas mais eficientes, tal como detalhado pela investigação de instituições como a Caltech.
• Modelação e otimização financeira: Muitos problemas em finanças envolvem a otimização de sistemas vastos e complexos, tais como carteiras de investimento ou modelos de risco. Os algoritmos QML, como o Algoritmo de Otimização Aproximada Quântica (QAOA), estão a ser desenvolvidos para resolver estes problemas de otimização de forma mais rápida e eficaz do que os métodos clássicos. Isto poderá conduzir a mercados financeiros mais estáveis e tem aplicações noutros sistemas complexos, incluindo a IA na logística para otimizar as cadeias de abastecimento globais. Empresas como a JPMorgan Chase estão a investigar ativamente estas aplicações.

Desafios e perspectivas futuras

Os principais desafios para o QML incluem a construção de computadores quânticos estáveis, escaláveis e tolerantes a falhas, o desenvolvimento de algoritmos quânticos robustos que ofereçam acelerações comprováveis e a criação de ferramentas e interfaces (como o Qiskit ou o TensorFlow Quantum) para os programadores. Apesar destes obstáculos, a investigação em curso por parte de organizações como o Quantum Economic Development Consortium (QED-C) e os avanços no hardware quântico sugerem um futuro promissor em que o QML poderá complementar o ML clássico, abrindo novas possibilidades na investigação em IA e resolvendo alguns dos problemas mais complexos do mundo, com potencial impacto em tudo, desde a ciência fundamental às estratégias de implementação de modelos. A avaliação do desempenho utilizando métricas como a precisão e a compreensão das métricas de desempenho YOLO continuará a ser crucial, mesmo no domínio quântico.