Os pesquisadores demonstraram matematicamente que as redes neurais quânticas (QNNs) poderiam potencialmente contornar as limitações impostas pelo princípio da incerteza de Heisenberg, uma pedra angular da mecânica quântica. Esta descoberta sugere uma maneira de medir múltiplas propriedades de sistemas quânticos com maior precisão do que se pensava ser possível, o que tem implicações importantes para a computação quântica e a ciência dos materiais.
O Desafio: Medição Quântica e Incerteza
O princípio da incerteza de Heisenberg determina que certos pares de propriedades físicas, como posição e momento, não podem ser conhecidos com absoluta precisão simultaneamente. Medir uma propriedade com mais precisão reduz inerentemente a precisão com que a outra pode ser determinada. Isto representa um obstáculo significativo na caracterização de sistemas quânticos, incluindo os qubits usados em computadores quânticos.
Tradicionalmente, os pesquisadores avaliam as propriedades do qubit aplicando uma série de operações – semelhantes a testes matemáticos, como dividir um número por dois para verificar a uniformidade. No entanto, o princípio da incerteza torna algumas combinações de operações incompatíveis. Tentá-los é como tentar multiplicar por três e depois dividir por dois sem perder informações significativas.
Redes Neurais Quânticas como Solução
O estudo, liderado por Duanlu Zhou da Academia Chinesa de Ciências, propõe que os QNNs podem resolver esta incompatibilidade. Ao incorporar operações aleatórias de um conjunto pré-definido no algoritmo, os QNNs podem medir múltiplas propriedades simultaneamente, mesmo aquelas limitadas pelo princípio da incerteza.
Isto é possível porque os resultados de numerosas operações aleatórias podem ser analisados estatisticamente para revelar resultados mais precisos do que apenas operações únicas repetidas. Em essência, a aleatoriedade permite que o QNN “sonde” o sistema de forma a evitar a violação direta do princípio da incerteza e, ao mesmo tempo, extrair o máximo de informações.
Implicações para a computação quântica e a ciência dos materiais
Robert Huang, do Instituto de Tecnologia da Califórnia, enfatiza que a medição eficiente de propriedades incompatíveis acelera nossa capacidade de aprender sobre sistemas quânticos. Isso é fundamental tanto para o benchmarking de computadores quânticos quanto para a simulação de sistemas complexos, como moléculas e materiais. Quanto mais rápido e preciso pudermos caracterizar os qubits, mais poderosos e confiáveis os computadores quânticos se tornarão.
A viabilidade desta abordagem em cenários do mundo real ainda precisa ser totalmente testada. Huang observa que sua eficácia dependerá de como ele se compara aos métodos existentes que também aproveitam a aleatoriedade nas medições quânticas. No entanto, o quadro teórico é sólido, abrindo um caminho promissor para superar as limitações fundamentais na medição quântica.
Em última análise, esta pesquisa sugere que algoritmos de aprendizado de máquina quântica cuidadosamente projetados poderiam desbloquear insights mais profundos sobre o comportamento dos sistemas quânticos, acelerando o progresso em diversos campos, desde a química até o desenvolvimento de materiais avançados.
