Em Viena, Áustria, pesquisadores da Universidade de Viena fizeram um avanço significativo no campo da aprendizagem de máquina quântica. Seu trabalho, publicado na Nature Photonics, demonstra que mesmo computadores quânticos em pequena escala podem melhorar o desempenho de algoritmos de aprendizagem de máquina. Essa descoberta abre novas e empolgantes possibilidades para o futuro da computação.
A equipe usou um processador quântico fotônico para classificar pontos de dados, destacando as vantagens dos efeitos quânticos sobre os computadores clássicos. O experimento revelou que esses pequenos processadores quânticos podem superar algoritmos convencionais. "Descobrimos que, para tarefas específicas, nosso algoritmo comete menos erros do que sua contraparte clássica", explicou Philip Walther, da Universidade de Viena, líder do projeto.
Esta pesquisa não apenas avança a computação quântica, identificando tarefas que se beneficiam dos efeitos quânticos, mas também oferece insights para a computação padrão. O uso de plataformas fotônicas, que consomem menos energia do que os computadores padrão, é outra vantagem fundamental. Isso pode ser crucial à medida que os algoritmos de aprendizagem de máquina se tornam cada vez mais intensivos em energia. Essa descoberta pode levar ao projeto de novos algoritmos mais eficientes, inspirados em arquiteturas quânticas.