Computadores quânticos prometem ser capazes de solucionar alguns dos mais complexos problemas da humanidade. Enquanto não viram realidade, cientistas pesquisam os algoritmos que vão funcionar nestas máquinas. Recentemente, um time de pesquisadores brasileiros publicou na revista “Scientific Reports” como usar algoritmos quânticos para melhorar o portfólio de aplicações financeiras. Vídeos: veja em ação os incríveis robôs humanoides da China, que aposta em 'momento ChatGPT' da automação O que diz o relatório sobre o impacto da IA que afundou ações de empresas de software? Entenda — O nosso principal objetivo é tentar descobrir o potencial da computação quântica para problemas próximos do mundo real. Existe uma dificuldade para conseguir experimentar porque não temos algoritmos sofisticados que representem problemas gerais complexos do ponto de vista quântico — conta ao GLOBO Samuraí Brito, líder em computação quântica e inovação no Instituto de Instituto de Ciência e Tecnologia do Itaú (ICTi), que comandou o estudo. O algoritmo explorado pelo time liderado por ela explora a ideia de “otimização combinatória”, o que significa buscar a melhor solução possível em sistemas complexos. Em um contexto de portfólio de investimentos, isso significa montar uma carteira com os melhores retornos com maiores níveis de segurança em um cenário de opções diversas. Embora seja possível fazer isso pela computação clássica, as análises de cenário são bem mais simples, porque, em cenários complexos, o tempo necessário para esse tipo de ação torna impossível a sua execução no mundo real. Em vez de analisar opções sequencialmente, algoritmos quânticos tiram vantagens das propriedades da mecânica quântica para observar diversos cenários de uma vez só — essa diferença na eficiência de resultados entre máquinas clássicas e quânticas é chamada de “vantagem quântica”. Na computação quântica, as informações são armazenadas e processadas por qubits, ou bits quânticos. Ao contrário da computação clássica de PCs e smartphones, cujo bit pode ser processado por 0 ou por 1, o qubit expressa o 0 e o 1 ao mesmo tempo por um fenômeno chamado superposição. — No problema real, a gente não olha pra carteira como um todo. A gente olha para a carteira de forma fatiada, com produtos de ações,multimercado, cripto etc. Daí a gente divide isso em pacotes e no processo de otimização tenta definir a quantidade de produtos dentro desses pacotes. Então, um conjunto de qubits representa ações, outro multimercados etc. Ao final, a gente consegue separar as diferentes classes de produtos para montar a carteira. O investimento do Itaú em pesquisas de computação quântica faz sentido. O setor financeiro é um dos principais interessados na área atualmente. No ano passado, o HSBC usou um computador quântico da IBM para fazer previsão de preços de títulos de mercado e teve uma melhoria de 34% na eficiência das projeções. Samuraí Brito liderou a pesquisa de algoritmos quânticos para otimização de portfólio financeiro Itaú/Divulgação No Brasil, o Itaú estabeleceu o ICTi no ano passado como parte da estratégia para acelerar o desenvolvimento de tecnologias emergentes. Além de computação quântica, a entidade sem fins lucrativos pesquisa inteligência artificial (IA), neurociência, robótica e realidade estendida. Além de otimização, instituições financeiras apostam na aplicação de tecnologias quânticas: simulação e gestão de risco (que analisa um número maior de cenários e variáveis de mercado, melhorando a precisão na avaliação de risco de crédito); evoluir a segurança cibernética (pois espera-se que máquinas quânticas quebrem a criptografia clássica); e detectar fraudes. Samuraí conta que, no Itaú, as pesquisas também envolvem como usar IA generativa para criar novos algoritmos quânticos. Algoritmo ainda encontra obstáculos no hardware Ainda é cedo para que os algoritmos quânticos sejam embutidos em assistente digital de investimentos. Por enquanto, os resultados foram simulados em máquinas clássicas, e os testes com hardware quântico mostraram limitações. — Executamos também os algoritmos em hardware real com os recursos que temos disponíveis. A gente já sabia que seria ruim rodar nesse equipamento. Colocamos no apêndice do artigo a execução, mostrando quão distante fica ali, por problemas conhecidos na literatura, como ruído. Na computação quântica, as propriedades dos qubits são o resultado do comportamento coletivo de átomos, elétrons, fótons ou outras partículas subatômicas dentro de materiais supercondutores, que levam a estados da matéria que não existem classicamente. A interação das partículas com o meio ambiente, como variação de temperatura, vibrações, flutuações de energia e ação de micro-ondas, podem gerar erros, chamados de “ruídos”. Não é um problema que deve ser solucionado logo.A IBM espera colocar em operação apenas em 2029 o processador Starling, chip quântico tolerante a erros. Por enquanto, a pesquisa de Samuraí envolveu alguns chips já disponíveis da IBM. Apesar dos erros no chip quântico, a pesquisadora reforça a importância de começar estudos na área neste momento: — Mesmo que o hardware não funcione agora, é importante já ter os algoritmos. Nossa missão é estar pronto para a chegada da tecnologia. Estamos criando as bases estruturais, que me permitem avançar mais rápido nessa tecnologia.