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IBM quebra recorde em computação quântica com simulação química

Felipe Ventura

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É fácil ficar impressionado com a potência de supercomputadores, capazes de processamento na casa dos petaflops, mas existem alguns problemas que são desafiadores até mesmo para eles.

Um exemplo está na química: os computadores tradicionais têm dificuldade em calcular propriedades de moléculas envolvendo mais do que hidrogênio e hélio. As muitas interações entre partículas subatômicas são demais para eles.

Aí entra a computação quântica: a IBM realizou uma simulação bem-sucedida de uma molécula de hidreto de berílio (BeH2) — a maior já feita em um computador quântico.

Antes de tudo, vamos relembrar os conceitos básicos. Enquanto computadores tradicionais usam bits que assumem valores 0 ou 1, computadores quânticos trabalham com “qubits”, que podem existir como 0, 1, ou zero e um simultaneamente.

Isso é possível porque, na mecânica quântica, uma partícula pode assumir dois estados diferentes ao mesmo tempo (algo chamado de “superposição”). Assim, um único qubit pode conter dois valores simultaneamente; dois qubits podem conter quatro valores; e assim por diante.

A computação quântica permite que mais cálculos sejam realizados ao mesmo tempo, o que é útil para resolver sistemas complexos — como o que a IBM fez.

Ela usou um processador de sete qubits para modelar o comportamento de várias moléculas: gás hidrogênio (H2), hidreto de lítio (LiH) e hidreto de berílio (BeH2). Eles até conseguiram aplicar a técnica para resolver um problema químico simples. O estudo foi publicado na revista Nature.

Parece pouco, mas é um avanço importante. Em computadores tradicionais, “soluções exatas rapidamente se tornam inviáveis, mesmo para os dispositivos mais rápidos trabalhando durante toda a vida do universo”, explica à Chemical & Engineering News o químico teórico Donald Truhlar, da Universidade de Minnesota, que não esteve envolvido no estudo.

Por isso, os pesquisadores esperam que computadores quânticos possam, um dia, simular moléculas ainda maiores. Isso poderia ser útil na descoberta de novos medicamentos, por exemplo.

Com informações: Gizmodo, Chemical & Engineering News.