Em uma conquista inovadora, um sistema quântico superou uma inteligência artificial (IA) clássica na classificação de dados, um domínio tradicionalmente dominado por máquinas convencionais. Este feito notável, liderado por pesquisadores da Universidade de Viena, não apenas demonstrou precisão superior, mas também a alcançou com um consumo de energia significativamente menor.
Esta descoberta, publicada na revista Nature Photonics, marca um momento crucial no aprendizado de máquina quântico. O experimento da equipe mostra que mesmo processadores quânticos em pequena escala podem superar suas contrapartes clássicas em tarefas específicas de aprendizado de máquina, uma pedra angular da IA moderna. A chave reside no uso da luz.
O dispositivo, um processador quântico fotônico construído na Universidade Politécnica de Milão, utiliza fótons, ou partículas de luz, para executar algoritmos. A tarefa envolveu a classificação de diferentes tipos de dados, um processo rotineiramente realizado por sistemas de IA em aplicações que vão desde reconhecimento facial até previsão do tempo. O algoritmo quântico, projetado pela empresa britânica Quantinuum, cometeu menos erros do que seu concorrente clássico.
Além disso, o sistema quântico exibiu eficiência energética superior. Ao contrário dos computadores convencionais, que exigem eletricidade substancial para processar informações, os sistemas fotônicos consomem energia mínima, operando diretamente com a luz. Essa diferença se torna crítica em um mundo onde os modelos de IA estão se tornando cada vez mais poderosos, mas também mais intensivos em energia.
O líder do projeto e cientista da Universidade de Viena, Philip Walther, afirmou que "descobrimos que, para tarefas específicas, nosso algoritmo comete menos erros do que sua contraparte clássica". Esta conquista não é apenas técnica, mas também sinaliza uma mudança de paradigma no campo emergente do aprendizado de máquina quântico.
O aprendizado de máquina quântico explora como os princípios da física quântica podem aprimorar a velocidade, precisão ou eficiência dos algoritmos de IA. Esta descoberta sugere que a computação quântica pode oferecer uma alternativa mais rápida, precisa e sustentável à IA tradicional. Esta descoberta abre portas para aplicações de IA mais eficientes e sustentáveis.