{"id":4287,"date":"2019-04-04T14:03:43","date_gmt":"2019-04-04T17:03:43","guid":{"rendered":"https:\/\/sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/2019\/04\/04\/inteligencia-artificial-gera-atalho-para-descrever-sistemas-quanticos\/"},"modified":"2022-08-18T23:46:49","modified_gmt":"2022-08-19T02:46:49","slug":"inteligencia-artificial-gera-atalho-para-descrever-sistemas-quanticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/inteligencia-artificial-gera-atalho-para-descrever-sistemas-quanticos\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial gera atalho para descrever sistemas qu\u00e2nticos"},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" data-src=\"images\/destaque-em-fisica\/2019\/abril\/destaque-2019-04-04.png\" alt=\"\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" class=\"lazyload\" \/><span style=\"background-color: inherit; color: inherit; font-family: inherit; font-size: 1rem;\">Construir computadores qu\u00e2nticos com uma capacidade de c\u00e1lculo superior a dos computadores cl\u00e1ssicos s\u00f3 ser\u00e1 poss\u00edvel quando pesquisadores conseguirem construir e controlar em laborat\u00f3rio dispositivos com centenas ou milhares de bits qu\u00e2nticos, os chamados qubits. Para controlar o dispositivo, os f\u00edsicos precisam conhecer seu comportamento. Acontece que a complexidade da descri\u00e7\u00e3o de um dispositivo qu\u00e2ntico aumenta exponencialmente \u00e0 medida que o n\u00famero de seus componentes aumenta. Assim, a caracteriza\u00e7\u00e3o completa do estado qu\u00e2ntico de um computador qu\u00e2ntico composto de apenas uma centena de qubits logo se transforma em uma tarefa praticamente imposs\u00edvel. Em um estudo publicado em mar\u00e7o na revista <\/span><em>Nature Machine Intelligence<\/em>, uma equipe internacional de f\u00edsicos te\u00f3ricos apresentou uma maneira pr\u00e1tica de se resolver esse problema, usando algoritmos de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p><span style=\"background-color: inherit; color: inherit; font-family: inherit; font-size: 1rem;\">\u201cAtacamos o problema de caracterizar o estado de um aparelho qu\u00e2ntico de muitos corpos\u201d, diz o f\u00edsico Leandro Aolita, professor da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e pesquisador visitante do Instituto Sul-Americano de Pesquisa Fundamental (SAIFR &#8211; ICTP), em S\u00e3o Paulo. Aolita realizou o estudo em colabora\u00e7\u00e3o com os pesquisadores Juan Carrasquilla, do Instituto Vector, em Toronto, Canad\u00e1, Giacomo Torlai, do Instituto Flatiron, em Nova York, Estados Unidos, e Roger Melko, do Instituto Perimeter, em Waterloo, Canad\u00e1.<\/span><\/p>\n<p><iframe style=\"display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;\" data-src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/HxBDRVH52Sk\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" class=\"lazyload\" data-load-mode=\"1\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u201cNosso enfoque foi reduzir o problema de caracterizar um estado qu\u00e2ntico desconhecido a um problema de aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o supervisionado\u201d, explica Aolita. Aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o supervisionado \u00e9 uma das maneiras pelas quais um programa de computador com estrutura semelhante a de uma rede de neur\u00f4nios pode ter sua estrutura alterada, at\u00e9 aprender a realizar uma determinada tarefa automaticamente. No caso, a tarefa a ser aprendida pela rede neural consistia em deduzir a distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade associada a um conjunto de medidas informacionalmente completas, realizadas sobre o estado qu\u00e2ntico do dispositivo. A no\u00e7\u00e3o de completeza informacional de um conjunto de medidas se refere ao fato de que a estat\u00edstica de resultados de medida gerada cont\u00e9m toda a informa\u00e7\u00e3o sobre o estado qu\u00e2ntico medido, assim caracterizando-o univocamente.<\/p>\n<p>\u00c9 o que os f\u00edsicos experimentais procuram fazer em laborat\u00f3rio por meio de uma s\u00e9rie de medidas repetidas, um procedimento conhecido como tomografia de estado qu\u00e2ntico. O objetivo da tomografia \u00e9 obter uma s\u00e9rie estat\u00edstica de medidas com informa\u00e7\u00e3o o suficiente para deduzir a chamada matriz densidade, que caracteriza o estado qu\u00e2ntico.<\/p>\n<p>Aolita chama aten\u00e7\u00e3o para o fato de que seu estudo mostrou que a rede neural n\u00e3o obt\u00e9m a matriz densidade. Descrever completamente essa matriz densidade equivaleria ao trabalho de escrever todos os termos de uma matriz num\u00e9rica com um n\u00famero exponencialmente grande de entradas, uma tarefa que mesmo um computador qu\u00e2ntico demoraria um tempo longo demais para completar. Ao inv\u00e9s disso, a rede neural gera um modelo aproximado da distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade (relativa a um conjunto de medidas informacionalmente completo) e que serve de atalho para determinar as propriedades mais importantes para descrever o estado qu\u00e2ntico do dispositivo, como por exemplo, os valores esperados de observ\u00e1veis locais ou de suas fun\u00e7\u00f5es de correla\u00e7\u00e3o. \u201cEsperamos que esse resultado tenha implica\u00e7\u00f5es n\u00e3o apenas para os experimentos com tecnologias qu\u00e2nticas de muitos corpos, mas que tamb\u00e9m tenha outras aplica\u00e7\u00f5es, como uma nova maneira de parametrizar estados qu\u00e2nticos\u201d, afirma o pesquisador.<strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><strong>Artigo Cient\u00edfico<br \/>\n<\/strong><em>Reconstructing quantum states with generative models<br \/>\n<\/em>Juan Carrasquilla, Giacomo Torlai, Roger G. Melko e Leandro Aolita<br \/>\n<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/s42256-019-0028-1\">Nature Machine Intelligence v.1, 155\u2013161 (2019)<br \/>\n<\/a><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1810.10584\">ArXiv:1810.10584<\/a><\/p>\n<p><strong>Contato para imprensa<\/strong><br \/>\nIgor Zolnerkevic<br \/>\nAssessor de comunica\u00e7\u00e3o<br \/>\n<span id=\"cloakdad191a7dc612e24087bd2d88e394ee1\"><span id=\"cloaka3650feb32c0225021de850f7482a05f\"><span id=\"cloak6d47b67accf2a5e32a303d3b4051e58b\"><span id=\"cloakc5460b65ee250d945457f6ddd06eb92c\"><span id=\"cloakee1d27c8d405f64b80513adf1f206491\"><span id=\"cloake5c275d838bb3010de681989d41bca73\"><span id=\"cloak1beb4212038cdffa32112548a2be2bd8\"><span id=\"cloak1f434f622a514e7b103b08992b433ddc\"><span id=\"cloak9160f7f0a435aca7552a16a76eaab6b0\"><span id=\"cloakb342d5a259ba97fe0b67e2b3172f7377\"><span id=\"cloak526f7c620f1b557e554e99c2dd59c186\"><span id=\"cloak83ace175351666cfdf84e49ce4bcfe32\"><span id=\"cloakd51b3e38743ef303d483511941bf5b9d\"><span id=\"cloak8d862eb3062242c8a458846e9b08fc95\"><span id=\"cloak4c229e8ea647d27dfe4f0b9f12942102\"><span id=\"cloak92f4e87302c69b942e868e20095057aa\"><a href=\"mailto:comunicacao@sbfisica.org.br\">comunicacao@sbfisica.org.br<\/a><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Construir computadores qu\u00e2nticos com uma capacidade de c\u00e1lculo superior a dos computadores cl\u00e1ssicos s\u00f3 ser\u00e1 poss\u00edvel quando pesquisadores conseguirem construir e controlar em laborat\u00f3rio dispositivos com centenas ou milhares de bits qu\u00e2nticos, os chamados qubits. 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