Imagem: Shutterstock
A IBM está redefinindo o alcance da computação quântica, sinalizando a viabilidade prática para aplicações científicas e técnicas. Prestes a lançar dez projetos com a tecnologia, pesquisadores da IBM destacam avanços promissores, embora alertem que a comercialização ainda esteja distante. Apesar disso, se diz confiante no potencial de longo prazo, delineando um plano de dez anos para sistemas mais robustos.
Dario Gil, chefe de Pesquisa da IBM, afirmou, recentemente, em uma entrevista que “pela primeira vez, temos sistemas suficientemente grandes e capazes para realizar trabalhos técnicos e científicos úteis”.
Esses avanços acontecem através de dez projetos que serão revelados, em breve, envolvendo parcerias com laboratórios de renome como o Los Alamos National Laboratory e universidades de prestígio como UC Berkeley e Universidade de Tóquio. Esses projetos se concentram em áreas como simulação de fenômenos da física quântica e solução de desafios em química e ciência de materiais.
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No entanto, apesar desses avanços, a realidade comercial da tecnologia ainda parece distante do esperado. Jay Gambetta, vice-presidente da IBM Quantum, disse que “vai demorar um pouco para passarmos do valor científico para o valor comercial”. Essa discrepância entre pesquisas e aplicações comerciais levanta temores de um possível “inverno quântico”, onde a confiança dos investidores na tecnologia diminuiria.
Ainda assim, a IBM está confiante no potencial de longo prazo da computação quântica, delineando um plano de dez anos para alcançar sistemas muito mais capazes e “corrigidos de erros”. Conhecida por sua capacidade de realizar inúmeras operações simultaneamente, essa tecnologia promete revolucionar setores-chave como a saúde, a descoberta de novos materiais e até mesmo a otimização de processos empresariais.
“Continuamos a ver uma base industrial muito saudável que está investindo na tecnologia”, disse Gil.
Os pesquisadores da IBM estão explorando a utilização de sistemas quânticos para identificar padrões em grandes volumes de dados e solucionar problemas de otimização para aprimorar processos empresariais.
*Com informações do Financial Times
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