O que é o Machine Learning quântico?
O Machine Learning quântico utiliza a computação quântica para acelerar e melhorar a aprendizagem automática efetuada nos computadores que utilizamos diariamente. Mas os computadores quânticos ainda têm um longo caminho a percorrer antes de alcançarem o topo. Neste artigo, poderá saber mais sobre o Machine Learning quântico, os computadores quânticos e o seu potencial no futuro.
Como funciona o Machine Learning quântico?
O machine learning quântico, também conhecido como aprendizagem automática quântica, tira partido das capacidades de processamento de informação das tecnologias quânticas para melhorar e acelerar o trabalho realizado por um modelo de aprendizagem automática. O Machine Learning quântico utiliza algoritmos que são executados em dispositivos quânticos. Pode tratar-se, por exemplo, de computadores quânticos.
Os computadores quânticos têm uma capacidade de armazenamento e de processamento muito maior do que os computadores normais. Esta capacidade de armazenar e processar grandes quantidades de dados, especialmente com o uso de quantum notebooks, significa que os computadores quânticos podem analisar grandes conjuntos de dados, que levariam mais tempo com os métodos convencionais.
Funcionamento de um computador quântico
Os computadores quânticos usam a mecânica quântica para produzir uma capacidade de processamento de dados que excede significativamente a dos supercomputadores mais avançados da atualidade. Enquanto os computadores convencionais armazenam informações usando bits binários (1 ou 0), os computadores quânticos exploram as leis por vezes confusas da física quântica para armazenar informações em partículas subatômicas chamadas «bits quânticos» ou «qubits». Estas podem conter mais dados do que os seus homólogos clássicos e podem ser utilizadas para cálculos mais complexos.
Isto não significa que os computadores quânticos irão em breve substituir o seu computador portátil ou tablet. No futuro, as soluções de computação quântica implicarão provavelmente a utilização paralela de computadores clássicos e quânticos, cada um adaptado a tarefas específicas.
Os computadores quânticos também são dispendiosos e sensíveis à decoerência, ou seja, à degradação do estado quântico de um qubit sob o efeito de fatores ambientais comuns, tais como flutuações de temperatura e vibrações físicas.
As vantagens do Machine Learning quântico
O termo «vantagem quântica» refere-se geralmente à velocidade, mas não é algo estritamente definido. Quando alguém diz que consegue fazer em 200 segundos um cálculo que demoraria milhares de anos a ser executado por um supercomputador, trata-se de uma vantagem quântica. No entanto, a velocidade está longe de ser a única vantagem do Machine Learning quântico:
Velocidade
O Santo Graal da computação quântica é o de resolver problemas que requerem tempo considerável e recursos clássicos.
Dimensionalidade
Assim como com a compressão de dados, os computadores quânticos são adaptados à procura de padrões e relações em dados de alta dimensão.
Complexidade
Os algoritmos quânticos podem resolver problemas em menores intervalos de tempo do que os algoritmos clássicos, indicando uma maior eficiência.
Amostragem
Os computadores quânticos podem fazer naturalmente amostras de distribuições de probabilidade para uma ampla gama de aplicações, incluindo algoritmos generativos.
Compressão
Os grandes conjuntos de dados que requerem quantidades absurdas de memória clássica podem ser mapeados para um número relativamente pequeno de qubits.
Interferências
As interferências construtivas e destrutivas podem ser exploradas para aumentar a probabilidade de encontrar soluções corretas e reduzir a probabilidade de encontrar soluções incorretas.
Tipos de aplicações para o Machine Learning quântico
A integração da computação quântica com a aprendizagem automática, conhecida como Quantum Machine Learning (QML), promete transformar radicalmente a nossa abordagem à análise de dados e à resolução de problemas complexos. Esta fusão revolucionária abre novas possibilidades. Aqui estão algumas:
Cálculos de algoritmos mais rápidos
Graças à computação quântica e às soluções cloud, podemos tornar mais rápidos e mais eficazes os algoritmos de aprendizagem em grandes conjuntos de dados. Os algoritmos de Machine Learning quântico (QML) podem ser ultrarrápidos em comparação com a aprendizagem automática clássica.
Resolução de modelos de dados complexos
A computação quântica pode ajudá-lo a resolver padrões de dados complicados que não podem ser resolvidos pelos algoritmos convencionais de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda. Se tiver um conjunto de dados muito complicado, no qual as correlações e os modelos de dados não são reconhecíveis e solúveis, a computação quântica pode permitir-lhe trabalhar com eles.
Desenvolvimento de algoritmos avançados
A computação quântica, com a integração da aprendizagem automática, pode ajudá-lo a desenvolver algoritmos de aprendizagem automática mais avançados. Os algoritmos avançados integrados na computação quântica podem resolver mais problemas em menos tempo e com maior precisão.
Progresso na aprendizagem por reforço
A integração da computação quântica na aprendizagem por reforço abre horizontes promissores, ao melhorar significativamente as capacidades de processamento e de otimização de decisões. Graças à potência da computação quântica, é possível explorar soluções complexas de forma mais eficiente e gerar ambientes de múltiplas variáveis, acelerando o processo de aprendizagem. Estes avanços têm potenciais aplicações em muitas áreas, como a das finanças e da medicina personalizada.
Visualização avançada por computador
O Machine Learning quântico também pode ajudá-lo a progredir na aplicação da visão por computador e tornar os algoritmos de aprendizagem profunda existentes mais rápidos e eficientes. Com a ajuda do Machine Learning quântico, pode desenvolver aplicações de tratamento e de segmentação de imagens mais avançadas e mais precisas.
Como utilizar o Machine Learning quântico?
A utilização da aprendizagem automática quântica envolve várias etapas e considerações, especialmente porque é uma área que se encontra na interseção da computação quântica com a aprendizagem de máquina. Aqui está uma abordagem completa para lhe permitir lançar-se na aprendizagem automática quântica:
Compreender os princípios
Para se lançar na área da aprendizagem automática quântica, é essencial combinar um conhecimento aprofundado da computação quântica e da aprendizagem automática. É necessário nomeadamente familiarizar-se com os conceitos fundamentais da computação quântica, tais como os qubits, a sobreposição, o entrelaçamento e as portas quânticas.
Ao mesmo tempo, é crucial que haja uma sólida compreensão dos princípios da aprendizagem automática, incluindo o controlo dos diferentes algoritmos e técnicas de processamento de dados. Esta experiência dupla é a chave para explorar todo o potencial do machine learning quântico.
Aprender sobre os algoritmos quânticos específicos
Para aprofundar as suas competências em Machine Learning quântico, é importante estudar os algoritmos quânticos específicos que desempenham um papel central nesta área. Isto inclui o domínio de técnicas avançadas, tais como a Transformada Quântica de Fourier, o Algoritmo de Grover e o Algoritmo de Estimativa de Fase Quântica.
Será também necessário explorar como os algoritmos clássicos de machine learning podem ser adaptados num contexto quântico, como no caso das máquinas com vetores de suporte quântico ou das redes neurais quânticas.
Realizar simulações
Para se lançar de forma definitiva, comece por simular algoritmos quânticos num computador clássico, um passo essencial para compreender como funcionam, sem necessidade de ter acesso imediato a um computador quântico verdadeiro. Em seguida, recorra a pessoal especializado em computação quântica para desenvolver e testar esses algoritmos em pequena escala.
Concretamente, esta abordagem progressiva permite uma familiarização com os princípios e as técnicas da computação quântica, lançando as bases de aplicações e experiências mais avançadas em verdadeiros sistemas quânticos.
Pesquisar e criar aplicações práticas
Para revolucionar setores como a indústria farmacêutica ou financeira, é frequentemente necessário enveredar pela investigação e pelo desenvolvimento de ponta. No entanto, há que ter em conta que o Machine Learning quântico é um domínio em plena expansão, cujas aplicações práticas estão ainda em fase de exploração, prometendo avanços significativos mas que requerem uma abordagem prudente e inovadora.
Perguntas frequentes
Qual é o princípio do computador quântico?
Os computadores quânticos utilizam qubits que, graças à sobreposição e ao entrelaçamento quânticos, permitem um processamento de dados muito mais poderoso do que os bits convencionais de computadores tradicionais.
💡 O entrelaçamento quântico é um fenómeno estranho, mas fascinante. De acordo com esta teoria, duas ou mais partículas estão interligadas de tal forma que os seus objetos estão relacionados, independentemente da distância entre eles. É como se tivesse duas moedas mágicas: se atirar uma das moedas ao ar e a face da coroa ficar virada para cima, a outra moeda ficará instantaneamente com a face da cara para cima, mesmo que estejam em cidades diferentes. Esta ligação é tão misteriosa que parece que estão a trocar informações secretas. Na verdade, é apenas o estranho funcionamento das partículas quânticas.
Qual é o maior interesse da computação quântica?
A computação quântica oferece uma capacidade de cálculo superior, permitindo o processamento em simultâneo de grandes volumes de dados, o que abre perspetivas revolucionárias nas áreas da criptografia, da pesquisa farmacêutica e da inteligência artificial.
Quem utiliza a computação quântica?
Os computadores quânticos são utilizados por investigadores e indústrias de ponta, com um acesso crescente através de soluções de cloud computing para empresas e programadores inovadores. Esta tecnologia é usada em áreas como a ciência dos materiais, os produtos farmacêuticos, a criptografia e a inteligência artificial, onde problemas complexos exigem uma grande capacidade de cálculo.
Os computadores quânticos resolvem problemas que os computadores clássicos levariam anos, ou mesmo séculos, a resolver. Nos últimos anos, a tendência tem sido a de tornar a computação quântica acessível a um público mais vasto graças a soluções baseadas na cloud.
Isso permite que empresas e programadores inovadores explorem o poder da computação quântica sem ter de construir e manter as suas próprias máquinas quânticas. Este é uma área promissora que está a evoluir rapidamente e que tem potencial para revolucionar diversas indústrias no futuro.
A OVHcloud e o Machine Learning quântico
Acelere o lançamento dos seus projetos e modelos com notebooks.
Trabalha como data scientist ou programador e quer lançar um notebook em menos de 15 minutos? Aceda ao Jupyter ou VS Code e lance rapidamente o seu notebook com todos os recursos necessários graças à nossa solução AI Notebooks e Quantum Notebooks.
O poder da inteligência artificial ao alcance de todos
A inteligência artificial (IA) pode muitas vezes parecer uma data science reservada exclusivamente aos iniciados. Na OVHcloud, estamos convencidos do incrível potencial dessa prática em todos os setores de atividade. E pensamos que a complexidade não deve ser um impedimento à utilização do big data e do Machine Learning.