{"id":28316,"date":"2025-08-07T12:54:10","date_gmt":"2025-08-07T15:54:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/?p=28316"},"modified":"2025-08-07T12:54:11","modified_gmt":"2025-08-07T15:54:11","slug":"brasil-participa-de-pesquisa-que-simula-quebra-espontanea-de-simetria-em-circuitos-supercondutores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/brasil-participa-de-pesquisa-que-simula-quebra-espontanea-de-simetria-em-circuitos-supercondutores\/","title":{"rendered":"Brasil participa de pesquisa que simula quebra espont\u00e2nea de simetria em circuitos supercondutores"},"content":{"rendered":"\n

O f\u00edsico brasileiro Alan C. Santos participou de uma importante pesquisa que demonstrou, pela primeira vez, que \u00e9 poss\u00edvel simular digitalmente, em temperatura zero, a chamada quebra espont\u00e2nea de simetria em uma rede de qubits supercondutores, revela o artigo \u201cDigital simulation of zero-temperature spontaneous symmetry breaking in a superconducting lattice processor<\/a>\u201d, publicado na revista Nature Communications, em parceria com cientistas da China e Dinamarca.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 \u00e9poca da elabora\u00e7\u00e3o do artigo, Santos era p\u00f3s-doutor na Universidade Federal de S\u00e3o Carlos (UFSCar), mas hoje \u00e9 pesquisador no Instituto de F\u00edsica Fundamental do Consejo Superior de Investigaciones Cientificas (IFF-CSIC), em Madri (Espanha), financiado pelo programa C\u00e9sar Nombela, da Comunidade de Madri, \u201cum programa semelhante ao Jovem Pesquisador da FAPESP\u201d, explica o cientista.<\/p>\n\n\n\n

\u201cRecentemente, iniciei meu pr\u00f3prio grupo de pesquisa, atualmente com dois doutorandos, funcionando como um subgrupo do \u2018Quantum Information and Foundations Group (QUINFOG)\u2019 do IFF-CSIC. Ainda estamos na fase inicial, mas j\u00e1 atuamos de forma independente em projetos de informa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica. Ent\u00e3o, ainda \u00e9 um grupo considerado \u2018j\u00fanior\u2019 nesse aspecto\u201d, explica o cientista, em entrevista por e-mail ao Boletim SBF<\/strong>. \u201cEm poucas palavras, podemos dizer que o CSIC \u00e9 para a Espanha, o que o CBPF \u00e9 para o Brasil. Mas na \u00e9poca do in\u00edcio da pesquisa que gerou o trabalho, eu trabalhava na UFSCar com bolsa de P\u00f3s-Doutorado da FAPESP.\u201d<\/p>\n\n\n

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F\u00edsico Alan C. Santos, pesquisador no Instituto de F\u00edsica Fundamental do Consejo Superior de Investigaciones Cientificas (IFF-CSIC), em Madri (Espanha).<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Mas o que significa exatamente \u201cquebra espont\u00e2nea de simetria\u201d e por que \u00e9 t\u00e3o importante conseguir simular esse fen\u00f4meno a temperatura zero em um sistema qu\u00e2ntico digitalizado? Leia a entrevista com o cientista para conhecer mais sobre esse artigo:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Por que \u00e9 t\u00e3o importante conseguir simular a quebra espont\u00e2nea de simetria a temperatura zero em um sistema qu\u00e2ntico digitalizado?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A quebra espont\u00e2nea de simetria ocorre quando, mesmo que as leis que regem um sistema sejam sim\u00e9tricas, o estado fundamental \u2014 isto \u00e9, sua configura\u00e7\u00e3o de menor energia \u2014 n\u00e3o respeita essa simetria. Em outras palavras, sob certas condi\u00e7\u00f5es, o sistema evolui para um estado que rompe espontaneamente a simetria presente nas equa\u00e7\u00f5es que o descrevem e regem sua din\u00e2mica. Esse fen\u00f4meno \u00e9 fundamental em diversas \u00e1reas da f\u00edsica. Na f\u00edsica de part\u00edculas, por exemplo, a quebra espont\u00e2nea de simetria \u00e9 essencial para o mecanismo de Higgs, que explica por que certas part\u00edculas fundamentais possuem massa enquanto outras permanecem sem massa. Em sistemas de mat\u00e9ria condensada, a quebra espont\u00e2nea de simetria est\u00e1 na base de fen\u00f4menos como a supercondutividade e as transi\u00e7\u00f5es de fase qu\u00e2nticas.<\/p>\n\n\n\n

Simular esse fen\u00f4meno a temperatura zero \u00e9 particularmente relevante porque \u00e9 nesse limite que muitas transi\u00e7\u00f5es de fase puramente qu\u00e2nticas ocorrem. No entanto, h\u00e1 um obst\u00e1culo fundamental: a Terceira Lei da Termodin\u00e2mica nos impede de atingir exatamente o zero absoluto de temperatura em qualquer sistema f\u00edsico real \u2014 incluindo computadores anal\u00f3gicos. Isso limita nossa capacidade de estudar diretamente a f\u00edsica que emerge nesse regime.<\/p>\n\n\n\n

Por outro lado, em um computador qu\u00e2ntico digitalizado, esse limite pode ser superado de forma simulada. Como conhecemos perfeitamente as equa\u00e7\u00f5es que regem a din\u00e2mica de um sistema qu\u00e2ntico e como ele evoluiria se estivesse exatamente a zero Kelvin, podemos simular essa evolu\u00e7\u00e3o digitalmente, passo a passo, em um processador qu\u00e2ntico. Isso abre a possibilidade de explorar com alta precis\u00e3o a f\u00edsica de baixa temperatura e os mecanismos de quebra espont\u00e2nea de simetria em regimes inacess\u00edveis experimentalmente com sistemas anal\u00f3gicos.<\/p>\n\n\n\n

O artigo mostra uma transi\u00e7\u00e3o de fase de um estado antiferromagn\u00e9tico cl\u00e1ssico para um estado ferromagn\u00e9tico qu\u00e2ntico. Como essa transi\u00e7\u00e3o foi observada no experimento e o que ela nos revela sobre os limites, ou talvez as novas possibilidades, da f\u00edsica conhecida at\u00e9 agora?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tanto na abordagem te\u00f3rica quanto no experimento, a natureza qu\u00e2ntica do estado ferromagn\u00e9tico foi caracterizada por meio da emerg\u00eancia de emaranhamento no sistema. Como o emaranhamento \u00e9 um tipo de correla\u00e7\u00e3o genuinamente qu\u00e2ntica \u2014 sem equivalente cl\u00e1ssico \u2014, conclui-se que o sistema realiza uma transi\u00e7\u00e3o de um estado antiferromagn\u00e9tico cl\u00e1ssico \u2014 sem emaranhamento \u2014 para um estado ferromagn\u00e9tico qu\u00e2ntico, distinto de um estado ferromagneto cl\u00e1ssico, que tamb\u00e9m n\u00e3o apresenta emaranhamento.<\/p>\n\n\n\n

Para testemunhar a presen\u00e7a de emaranhamento, calcula-se teoricamente a entropia de R\u00e9nyi entre diferentes partes do sistema. A complexidade surge na implementa\u00e7\u00e3o experimental dessa medida, pois o c\u00e1lculo exige a chamada tomografia de estados qu\u00e2nticos, que se torna extremamente desafiadora \u00e0 medida que o n\u00famero de qubits aumenta \u2014 sendo que sistemas com apenas 7 spins j\u00e1 s\u00e3o considerados relativamente grandes para esse tipo de abordagem. Assim, t\u00e9cnicas experimentais baseadas em medi\u00e7\u00f5es aleat\u00f3rias foram utilizadas para estimar a entropia de R\u00e9nyi do sistema, permitindo assim confirmar a presen\u00e7a de emaranhamento qu\u00e2ntico.<\/p>\n\n\n\n

Nossos resultados abrem caminho para novas pesquisas em duas frentes principais: (1) mat\u00e9ria condensada e transi\u00e7\u00f5es de fase, e (2) simula\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica de sistemas de muitos corpos. No contexto das transi\u00e7\u00f5es de fase, \u00e9 muito bem documentado transi\u00e7\u00f5es de fase que acontecem em sistemas com intera\u00e7\u00e3o de longo alcance e com temperatura diferente de zero. Por exemplo, sabemos que, sem intera\u00e7\u00f5es de longo alcance, \u00e9 imposs\u00edvel obter certas transi\u00e7\u00f5es de fase em sistemas com temperatura diferente de zero. No nosso trabalho, a gente tenta levantar quest\u00f5es sobre quais tipos de transi\u00e7\u00f5es de fase qu\u00e2ntica podem ser acessadas em sistemas com intera\u00e7\u00f5es restritas a primeiros vizinhos, mesmo que para isso tenhamos que manter ou simular temperatura zero. J\u00e1 na \u00e1rea de simula\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica, permanece a d\u00favida sobre a escalabilidade do m\u00e9todo: seria poss\u00edvel aperfei\u00e7o\u00e1-lo para lidar com sistemas maiores e mais complexos? Isso depender\u00e1, em grande parte, da nossa capacidade de implementar a digitaliza\u00e7\u00e3o de forma eficiente.<\/p>\n\n\n\n

Um dos pontos centrais do estudo foi o uso da chamada \u201cevolu\u00e7\u00e3o adiab\u00e1tica digitalizada\u201d (DAE). Poderia nos explicar, de forma simples, o que \u00e9 essa t\u00e9cnica e por que ela representa um avan\u00e7o em rela\u00e7\u00e3o a outras formas de simula\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica, como o Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Essa ideia de digitalizar a evolu\u00e7\u00e3o adiab\u00e1tica nasce da necessidade de implementar evolu\u00e7\u00f5es adiab\u00e1ticas \u2014 que usam campos que variam continuamente no tempo e s\u00e3o nativas da computa\u00e7\u00e3o anal\u00f3gica \u2014 em computadores digitais, onde essa continuidade na mudan\u00e7a de par\u00e2metros n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel. Assim, o que fazemos \u00e9 quebrar a din\u00e2mica em intervalos de tempo discretos e aplicar pulsos para simular a din\u00e2mica, enquanto monitoramos se o sistema segue a trajet\u00f3ria desejada. Como analogia, seria como se um filme de 10 minutos mostrando o movimento de um barco no mar precisasse ser resumido em 10 fotos, cada uma mostrando a posi\u00e7\u00e3o do barco e o comportamento do mar. Voc\u00ea ainda seria capaz de contar a hist\u00f3ria do barco e das ondas, mas de forma discretizada. Ou seja, temos uma imagem do barco a cada 1 minuto e podemos verificar se ele est\u00e1 seguindo o caminho certo.<\/p>\n\n\n\n

A vantagem desse m\u00e9todo, em compara\u00e7\u00e3o com outras formas de simula\u00e7\u00e3o, como o QAOA, depende muito do objetivo da aplica\u00e7\u00e3o. Por exemplo, ao compararmos com computadores anal\u00f3gicos, a vantagem \u00e9 clara: certas din\u00e2micas n\u00e3o podem ser implementadas em computadores anal\u00f3gicos por limita\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas ou mesmo por princ\u00edpios fundamentais (como mencionado anteriormente). No entanto, a compara\u00e7\u00e3o com outros m\u00e9todos digitalizados ainda n\u00e3o apresenta uma vantagem definitiva. Podemos, sim, mencionar alguns pontos positivos. Por exemplo, nossa proposta n\u00e3o requer nenhuma integra\u00e7\u00e3o com computadores ou otimizadores cl\u00e1ssicos, como no caso do QAOA. Utilizamos apenas as informa\u00e7\u00f5es j\u00e1 contidas no sistema para digitalizar a din\u00e2mica e obter os resultados. Por outro lado, ainda comparando com o QAOA, para algumas tarefas espec\u00edficas nosso m\u00e9todo pode exigir mais recursos, justamente por n\u00e3o fazer uso de otimiza\u00e7\u00e3o. No entanto, o QAOA demanda um custo adicional de integra\u00e7\u00e3o com computadores cl\u00e1ssicos, o que pode ser um limitante em certos cen\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n

Em resumo, esses m\u00e9todos t\u00eam vantagens e desvantagens, e tudo depende do problema em quest\u00e3o e dos recursos dispon\u00edveis. Por exemplo, se otimizadores cl\u00e1ssicos n\u00e3o est\u00e3o dispon\u00edveis ou s\u00e3o ineficientes para um dado problema, o QAOA perde sentido e nosso modelo se torna mais vantajoso. Na verdade, eu diria \u2014 ainda que por especula\u00e7\u00e3o \u2014 que n\u00e3o ser\u00e1 f\u00e1cil encontrar um modelo que seja superior a todos os outros em todos os aspectos. Sinto que h\u00e1 ainda um grande trabalho pela frente at\u00e9 que possamos dar uma resposta definitiva a essa quest\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

O trabalho tamb\u00e9m discute o papel do emaranhamento qu\u00e2ntico e da entropia de R\u00e9nyi. Como esses conceitos ajudam a identificar que a simula\u00e7\u00e3o foi bem-sucedida e que, de fato, ocorreu um comportamento qu\u00e2ntico real no sistema?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A entropia de R\u00e9nyi \u00e9 utilizada como testemunha de emaranhamento. Quando essa medida satisfaz certos crit\u00e9rios \u2014 discutidos brevemente no artigo \u2014 \u00e9 poss\u00edvel afirmar com seguran\u00e7a a presen\u00e7a de emaranhamento no sistema. Mesmo com a presen\u00e7a de ru\u00eddo experimental, um dos principais desafios em algumas plataformas de computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica, foi poss\u00edvel medir valores da entropia de R\u00e9nyi acima do limiar necess\u00e1rio para caracterizar o emaranhamento. Isso, por si s\u00f3, j\u00e1 comprova o car\u00e1ter qu\u00e2ntico da din\u00e2mica observada.<\/p>\n\n\n\n

A entropia de R\u00e9nyi, portanto, permite detectar o emaranhamento nas fases ferromagn\u00e9tica e antiferromagn\u00e9tica ao final de cada evolu\u00e7\u00e3o digitalizada. E o emaranhamento, por sua vez, \u00e9 uma assinatura inequ\u00edvoca da natureza qu\u00e2ntica do estado final \u2014 algo que n\u00e3o seria poss\u00edvel observar sem o comportamento coletivo e qu\u00e2ntico do sistema.<\/p>\n\n\n\n

O senhor v\u00ea esse tipo de simula\u00e7\u00e3o sendo usado no futuro para resolver problemas fora da f\u00edsica fundamental, como em otimiza\u00e7\u00e3o, intelig\u00eancia artificial ou modelagem de sistemas complexos?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Na computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica, \u00e9 plaus\u00edvel imaginar cen\u00e1rios em que evolu\u00e7\u00f5es adiab\u00e1ticas digitalizadas desempenham um papel relevante. O n\u00facleo dessa proposta est\u00e1 na combina\u00e7\u00e3o de duas ferramentas poderosas: (1) evolu\u00e7\u00f5es adiab\u00e1ticas, \u00fateis em problemas de otimiza\u00e7\u00e3o, e (2) computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica baseada em portas l\u00f3gicas \u2014 ou “computa\u00e7\u00e3o digitalizada” como venho me referindo \u2014 que \u00e9 universal e compat\u00edvel com t\u00e9cnicas como corre\u00e7\u00e3o de erros.<\/p>\n\n\n\n

O objetivo \u00e9 unir o melhor dos dois mundos: aproveitar o poder das evolu\u00e7\u00f5es adiab\u00e1ticas para otimiza\u00e7\u00e3o, mas dentro do framework robusto da computa\u00e7\u00e3o digital qu\u00e2ntica. Caso dispositivos qu\u00e2nticos eficientes sejam desenvolvidos, esse modelo pode ter grande potencial, inclusive em \u00e1reas emergentes como o Quantum Machine Learning, a vers\u00e3o qu\u00e2ntica do aprendizado de m\u00e1quina cl\u00e1ssico.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, \u00e9 preciso cautela ao promover qualquer proposta em computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica. Apesar do potencial te\u00f3rico comprovado, a tecnologia ainda est\u00e1 em um est\u00e1gio muito inicial. Para avan\u00e7ar, s\u00e3o necess\u00e1rios mais investimentos em infraestrutura, forma\u00e7\u00e3o de pesquisadores e desenvolvimento tecnol\u00f3gico \u2014 especialmente em pa\u00edses ainda fora do mapa da inova\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica. O Brasil \u00e9 um exemplo claro: precisa investir, mas, acima de tudo, investir com estrat\u00e9gia. O segredo n\u00e3o est\u00e1 apenas no quanto se investe, mas em como e onde devemos investir.<\/p>\n\n\n\n

(Colaborou Roger Marzochi)<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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