Computação Quântica (com Bruna Shinohara | UG#103)

Caio Huck Spirandelli:

Olá, Bruna. Primeiramente, obrigado por aceitar o convite, bater esse papo aqui no Universo Generalista. Seja bem-vinda. Bruna, eu acho que no seu caso, eu acho que é interessante a gente saber um pouquinho do seu caminho da física para a computação quântica. Como é que foi esse processo para você, para chegar até onde você está hoje trabalhando com computação quântica?

Bruna Shinohara:

Hmm. Foi curioso, foram passos bem incrementais mesmo, porque na graduação, fiz graduação em física, eu estava trabalhando com um negócio que nem tinha nada a ver com quântica, né? Mais física clássica, fluidos, eletromagnetismo, umas coisas nada a ver com quântica, mas eu tinha me interessado em quântica pelas matérias que eu fiz. mais sobre computação quântica mesmo, apesar de não estar trabalhando, e peguei umas matérias que tinham um pouco a ver com isso, formação quântica, tal, não necessariamente o que eu faço agora.

E pro doutorado, eu ainda não estava em computação quântica, mas eu comecei a trabalhar com um professor que estava trabalhando com materiais topológicos, coisas de teoria, né? E uma das aplicações e o projeto que ele propôs pra mim tinha a ver com computação quântica topológica, que é uma forma possível de desenvolver hardware. E foi meio que por aí, assim. Meu doutorado em si não falou tanto disso, mas eu já tava interessada, eu já tava buscando sozinho o assunto e eu comecei a estudar a parte de software, de você programar algoritmos quânticos enquanto fazia o doutorado. E acabou que assim, fui fazendo, tirando certificação, fazendo hackathon, quando eu vi eu já tava meio envolvida, percebi que era o que me interessava mais do que a área acadêmica, né? E aí eu fui aplicando e agora eu tô trabalhando como cientista, mas dentro de uma empresa com computação quântica, mas essa parte de software mesmo.

Caio Huck Spirandelli:

Legal, a gente vai chegar nesse ponto em específico. E eu acho que tem muita confusão quando a gente fala de computação quântica. Tanto por parte da divulgação científica, às vezes eu acho que peca também nesse assunto. O que a gente pode trazer de principais diferenças entre computadores comuns, ou clássicos, e computadores quânticos?

Bruna Shinohara:

Então, é realmente complicado de explicar porque às vezes quando a gente tenta explicar a gente acaba reduzindo o que é um computador quântico, né? Mas eu costumo explicar em termos de qubits e portas lógicas, né? Você tem os bits, os zeros e uns da computação clássica E na computação quântica você tem qubits que seria uma forma mais geral, assim, de… Também você tem 0 e 1, mas você usa da quântica, da física quântica, pra você ter uma superposição de status.

Eu sei que o Nathan Willig Lima já veio aí, então ele já comentou bastante disso, mas essa superposição de status é importante pra você depois conseguir, bits para qubits, você também tem as portas lógicas da computação clássica, né, da computação que a gente tem até agora, que ela basicamente pega os seus bits, zeros e uns, aplica alguma operação para transformar em alguma outra coisa, né, então basicamente um circuito é você ter esses bits, essas portas lógicas, fazendo várias operações, e você consegue replicar toda a aritmética com isso, por isso que o computador, se você faz tudo no computador, como a gente sabe.

Então, na versão Qantt, você também teria algo como portas lógicas. Só que adaptado aos qubits, né? E digo adaptado porque agora a gente tá considerando coisa imaginária, todo esse fenômeno quântico. É um pouco diferente em termos da estrutura matemática, mas a lógica é a mesma. Você pega os qubits e tá fazendo alguma operação com eles pra modificar. E o circuito em si, aonde você passa, você consegue desenvolver um algoritmo que, possivelmente, vai ser melhor do que um computador… É… Quando eu falo clássico, é não quântico o que a gente tem agora.

E mesmo essa definição ainda é um pouco limitada, porque tem alguns computadores quânticos que nem usam esse paradigma de portas lógicas. É um pouco complicado. Você tem uma definição que é um escritor de Wittgenso, que ele lista algumas coisas como um qubit deve ser, como um computador quântico deve ser, pra você não falar… Sei lá, esse processo biológico aqui envolve pouco de quântico. um computador quântico, muita gente me pergunta isso, sei lá, fotocêntesis é um computador quântico, alguma coisa que a gente tem, né? Acho que o Natan também falou isso, você tem processos quânticos, mesmo macroscópicos, né? Não quer dizer que é um computador quântico. Computador quântico envolve uma série de critérios, é um pouco difícil explicar.

Caio Huck Spirandelli:

Sim.

Bruna Shinohara:

A grosso modo, de modo geral, a maioria das pessoas estão trabalhando com qubits e portas E, bom, essa estrutura. Uma coisa também importante de falar, mas com relação ao resultado, é que ele não é necessariamente superior. Você… Tem muita gente, inclusive, que quando você está explicando, ah, faz tudo em superposição, é tudo mais rápido, na verdade. A gente usa superposição, tem que pensar um pouco… em como colocar isso num circuito de modo inteligente para você poder usar sem perturbar o sistema, para você adicionar uma vantagem. Isso não é trivial. É por isso que você tem, geralmente, alguns algoritmos mais famosos que… teoria da computação diz que ele vai ser superior para essa tarefa para aquela outra. Não é mágica, né? Acho que esse é o ponto mais importante.

Caio Huck Spirandelli:

Então eu acho que essa questão do qubit com bits e essa questão de superposição de 0 e 1 é que seria a vantagem computacional, de velocidade de computação. Por exemplo, que tem essa questão de equivalência de quantos qubits substituem de bits. 11, 01, 10 e 00 então são quatro. Quando você tem superposição desses valores no qubit você pode ter todas essas possibilidades dentro de só um qubit. Que seria mais ou menos a vantagem da questão até de capacidade de computação, de velocidade de computação, ou não tem nada a ver?

Bruna Shinohara:

Então, essa é uma sutileza importante, porque sim e não. Porque, assim, é importante, é com certeza um recurso que a gente usa, geralmente no circuito, uma das primeiras coisas que a gente faz é colocar isso pra posição. Porque isso é importante no meio do processo, mas ele não é a essência, né?

Tem muita gente que explica isso e a ideia do quanto paralelismo quântico, né? Você geralmente precisa de alguma coisa que faça um emaranhamento. Você precisa pensar no seu circuito para que ele faça sentido, porque só colocar isso para posição não necessariamente faz nada. Até porque existe a medição final, a medição vai colapsar tudo. Não é simplesmente calcular tudo ao mesmo tempo. Mas com certeza é um recurso que a gente usa quase sempre. com parte de um circuito maior, porque se ele de fato fosse só isso, a vantagem não seria tão grande e também a vantagem se aplicaria para qualquer processo, e não é verdade, tem processos que empata em qualidade.

Caio Huck Spirandelli:

Hoje a gente não tem um uso? Ou já existe um uso específico para computação quântica? Tipo, tem algo que já é usado a computação quântica ou alguma coisa ainda que está em estágio de desenvolvimento que ainda não tem uma utilização específica?

Bruna Shinohara:

Então, na computação quântica existe o conceito de vantagem. Vantagem quântica é quando você consegue demonstrar que o algoritmo quântico rodou mais rápido ou usando menos recursos do que um computador clássico. Então isso é um pouco complicado porque existem algumas provas de conceito, existe, por exemplo, o Google falou de supremacia, que é um termo que ninguém usa, mas é basicamente a mesma coisa. Para um certo problema é de, acho que era de sampliar números aleatórios, né?

E isso é um pouco sutil pelo fato de que, ok, você falou que é melhor que um computador clássico, mas pode ser que alguém ache uma forma melhor de fazer com computador clássico. Tanto que o que aconteceu foi nesse primeiro resultado, o… A Google falou que conseguia fazer em dois segundos que um computador clássico levaria mil anos. Aí chegou a IBM e falou que o nosso super computador faz em dois dias. Tem essa coisa assim, independente de como você faz. Sai o resultado? Acho que duas semanas atrás, a IBM meio que pagou com a língua com relação a isso, porque ela falou, ah, eu consegui fazer isso daqui, essa tarefa de forma superior. E assim, uma semana depois já tinha quatro papers falando que dá pra fazer um computador clássico. Então é complicado. Você tem ali a teoria, simula, beleza, melhor, mas às vezes alguém consegue com o computador clássico criar algo melhor.

Dito isso, tem alguns problemas teóricos que é muito certo de que vai ser realmente mais efetivo, por exemplo, a fatoração de números primos. Então, e eu digo isso porque existem problemas que melhoram um pouco, problemas que melhoram muito, e geralmente são os problemas que melhoram muito que a gente está interessado na computação quântica. E esse problema é importante, o algoritmo de Schorr, porque essa fatoração de primos é a base de uma das criptografias mais importantes que a gente usa, que é a RSA. E outras criptografias, alguns outros protocolos. Então, uma vez que você tiver um computador quântico que consegue resolver esse problema, a criptografia nada mais é do que você pegar um problema muito difícil computacionalmente e você supõe que pelo fato de ser muito difícil não dá para quebrar. ninguém vai conseguir desvendar essa mensagem, porque não há poder computacional para isso. Só que o computador Quancho mostrou que para esse problema, que a gente baseou fortemente na criptografia de modo geral, é um problema que, segundo a teoria computacional, vai ter uma melhora muito boa. Qual o objetivo disso para agora?

Caio Huck Spirandelli:

E aí isso vira um problema.

Bruna Shinohara:

Então, mas a gente não tem qubits suficientes pra isso. E mesmo sendo que requer muito, muito, muitos qubits. e esses qubits são sujeitos a erros, né? por causa do ambiente e outras coisas geralmente o que se faz é um negócio chamado correção de erros via redundância que é, em vez de você falar eu preciso de 0 e 1 o seu 0 você vai codificar como 0 0 0 0 porque aí se você tiver um erro de um bit, sei lá, virar pra… O bitflip é 0 para 1 para 0, é um erro muito comum. Então você vai ter algo tipo 000010. Você consegue deduzir que aquilo ainda está representando 0. Não é bem deduzível, você tem uma forma matemática para isso, mas…

Caio Huck Spirandelli:

Entendi.

Bruna Shinohara:

A ideia é você adicionar redundância para que você consiga detectar erros. Só que adicionar redundância significa que você está tendo que usar muito mais que o bit. E aí tem todo esse enrosco. Esse é um problema importante, tem vários outros problemas que também precisam de mais qubits, mas esse é particularmente interessante porque o que acontece já agora é que alguém mal intencionado pode coletar as coisas criptografadas e guardar. e quando tiver computação quântica acessível o suficiente, eles vão e descifram.

Caio Huck Spirandelli:

Descifram logo.

Bruna Shinohara:

Eles descifram e, sei lá, pode ser um documento altamente sensitivo, altamente confidencial, isso é complicado, é a ponta de ser um dos maiores problemas que as pessoas estão pensando em relação ao que fazer. Não é à toa que tem vários protocolos de criptografia que estão migrando para alguma alternativa que eles imaginam que seja melhor contra computação quântica, porque é um problema já para agora, mesmo que você não tenha computador.

Caio Huck Spirandelli:

E outras utilidades que as pessoas imaginam ou que têm um foco, porque você tem, acho que você chegou a comentar, que tem esse um pouco do foco no que você quer fazer com computador, ele meio que molda a forma como você, provavelmente, cria algoritmos, como você faz… E quais são outros horizontes que as pessoas têm ou que os laboratórios têm em geral para a computação quântica que é levada em consideração, como se fosse o objetivo final.

Bruna Shinohara:

Então, existe, apesar de o algoritmo ser algo limitado, como eu falei, tem que pensar em cada problema, existe uma certa flexibilidade no sentido de que você tem alguns algoritmos para a otimização e a otimização abre um grande leque, que é qualquer coisa que você queira maximizar, minimizar, otimizar. e você conseguir colocar em termos disso, você pode usar num programa de otimização. Então, por exemplo, finanças, né? Maximizar lucro, minimizar, sei lá. Então, finanças é um negócio que você já vê gente estudando. Química é algo que as pessoas estudam também, justamente porque isso foi… uma das ideias originais, o Feynman já pensava nisso, que é a ideia de que pra você pensar e simular algo quântico, idealmente um computador quântico, porque ele tem a quantidade de graus de liberdade de informação pra simular isso, então moléculas, tal, essas coisas.

Tem gente que fala de aplicação para clima, mas para mim parece… Não sei, não tem nada muito concreto nesse sentido. Estudar clima, mas é meio vago, nenhuma proposta assim muito forte. A questão é que até agora as coisas não demonstraram muita vantagem. Ou requer muito calculo… muitos qubits ou muitas portas, que é um negócio que vai propagando erro.

Então existe uma bateção de cabeça aí, mas também muita promessa. Então fica um pouco nérceso, porque tem quem prometa muito isso. Nossa, vai resolver, vai resolver, vai fazer um monte de molécula, um monte de fármaco.

A gente não sabe, a gente tá tentando, né? Mas a princípio pelo fato de você… ter essa coisa variacional, inclusive outra coisa importante é machine learning quântico, né? Também é um negócio extremamente novo, assim, resultados muito humildes, assim, não tem grandes vantagens, tudo isso que é bem novo e muito pensado.

E o que dá pra fazer com computador que não tem tantos que o qubits tem esse problema de ruído, que é um negócio que pode danificar a qualidade do seu computador quântico, não tá muito bem controlado. Então, que é o que a gente chama de aranisque. Nisque, noise, de ruidoso. Intermediary Scale, escala intermediária, porque a gente tem por volta de 100 qubits, vai nem no computador da IBM, agora tá com 400, mas a gente não é o amplo acesso, e quanto a NISC. Então, muito se pensa nessa situação, enquanto a gente não consegue escalar do como a gente quer.

Caio Huck Spirandelli:

Sim, uma das promessas que eu mais ouvi, que eu achei incríveis, é essa parte de simulação, de moléculas e desde partículas e tudo mais, já que a computação clássica dificilmente vai dar conta disso. Então muitas pessoas falam, que eu ouvi falar bastante, como promessa seria essa parte de simulação para você não ter que ir naquela onda de dentro de vierro que a gente tem em laboratório. enfim, desperdiça tempo, recurso, e que você conseguiria simular materiais e simulações de interações entre moléculas, e você conseguiria ter uma, através de computação, através de cálculos matemáticos, saber o que é mais promissor em termos de novas tecnologias. Então, isso que eu tinha mais visto de promessa incrível, porque realmente é uma coisa que é extremamente difícil de fazer hoje em dia, é você avançar com… com essas tecnologias em geral, desde medicina até a parte de materiais, construção de materiais também, de condutores, supercondutores e tudo mais, e que isso viria como um computador que daria conta de fazer essas simulações, mas ainda algo muito um tanto distante. Mas eu queria entrar contigo agora mais nessa questão de… que não tem o computador quântico, né? Você tem vários modelos. E eu acho que isso começa desde o qubits, né? O qubits pode ser feito ou pode ser produzido de diversas formas e isso vai também moldar o hardware também, toda a estrutura de um computador quântico. Então, você poderia falar um pouquinho disso dessas variações? O qubit que mais ou menos vai determinar o desenvolvimento do computador como um todo quando você descobre uma nova… partícula material que você pode usar, ele modifica como todos os algoritmos também, enfim, como é que funciona isso?

Bruna Shinohara:

Ok, então, existem vários computadores quânticos, como você falou, que usam qubits, fabricam qubits de forma diferente e geralmente não só o qubit tem que ser diferente, mas a porta lógica também tem que ser o conduzinte. Então, tem qubits que são a base de luz, tem os qubits supercondutores. O que eu estudei no doutorado era topológico, que também usa um pouco de superconductividade, mas esse daí tem portas lógicas bem diferentes, porque ele usa dessa coisa da matemática mesmo, da topologia, algo bem exótico que acontece com materiais para fazer portas lógicas. Que mais? spin, se tem vacância de nitrogen, então tem vários materiais, eu diria que os grandes, os big players, né, as empresas que estão investindo mais, tá mais para supercondutor, assim, em termos de números mesmo. Porque a IBM e a Google estão fazendo supercondutor. E só isso já é um dinheirão em supercondutor.

Então você vê um grande avanço, geralmente, para qubit supercondutor. Tem 11 aprisionados, tem alguns vários, só que… questão… tem pros e contras, né? O topológico mesmo, que é o que está estudando, ele está um pouco para trás porque a gente não tem nenhum protótipo disso. É uma situação complicada, mas ele tem uma promessa muito grande que é ser bem resistente a erros. Ele é intriniscamente resistente a erros, você não ia precisar bater tanta cabeça com o negócio da correção de erros, que é um dos grandes gargalos da computação quântica. Então, você comentou, ah, os algoritmos seriam diferentes? Não, não muito, assim, o algoritmo é uma diferença se você sai do seu paradigma de circuitos, né, de qubits, portas lógicas, para outras coisas e geralmente dá uma modificada maior, os que usam circuitos nem tanto, mas você tem uma grande diferença no erro.

Se seu qubit vai ter mais erro ou menos erro, depende do hardware. Se você, a sua porta vai ter mais erro ou menos erro. E quantos qubits conectam com quantos qubits, também é um negócio que vai modificar o teu circuito, porque você vai ter que fazer menos operações ou mais operações. Nesse caso, por exemplo, iãos aprisionados é um que você tem uma conectividade maior de qubits, então isso reduz. Então… tá. tá realmente uma corrida cada um tá falando que é bom numa coisa e tenta avançar de jeito se sei lá o teu killbeat ele escala bem, você consegue fazer de forma modular e consegue construir vários, legal, mas tem muito erro, então geralmente a pessoa vai investir em mitigação de erro ou correção de erro, enquanto a pessoa que tem menos erro, mas tem algum outro problema vai estudar outros problemas, então é interessante porque você vê, assim, realmente florescendo essa área, cada um está fazendo… os seus cores aí tem muita coisa acontecendo por causa, justamente por causa dessa diversidade, principalmente no hardware.

Caio Huck Spirandelli:

E você tem também dentro da computação quântica a questão do entrelaçamento de qubits. Você poderia falar um pouquinho sobre esse processo?

Bruna Shinohara:

Entrelaçamento, ele é meio como se fosse uma superposição, só que envolvendo qubits diferentes. Quando superposição é você ter um qubit que pode estar em 0 e 1 ao mesmo tempo, se agora tem dois qubits que podem estar em 00, 00, 01, 01, 01, várias coisas, ou mais qubits. E essa… O entrelaçamento é um recurso muito importante na computação quântica, eu diria até mais que a superposição, que em geral é ele que realmente dá a melhora. Tem muito algoritmo que você beleza mais fazer a superposição, mas você tem que colocar algum elemento de entrelaçamento pra conseguir manipular o skill bit de forma mais rápida. meio que ao mesmo tempo, digamos assim, falando bem sem rigor, mas é um elemento quase que essencial na computação quântica.

Caio Huck Spirandelli:

E aí você está falando de erro também, né? Que eu acho que tem… Isso vem dessa parte estrutural do computador, que é essa dificuldade de manter temperatura, porque você tem todos os desafios de você dar estabilidade para esse qubit, para ele, enfim, ele ter uma atuação, ele ter um comportamento que bate de acordo com o esperado, né? E aí eu acho que o grande… Seria como um dos maiores desafios é você criar um ambiente para que eles sejam estáveis e seria isso que diminuiria bastante a capacidade de erro e por isso tem essa diferença também do material e da parte que você usa, são essas variações de tipo quanto você precisa de temperatura, que tipo de material você precisa usar. É isso.

Bruna Shinohara:

Ah, sim. Um dos grandes problemas da computação quântica é justamente essa interação com o ambiente. Porque a tua Teokyubi-T é quântico, mantém as características quânticas, mas se algo perturba de forma a perder essas características, é o que a gente chama de decoerência. Perda de coerências quânticas, né? Um termo quântico. Isso geralmente vem do ambiente e geralmente vem de uma perturbação de origem térmica. Pode ter outras formas, inclusive… ou material a não ser bem feito. Tem várias fontes de… Mas, por exemplo, o quibit supercondutor é aquele que precisa, geralmente, se você procurar uma foto de computador quântico, você vai ver aquele candelabro bonitão. Aquilo, na verdade, é o refrigerador.

E o computador mesmo é só um processador que está lá precisando ser refrigerado esse tipo de decoerência via temperatura. Então é um desafio, principalmente para o quib de superconductor, que é esse que a gente vê muito, e está aparentemente mais à frente na corrida. Mas tem ideias que não precisam de temperaturas tão frias. Por exemplo, o fatônico diz que você precisa de temperaturas que não sejam tão horrivelmente frias, dá para fazer. em algo mais próximo de temperatura ambiente. Isso eu vi é um pouco controverso, mas é bom destacar que não é um problema universal de todos os qubits topológico também. Ele é um negócio que geralmente precisa de superconductor, superconductor precisa de temperaturas frias, beleza, mas a fonte de erros dele, ele tem, ele é muito particular de, pelo FADC, mas eles têm cheiros, né? Então, é difícil falar. Mas acho que de modo geral, geralmente quando você pensa em qubit você pensa em qubit super bom no tutor e geralmente problema é temperatura.

Caio Huck Spirandelli:

E aí de acordo com você define que qubit você vai usar e aí você tem todas as necessidades de hardware bem específicas e só que também é difícil porque o investimento é alto né nessa área nesse processo como um todo é muito alto né então é eu acho que é difícil também você ficar mudando muito o projeto da base, porque você teria que mudar completamente a tecnologia de hardware, enfim, todo um investimento nisso. Alguma pergunta mais pessoal. Você acha que o processo como tem sido feito o desenvolvimento de computadores quânticos, ele é o tipo… Porque ele tem várias empresas fazendo, né? Você acha que essa é a melhor forma de fazer mesmo, com várias iniciativas diferentes, descentralizadas? E ou você pode achar, ou você pode ser que seja uma forma ineficiente de chegar na tecnologia. O que você acha desse processo todo?

Bruna Shinohara:

Eu acredito muito na coisa de você tentar por várias vias, porque justamente as coisas vão se complementando. Às vezes uma pessoa está focada em resolver erros de um certo hardware, mas acaba achando uma nova forma de corrigir erros que vai ser útil para todo mundo. Acaba que você tem um, digamos, um ecossistema de… de coisas que estão sendo pensadas que eu acho que vai impulsionar a área comum toda. Para mim, inclusive, seria melhor se tivesse mais diversidade ainda, se tivesse menos gente trabalhando com quibits supercondutores, com mais outras coisas. Você sente até uma certa rivalidade entre hardwares ou softwares, que eu acho meio bobo. Eu gosto, estou torcendo por todos.

Caio Huck Spirandelli:

E qual é o papel, hoje você trabalha com essa parte mais de programação e algoritmos, né? E qual é o papel disso no desenvolvimento de computadores quânticos? Enfim, poder falar um pouquinho, porque exatamente a sua área.

Bruna Shinohara:

A parte de algoritmos é um trabalho tentativo e erro, de certa forma. Tem gente, por exemplo, da matemática, teoria de computação, que está realmente vivendo complexidade, está trabalhando com algoritmo e vai achar resultados teóricos. O que eu faço é mais pegar esse problema… Dá para talvez ser colocado no computador quântico? Vamos ver se ele é melhor, se ele é pior, se ele empata, se esse método é assim assado. Existem algumas coisas que… se mostram promissoras, existem coisas que você roda no simulador quântico, né? Existem… a IBM fornece um negócio que seria não contador quântico, fornece também contadores quânticos, mas simulador, você fala olha, se a gente tivesse esse trocento quibit, isso ia ser legal. Então, de certa forma, assim, ok, a gente não tem a tecnologia, mas a gente tá experimentando e vendo se a gente pegar essa parte do processo e adaptar com algoritmo quântico aqui ou ali. É melhor? É pior? Então, tem muita coisa que às vezes você não vai ver imediatamente agora pelo fato do hardware não ter chegado lá, mas você já está vendo quais são as promessas. Isso é interessante.

Outra coisa é que, como eu falei, é correção de erros, que é a parte de você adicionar, mas geralmente baseado em adicionar, mas que é uma batação de cabeça muito grande. O que tem muita gente fazendo agora é um negócio chamado mitigação de erro, que é você pegar os seus resultados e tratar eles, fazer um tratamento com o computador mesmo. com metodologias de tratamento de dados para conseguir resultados um pouco mais limpos, melhores e isso entra em software também, né? É um negócio que a IBM tem investido bastante.

Caio Huck Spirandelli:

E aí é interessante porque hoje você tem oportunidade de experimentar essa parte de algoritmos, né? Eu acho que é muito mais… Seria essa parte mais acessível para entrar na área de computação quântica, essa parte de algoritmos, já que você tem… Inclusive, eu dei uma olhada no Qiskit, né? Qiskit da IBM. Então, você pode falar um pouco também sobre esse processo de você entender mais sobre esses algoritmos e até trabalhar com isso.

Bruna Shinohara:

Eu acredito que seja a parte mais amigável mesmo, até porque, principalmente quando eu estou introduzindo o assunto… Bom, eu sou da física, né? E eu dei muita monitoria, muita aula particular em quântica.

Eu sei o quão difícil é você falar a fundo o que é uma superposição, o que é um relatamento e tal. E abram aqui enormes de questões que ainda estão em abertos, né? Na parte que a gente chama de fundamentos de mecânica quântica, é você entender o que é exatamente um colapso de onda, sabe? Existe muita coisa muito sutil em termos de você entender o que é e também muito sutil, não sutil assim, mas uma barreira um pouco grande na parte de conta, né? Não é absurdo a física matemática da mecânica quântica, principalmente no curso introdutório. não é tão absurdo, mas é o suficiente para algumas pessoas já darem uma travada. Então eu gosto de explicar, por exemplo, superposição como algo que vai entrar no computador, num algoritmo para fazer isso. O relacionamento vai fazer aquilo sem entrar nos detalhes complicados do prêmio Nobel do ano passado.

Não precisa disso. É tipo, se… Não é necessário, apesar de eu gostar, apesar de ser minha área, eu acho que é contraprodutivo se você tenta forçar toda a física. Não dá. E se você tem algum conhecimento de lógica de computação, assim, essa coisa de bits e portas, que é algo que você aprende bem no comecinho, eu acho muito, muito amigável de se entender. A IBM tem, com Qiskit, eles têm bastante conteúdo. é gratuito e acessível. E estão trabalhando em traduções para várias línguas também, um negócio chamado Qisk Textbook, que é praticamente um curso que você pode ir fazendo conforme você, do jeito que você quiser. Tem tanta teoria quanto notebooks de Python para você ir rodando as coisas. Então é bem interessante, bem útil. E a parte de você traduzir para mim é importante também, porque a gente tem pouco conteúdo em português de física quântico de computação quântica, é um negócio complicado.

Então eu acho isso legal. E também a IBM disponibiliza acesso a alguns computadores quânticos de fato, então se você quiser programar o computador, falar que rodou uma coisinha, você consegue falar. É interessante isso, é legal. Eu acho que… É importante motivar as pessoas nesse sentido também. Você fala, po, olha, realmente acessível, né? Claro que não dá pra fazer tudo, mas não é o bicho de 7 cabeças.

Caio Huck Spirandelli:

Interessante. Você acha então que é viável alguém da área de computação ou programação em geral começar a adentrar esses materiais? Você acha que tem uma necessidade de conhecimento de matemática um pouco mais avançada ou física ou não? Você acha que é uma coisa acessível mesmo quem tiver interesse em programação e algoritmo consegue pegar ali e desenvolver e adentrar a área?

Bruna Shinohara:

Eu acho que sabendo Python nem tão profundamente dá, porque o Qiskit tem uma outra linguagem que é mais para machine learning quântico também, que é a base de Python, várias linguagens, tirando a da Microsoft, a maioria é a base de Python, então é muito útil você… E não é uma linguagem tão difícil assim. E eu acabei não comentando o que você tinha perguntado antes, se software é mais acessível. A questão é, pra você entender hardware, geralmente você tem que entender uma física um pouco mais aprofundada.

A mecânica quântica não dá pra você só falar, compartimentalizar, como eu estava falando, a superposição e entrelaçamento a gente usa pra isso. Não. Você vai ter que entender exatamente o que está fazendo o seu qubit e suas portas lógicas. mais difícil para alguém que não é da física entrar nisso. Não é impossível. Mas a matemática para você trabalhar com software é algebro-linear, basicamente. Seus qubits são vetores e suas porta-eurologicas são matrizes. É um pouco de numéz imaginários e a parte mais difícil é você fazer um algoritmo que seja bom o suficiente.

Caio Huck Spirandelli:

E esse campo mais de algoritmo e software, ele vem mais dessa parte de startups? Ou o startup também tem nesses setores mais de hardware e da base da computação?

Bruna Shinohara:

Bom, eu não tenho os dados, eu sinto que a galera de startup faz mais isso porque é mais fácil. É complicado também, porque as coisas são open source, então não dá pra você vender. Tipo, o negócio que já tem na IBM, não dá muito.

Mas dá pra tentar explorar, tem uma startup no sul do Brasil, se não me engano, que eles fizeram uma linguagem do zero, se eu não me engano. Então tem esse tipo de coisa que dá pra fazer. Dá pra investir em treinamento. Realmente a entrada, a porta de entrada para você trabalhar com software em termos de dinheiro também, além do conhecimento, é um pouco mais de boa. Mas, por outro lado, sua startup tem que convencer os investidores de que ela está fazendo algo bom. Realmente é um ambiente esquisito, principalmente no Brasil. não tem grandes…

Agora está começando a ter um pouco mais de investimento em computação quântica. O Senai Simatec, que é o Senai lá na Bahia, está pensando em hardware e também tem uma incubadora que, se não me engano, inclusive estava em parceria com essa startup que eu falei do Sul. Então, existem algumas iniciativas, mas… no esmado geral. Startup, realmente, às vezes elas têm, sei lá, uma proposta de hardware, não tem hardware, ou então, por exemplo, o que eu faço, eu não tô numa startup, eu tô numa empresa maior que trabalhava com microeletrônica e ela trabalha com computação quântica, que a gente faz, além de hardware, treinamento de hardware e desenvolver hardware, que é com uma outra galera lá, a gente também faz a parte de… ajudar as pessoas a modelarem os problemas, tanto acadêmicos quanto empresas, modelar os problemas que eles querem. E agora eu também pensando em treinamentos para públicos específicos que querem aprender coisas específicas de computação quântica.

Caio Huck Spirandelli:

É um retalho de muitas coisas, parece, né? Porque eu, inclusive, quando eu vejo também, eu vejo, posso estar errado, tá? É uma coisa que vem de fora, aparece e tem uma certa similaridade com a parte de fusão nuclear, né? Que são várias empresas tentando desenvolver a parte de fusão nuclear e é uma coisa que o futuro… Vamos dizer assim, se a gente projeta o uso que ela pode ter e se chegar nessa capacidade, é uma coisa revolucionária, assim como a computação quântica também.

Se a gente chegar nessa parte, principalmente essa parte de simulação de partículas, moléculas, é uma coisa assim que, enfim, sabe-se lá, o avanço é imenso. Então eu queria saber de você também se existe essa possibilidade, assim como tem um debate dentro da física da fusão nuclear. se da inviabilidade do projeto em si. De chegar a um ponto e falar assim, porque tem alguns físicos que são bem pessimistas quanto a isso. Quanto as duas coisas, tanto a fusão nuclear quanto a computação quântica. Que eles falam assim, olha, eu acho que na real é inviável, o projeto em si é inviável e não vai acontecer.

Então, porque na fusão nuclear foi-se falando que todo, de 10 e 10 anos, vai faltar 10 anos, né, para entregar, para ter realmente a… escala necessária para ter um valor comercial. O que você acha? Você acha que tem essa possibilidade de realmente ser uma coisa que é inviável, que a gente acha que é viável, mas que pode afundar, sim, como tem essa perspectiva na fusão nuclear? Ou você é mais otimista enquanto é isso? Acho que se você trabalha com isso, você tem um certo nível de otimismo, né? Mas como é que você vê esse cenário de inviabilidade da tecnologia em si?

Bruna Shinohara:

Bom, eu acho que o sentimento… Existem os céticos, mas o sentimento é diferente aí com relação à fusão nuclear. Porque os céticos geralmente… Não conheço ninguém em particular que fala, ah, não vai dar certo. Tem quem acha que a linha do tempo das coisas acontecer muito mais pra frente. Tem quem acha que é uma bolha que vai explodir, estourar e aquela coisa. Igual, até que no dia emergente era sempre assim. Vai ter gente prometendo demais, vai ter uma certa flutuação de investimentos, ok? Mas geralmente é mais pra esse lado mesmo. Ah, não tá… Vocês estão sendo muito otimistas em o que vai fazer e quando vai fazer. Mas não há provas concretas. Aqui a gente está falando de teoria computacional mesmo, complexidade, coisa que dá para você provar que isso não vai funcionar. O que acontece, por exemplo, como eu falei, o negócio, sei lá, IBM falou que teve um resultado bom e alguém desprovou. Isso é um negócio muito sólido, muito objetivo. Agora eu disse que não vai funcionar, pouco complicado porque a física está bem estabelecida.

Eu sei, assim, fusão também é complicado, porque a física está lá. A gente só não consegue passar de um break-even, é complicado. Eu torço muito para fusão. Tanto que a minha área da graduação… Eu tinha muito interesse nuclear, por isso a parte que eu estudava, que eu falei que era fluidos e eletromagnetismo, era plasma, né?

Plasma e fusão nuclear. E eu boto fé, apesar de estar sempre daqui a dez anos. Eu acho extremamente interessante e espero que alguém consiga resolver os problemas da fusão. É aquela coisa, né? Teve um tema-fala muito engraçado do Rutherford. Eu não lembro quem que foi, mas foi tipo assim, dois anos antes de conseguirem a primeira reação nuclear, alguém falou, cara, não vai dar a reação nuclear, vocês estão viajando. E vai lá e acontece, as coisas dão saltos assim de tecnológicos impressionantes, né? Então eu acho que se você não tem um motivo sólido pra não acreditar que vai dar errado, vai dar errado. você não provou que vai dar errado, sei que o ônus da prova não é de quem é cético, mas não tem motivo pra ficar enchendo saco de quem tá pesquisando.

Caio Huck Spirandelli:

Entendi.

Bruna Shinohara:

Pesquisar é justamente isso, entendeu?

Caio Huck Spirandelli:

É, sim. E sempre tem algum desenvolvimento… dessas tecnologias sempre acaba desenvolvendo algo em paralelo que não era para aquilo, mas que acaba sendo de extremo valor para outra coisa. Enfim, acho que sempre o desenvolvimento tecnológico, eu já falei aqui inúmeras vezes, com pessoas mais da área de física e exatas, é isso né, as pessoas têm dificuldade de entender o valor econômico também dessas iniciativas por causa disso, porque você está experimentando com materiais, com lógicas que nunca foram tentadas e existe a chance de desenvolver para outra coisa. Então, às vezes até o ceticismo vem disso também, porque o caminho para chegar onde você quer é tão complexo, tem tantas variáveis que é mais possível que você desenvolva algo para outra utilização do que para computação quântica, por exemplo. E que pode acontecer?

E a história de desenvolvimento tecnológico diz que é assim, mas talvez um empreendimento mais… maior, com maior número de pessoas, indivíduos, empresas, iniciativas, realmente consiga concretizar uma tecnologia final como a computação quântica. E como você imagina o futuro caso dê certo, Bruna? Quais são os impactos, vamos dizer assim, que realmente tudo o que é esperado da computação quântica aconteça e se chegue onde se quer com essas capacidades computacionais maiores? Como você vê o futuro? com isso funcionando? Quais são os impactos? Você chega a pensar nisso bastante ou não muito?

Bruna Shinohara:

Eu acho bom comentar um negócio que é um pouco transversal, de certa forma, porque existe algo que já funciona, que não é exatamente computação quântica, mas é interessante porque está mais para criptografia quântica. que é uma área diferente, apesar de ser muito parecido, a computação quântica tem implicação em criptografia, são áreas separadas. E você tem governos, governo da Suíça e eu acho que governo da Coreia já usa criptografia para as eleições, criptografia quântica, né, que é um negócio chamado Quantum Random Number Generation, se não me engano. completamente sem pé nem cabeça. Claro, está no guarda-chuva maior de tecnologias quânticas, mas a questão é…

Existem aplicabilidades e existem coisas que a ponto até de governos irem atrás disso. E se a gente for pensar no cenário mais promissor da computação quântica, como eu falei… Existe essa certa maleabilidade se você pensar em problemas de otimização. Tem muita gente pesquisando em machine learning e como integrar. Então, um cenário muito otimista seria um computador que consiga realmente desenvolver moléculas, como você falou, vai ter um avanço muito bom em fármacos, porque é um negócio extremamente computacionalmente custoso no momento. previsões de finanças melhor, se a pessoal que está falando que as coisas de clima funcionam seria ótima, se quando o machine learning for para frente tem várias coisas que já são análogas ao machine learning clássico, talvez integre de um jeito interessante, melhore a qualidade e permita fazer mais coisas. Essas são as coisas mais ok.

Aí tem a questão do algoritmo de short da quebra de criptografia. Isso é um problema, como eu falei. Mesmo se todo mundo mudar agora, hoje, o algoritmo, o protocolo de criptografia, provavelmente tem gente que já está fazendo um amontoado de… de informação que só está esperando alguma coisa para descriptografar. Isso é um problema que não tem muito mais que fazer. Que esses agentes aí provavelmente já estão com isso e não tem muito que fazer.

Caio Huck Spirandelli:

você diz de ter, de guardar esses arquivos já agora, né? E depois quebrar o acesso a eles mais pra frente, já com eles em mãos agora, então não adianta muito. Quem fez download disso tá na mão dele e acabou. Entendi.

Bruna Shinohara:

Exatamente. Exatamente, pode ser algo altamente sensível, pode dar um problema… Claro, é um negócio que talvez há anos atrás, isso daí não tem mais importância, ou talvez tenha. Eu imagino que à medida que você tem um computador que consiga fazer esse tipo de credo de qubitografia, que seria um dos problemas mais difíceis mesmo em termos de qubits e tal… vai ter uma, vai começar um certo protecionismo, né? Porque no momento você, no Brasil, pode rodar um negócio na nuvem da IBM, na Nova York.

E eu acho que uma implicação é essa. Vai começar a virar um negócio que começar a fechar dentro dos países e dos seus aliados, então, isso é um ponto a se pensar. país está investindo em computação quântica, que não adianta você depender da nuvem, vamos fazer só software. É meio complicado, porque provavelmente em algum momento essa nuvem vai ficar, se realmente foi promissor desse jeito, os preços vão ficar para você acessar, pode ser muito complicado. Uma outra coisa mais é… nesse âmbito um pouco mais pessimista, que se você olha quem está investindo o quê, você vê muita gente, principalmente Estados Unidos, América do Norte, investindo em computação quântica. E a China está investindo em comunicação quântica e criptografia quântica, que é interessante, porque um computador quântico pode quebrar criptografia, mas um…

A criptografia quântica tem a ideia contrária, é uma criptografia muito segura, porque você consegue ver quem está interceptando. Então é uma dinâmica meio curiosa entre Estados Unidos e China, que talvez um está se protegendo e o outro não. E essas tecnologias estão, como eu falei, em paralelo, mas não muito, então pode ser que uma desenvolva antes da outra. Se você quebrar criptografia antes de ter uma criptografia boa, é isso aí. E elas não estão se conversando, né? Tipo, está bem dividido, alguns países vendo isso, outros países vendo aqui. É algo para ficar de olho.

Caio Huck Spirandelli:

É uma vantagem muito grande em termos de… Vamos dizer que um país desenvolve o computador em si, do hardware, do processo como um todo. É uma vantagem imensa frente aos outros países, porque o curso de desenvolvimento, o know-how, ele é… algo, assim, às vezes inalcançável, né? Porque hoje em dia, acho que quanto mais a gente desenvolve novas tecnologias, cada vez mais complexas, acho que é mais, cada vez mais difícil indivíduos entrarem no mercado para competir e criar algo em paralelo, né? Então, com certeza isso vai ter…

Bruna Shinohara:

Sim, é muito difícil. E, é assim, não é tão especulativo, né? Claro, a sua pergunta foi especulativa, então parece que eu fui bem longe, mas assim… O Snowden, o Edward Snowden, quando ele vazou os dados do NSE em 2012, eu acho, já tinha algumas coisas falando sobre construir um computador quântico. e era relacionado… o nome do arquivo era penetrando… penetrating hard targets, seria penetrar alvos difíceis, algo assim. Então é interessante, tipo, existe interesse aí e a gente não necessariamente vai saber em que pé tá, porque uma tecnologia desse nível de importância provavelmente tem tamadas, camadas de confidencialidade. E como eu sempre falo, a única arma que a gente tem é ficar de olho nas coisas. Se informar. Não tem outro jeito. Tem que se informar e ficar de olho no movimento.

Caio Huck Spirandelli:

Legal, Bruna. Eu acho que uma última pergunta seria em relação ao que tem hoje, qual que é o projeto, mais ou menos, que você acha que é o mais promissor, desde a computação quântica, de todos que você viu, que você acha que vale a pena ficar de olho a IBM, que está mais à frente, quem que é…

Bruna Shinohara:

Tem várias coisas interessantes acontecendo ao mesmo tempo. Tem alguns resultados de coisa topológica, que era minha artiária, que é bom ficar de olho. Eu, em particular, acho interessante porque se der certo, como eu tinha falado, muito bom em termos de erros. Então, é sempre bom ficar de olho em todos. Mas eu acho que a IBM está na frente, não só porque… Bom, eu tenho testido muito nisso, né? eles têm um roadmap público. que eles falam, ano tal a gente quer fazer um chip de tantos quibs.

E eles já estão, sei lá, quarto, quinto ano e sempre estão conseguindo fazer o que eles querem. Esse ano eu acho que eles querem mil quibs e eles querem integrar dois chips, dois processadores juntos para começar a fazer algo como se fosse um super computador mesmo, que é pegar vários nós, vários processadores. Isso é muito interessante. escalar muito bem e conseguir resultados até, sei lá, antes de 2030 a gente já tem bastante qubit. E outra coisa é que a IBM está seguindo software hardware mais ou menos na mesma intensidade e está investindo muito em conteúdo e chamar atenção e hackathon. de presentinho, de racatão, essas coisas, chama atenção, né? É besteira, mas acaba virando a referência, né? Tem muito conteúdo, tem, por exemplo, como é que é?

Bibliotecas de Python, tem alguns, bibliotecas que dão o próprio Qiskit, que são, por exemplo… uma que eu acho que você vai achar interessante que é para moléculas mesmo, para simulações e tipo de coisa, faz coisas assim, interessantíssimas, claro, tudo para um simulador, tem uma de finanças, tem uma de não sei o que, não sei o que, então ela tá pensando, tá pensando em tudo quanto a aplicação, já tem um software prontinho para isso, já tem coisas que você pode fazer em termos de prova de conceito e brincar ali no simulador, já tá alinhado. E a comunicação, a relação pública disso, se não me engano, quando saiu o… Tavam fazendo a propaganda do último filme do Homem-Formiga, quanto o Manian, eles chamaram o Paul Rudd pra mostrar o computador. Ah não, não foram eles não, foi o Emmet e o Monsinho. Tipo, eles são espertinhos com relação às relações públicas.

Caio Huck Spirandelli:

Com a popularização você capta mais mão de obra também, né? Se alguém pensa na área, já pensa na IBM e enfim, eles têm menos trabalho para captação de mão de obra e pessoas interessadas, né? Com certeza tem um… acho que IBM investe pesado nisso, com certeza. Encontrei muita coisa deles no processo de dar uma estudada para esse episódio.

E é isso, Bruna, eu acho que… Eu esgotei praticamente as perguntas aqui, os tópicos. Tem alguma dica que você dá para as pessoas não caírem tão fácil em coisas mágicas da computação quântica? Tem algum local que você acha interessante começar para se educar a respeito? Eu vou deixar as suas redes também, que você costuma falar um tanto sobre… Vai estar na tela aqui no seu nomezinho também nas redes sociais. Mas você tem alguma dica para isso, assim, ou realmente entender um pouco do básico da física quântica, né? Eu vou até indicar aqui quem está ouvindo ou viu o episódio anterior com o Natan, que a gente abordou uma das bases da física quântica. Enfim, que dica que você dá para as pessoas, assim, para saber navegar esse universo?

Bruna Shinohara:

Eu acho que a dica mais importante é não confiar no Michio Kaku. O cara tá doido, o cara tá maluco. Ele é um físico que foi perdendo a credibilidade, mas pro público geral ele continua sendo respeitado. Ele fez um livro chamado Supremacia Quântica. que é uma grande bobagem. Se você pega para ver quem realmente é de computação quântica, faz aí no review do livro, ele não fala nada com nada. Ele foi num podcast para falar que o computador quântico vai juntar com a inteligência artificial, que não sei o que, ele falou de aliens. Ele pirou muito na batatinha. Esse é um problema assim.

Por isso que eu tenho cuidado quando falam de aplicações, eu falo tudo tá especulativo, não dá pra dizer que isso daqui vai ser melhor. E se alguém fala isso daqui, com certeza a computação quântica vai ser melhor, tem que pedir pra mostrar os resultados. Pode ser que eventualmente, ah, legal, a gente tem uma prós de conceito ótima pra computação quântica nessa área e tal, mas o trabalho tá muito de formiguinha ainda e a gente fala assim. A gente está balanceando entre software hardware e as limitações de algoritmo. Então, tomar cuidado com quem exagera muito nas promessas de computação quântica. Tem que ver o que tem realmente o estado da arte. Infelizmente, algumas coisas estão mais para trás do que a gente gostaria. Eu acho que o melhor caminho ainda é o… o manualzinho do Qiskit, o textbook, que eu acredito que agora deve ter versão em português talvez completa, não sei. Sei que a galera está trabalhando bastante para ter em várias línguas, eu acho que deve estar em português agora.

Muito interessante principalmente para quem é da computação tradicional ou quem não está muito a fim de ir tão a fundo na física. Para quem é da física tem um livro que eu passei por escrito, acho que a gente pode deixar por escrito em algum lugar, porque se chama Quantum Information e Quantum Computation. ou Quanto Computation e Quanto Information, um dos dois, que é um livro, texto, que ele trata tanto de hardware quanto de software, fala um pouco do programa do S.A., fala bastante em termos de teoria da informação, enteopia, coisas que eu não entei muito, mas que é algo que muita gente da física estuda para esses lados, que é o que a gente chama mais de informação quântica, que é pensar nesse sentido. e acho que é a fonte mais interessante, mais completa, talvez um pouco o já passado agora, mas bem interessante para a física.

Caio Huck Spirandelli:

Legal. A questão do Michio Kaku também, eu cheguei a ver pessoas criticando ele. E é interessante porque é um físico, é um cara que já está na parte de divulgação científica há muitos anos, mas fica muito difícil as pessoas saberem quem ouvir, onde buscar referências. Então, acho que isso é bem comum, até na divulgação científica também eu vejo isso. Tem algumas frustrações com divulgadores científicos, por causa disso começam a… adentrar universos ou falar coisas que não fazem muito sentido ou não competem. Às vezes é até da área da pessoa, mas desconecta um pouco da realidade da área. Mas então é extremamente difícil hoje, com a disponibilidade de informação, a gente conseguir filtrar. Mas é isso.

Bruna Shinohara:

Sim.

Caio Huck Spirandelli:

Obrigadão, Bruna, pela conversa.

Bruna Shinohara:

Obrigada você.

Caio Huck Spirandelli:

Ficamos por aqui pessoal. Até a próxima.