Investigadores do INESC TEC desenvolveram um estudo que pretende tornar algoritmos variacionais quânticos adaptativos mais eficientes e, com isso, reduzir os custos computacionais e tornar a área da computação quântica mais acessível e eficiente também.
Os algoritmos variacionais quânticos adaptativos são uma abordagem promissora para resolver problemas complexos, por exemplo, nas áreas da química quântica, otimização combinatória, simulação de sistemas físicos, machine learning, entre outras. No entanto, de acordo com Mafalda Ramôa, investigadora do INESC TEC na área de computação quântica, “estes algoritmos exigem um elevado número de medições para serem executados nos computadores quânticos”.
Mafalda Ramôa, em coautoria com Luís Paulo Santos, também investigador do INESC TEC na área de computação quântica, dedicou-se a estudar os algoritmos variacionais quânticos adaptativos e adaptar o processo de otimização para permitir o reaproveitamento de informação. “Neste trabalho propomos um novo método no qual a matriz Hessiana é reciclada de uma otimização para a seguinte, evitando descartar informação acerca das segundas derivadas da função de custo. Essencialmente, estamos a reaproveitar ao máximo a informação obtida em cada otimização, o que permite poupar recursos.”, explica Mafalda.
Este novo método vem diminuir por ordens de magnitude os custos de medição dos algoritmos variacionais quânticos adaptativos, facilitando as implementações práticas no futuro. Mais ainda, “os algoritmos em questão terão aplicação em várias áreas, nomeadamente, no desenvolvimento de novos materiais ou até de medicamentos”, acrescenta Mafalda.
Esta redução de custos representa um avanço na área de computação quântica prática, impulsionando a sua adoção em diferentes setores da indústria e da investigação científica. Empresas como a Google e a IBM já têm vindo a investir na melhoria destas técnicas, de forma a viabilizar aplicações comerciais viáveis no futuro.
Em parceria com investigadores do Virginia Tech, o artigo “Reducing measurement costs by recycling the Hessian in adaptive variational quantum algorithms” foi publicado na revista Quantum Science and Technology, uma revista de topo e classificada com Q1, na área da computação quântica.
Os investigadores mencionados na notícia têm vínculo ao INESC TEC e à U.Minho.
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