A IA e a computação quântica abrem espaço para resolver problemas corporativos que antes seriam lentos demais ou até inviáveis
Por Rodrigo Gardin, CTO da Luby
Por que precisamos de mais poder de processamento
A Inteligência Artificial (IA) já está presente em praticamente todos os setores: bancos usam para detectar fraudes em tempo real, hospitais aplicam em diagnósticos mais rápidos, indústrias otimizam linhas de produção, e o varejo analisa comportamento de compra. Quanto mais cresce a aplicação da IA, maior a necessidade de processar volumes gigantes de dados.
É aqui que a computação quântica entra em cena. Diferente dos computadores tradicionais, que analisam uma possibilidade de cada vez, os computadores quânticos usam qubits, que podem testar diversas combinações simultaneamente. Isso abre espaço para resolver problemas corporativos que antes seriam lentos demais ou até inviáveis.
Principais algoritmos quânticos aplicados à Inteligência Artificial
O QSVM (Quantum Support Vector Machine) é a versão quântica de um dos algoritmos clássicos mais usados em classificação, que basicamente separa dados em grupos distintos, como clientes de alto e baixo risco. Enquanto o SVM tradicional sofre quando os dados ficam muito complexos, o QSVM usa qubits e o chamado kernel quântico para projetar informações em espaços de alta dimensão de forma mais eficiente, encontrando fronteiras de separação muito mais rápido e com maior precisão.
O Quantum k-Means é uma adaptação quântica do algoritmo de agrupamento k-Means, utilizado para identificar padrões sem categorias pré-definidas, como agrupar milhões de clientes em segmentos de consumo.
A versão clássica testa repetidamente combinações até encontrar a melhor divisão, o que é lento em bases grandes; já a versão quântica aproveita o paralelismo dos qubits para calcular distâncias entre pontos e grupos em paralelo, acelerando drasticamente o processo.
O VQE (Variational Quantum Eigensolver) é um algoritmo híbrido, que combina processamento clássico e quântico para resolver problemas de otimização. Ele busca a configuração de menor “energia” possível, que em aplicações práticas significa encontrar os melhores parâmetros de um modelo ou a solução mais eficiente em cenários com muitas variáveis. Na prática, o VQE é usado em tarefas como previsão de demanda energética ou otimização de processos industriais, reduzindo o tempo necessário para ajustes complexos.
O QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm), por sua vez, é especializado em problemas de otimização combinatória, aqueles em que há inúmeras variáveis interdependentes e um número quase infinito de combinações possíveis.
Esse é o caso, por exemplo, da definição de rotas de transporte em logística ou da alocação de voos e tripulações no setor aéreo. O QAOA usa operações quânticas para aproximar rapidamente a melhor solução, em situações onde os computadores tradicionais levariam tempo demais para calcular.
Desafios pela frente
Apesar do entusiasmo, é importante ser realista. Os computadores quânticos atuais:
- São caros e exigem ambientes específicos, como temperaturas próximas ao zero absoluto.
- Ainda sofrem com instabilidade dos qubits, o que limita a precisão dos cálculos.
- Não estão prontos para aplicações em grande escala, sendo usados mais em pesquisa e protótipos.
Outro desafio é a integração com sistemas existentes: nem todos os problemas se beneficiam de soluções quânticas, e a combinação com IA exige desenvolvimento de novos algoritmos, além de profissionais altamente especializados.
O que esperar do futuro
No futuro, a união entre IA e computação quântica pode mudar radicalmente a forma como resolvemos problemas: diagnósticos médicos em segundos, simulações climáticas mais precisas, segurança digital mais avançada e até o desenvolvimento de novos materiais.
Mas, até lá, o caminho será de experimentação, ajustes e redução de custos. O cenário mais realista é que a computação quântica comece sendo usada em problemas muito específicos, onde os computadores clássicos realmente não dão conta, e aos poucos se torne parte do nosso dia a dia.
Como dar os primeiros passos.
Você pode começar seus experimentos em Python usando apenas o Qiskit, da IBM. Com ele é possível criar QuantumCircuits, usar o módulo qiskit_machine_learning para rodar algoritmos como o QSVM, testar tudo em simuladores locais (Qiskit Aer) e depois enviar para hardware real do IBM Quantum. O fluxo é: preparar dados → montar circuito → escolher backend → treinar e avaliar métricas. Assim, dá para comparar de forma prática o desempenho quântico com versões clássicas, sem sair do ambiente Python.
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