A inteligência artificial evoluiu em ritmo acelerado nos últimos anos, mas especialistas acreditam que seu desenvolvimento poderá enfrentar obstáculos importantes. O treinamento de modelos cada vez mais sofisticados exige volumes gigantescos de dados e um consumo crescente de energia, fatores que podem limitar os avanços da tecnologia nas próximas décadas.
Agora, um grupo de pesquisadores acredita ter encontrado uma possível solução. Cientistas do Laboratório Nacional Brookhaven, do Departamento de Energia dos Estados Unidos (DOE), da Universidade Northeastern, do Google Quantum AI e da Universidade do Texas em Austin desenvolveram um algoritmo quântico capaz de ampliar significativamente as capacidades dos futuros computadores quânticos.
Batizada de Transformada Quântica de Hermite (Quantum Hermite Transform, ou QHT), a nova técnica foi apresentada durante o 58º Simpósio Anual da ACM sobre Teoria da Computação (STOC 2026), realizado em Salt Lake City, e pode representar um avanço importante para aplicações em inteligência artificial, simulações científicas e processamento de grandes volumes de dados.
Inteligência artificial enfrenta desafios para continuar evoluindo
O crescimento da IA trouxe benefícios evidentes, como a automação de tarefas repetitivas e o aumento da produtividade em diversos setores. Ao mesmo tempo, a tecnologia também levantou preocupações relacionadas à substituição de profissionais por sistemas automatizados.
Além dessas questões, existe um desafio técnico cada vez mais relevante. Os modelos mais avançados precisam ser treinados com enormes quantidades de dados de alta qualidade. No entanto, a produção de conteúdo humano é limitada, enquanto uma parcela crescente do material publicado na internet já é criada ou traduzida por inteligência artificial.
Segundo estimativas citadas pelos pesquisadores, entre 50% e 74% do novo conteúdo disponível na web já possui algum grau de geração por IA. Se futuros modelos forem treinados predominantemente com esse material sintético, poderão perder precisão e apresentar degradação gradual de desempenho.
Outro problema é o alto custo energético. O treinamento de modelos modernos exige grandes quantidades de eletricidade e água, tornando o processo cada vez mais caro e difícil de escalar.
Novo algoritmo melhora o processamento em computadores quânticos
É justamente nesse cenário que entra a computação quântica. Em teoria, computadores quânticos poderão executar cálculos extremamente complexos em poucas horas, enquanto supercomputadores tradicionais levariam semanas para concluir a mesma tarefa.
Para explorar esse potencial, os pesquisadores criaram a Transformada Quântica de Hermite, considerada uma nova “primitiva quântica”. Em computação quântica, primitivas são operações fundamentais que servem como base para algoritmos mais complexos.
Segundo Ning Bao, professor assistente da Universidade Northeastern e integrante da Divisão de Computação e Ciência de Dados do Laboratório Brookhaven, a estrutura da QHT é bastante diferente das primitivas existentes atualmente.
“A Transformada Quântica de Hermite implementa a transformada de Hermite em um estado quântico. Sua estrutura é bastante distinta das primitivas quânticas existentes, o que pode levar ao desenvolvimento de novos algoritmos capazes de resolver problemas inéditos”, explicou o pesquisador.
O que torna a Transformada Quântica de Hermite tão importante
As transformadas de Hermite já são amplamente utilizadas na física e na engenharia para descrever sistemas quânticos, especialmente o oscilador harmônico quântico. Elas também desempenham papel importante em modelos gaussianos usados em aprendizado de máquina e ciência de dados.
O desafio era que converter informações para essa representação dentro de um computador quântico exigia um processo lento e computacionalmente complexo.
Os pesquisadores solucionaram esse problema desenvolvendo um circuito quântico altamente eficiente, capaz de realizar essa transformação com uma sobrecarga computacional mínima.
Quando combinada com novas técnicas para construir estados quânticos específicos, a QHT se torna uma ferramenta prática e de alta precisão para representar, organizar e analisar dados complexos.
Impacto pode ir muito além da inteligência artificial
Embora a inteligência artificial seja uma das aplicações mais promissoras, os pesquisadores destacam que o novo algoritmo poderá beneficiar diversas áreas da ciência.
Entre elas estão a ciência dos materiais, pesquisas em energia, modelagem científica avançada e simulações físicas de alta complexidade.
Na área médica, por exemplo, computadores quânticos equipados com algoritmos como a QHT poderão acelerar simulações moleculares, reduzindo significativamente o tempo necessário para descobrir novos medicamentos.
Já na inteligência artificial, a expectativa é que futuras máquinas quânticas consigam treinar modelos fundacionais e redes neurais muito mais rapidamente do que os sistemas atuais, processando grandes volumes de dados em uma fração do tempo exigido pelos computadores convencionais.
Para os pesquisadores, o verdadeiro potencial da computação quântica depende justamente do desenvolvimento de novos algoritmos. Sem eles, mesmo o hardware mais poderoso teria aplicações bastante limitadas. A criação da Transformada Quântica de Hermite representa mais um passo para transformar essa tecnologia em uma ferramenta capaz de resolver problemas científicos e tecnológicos que hoje permanecem fora do alcance da computação tradicional.
[ Fonte: National Geographic ]
