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Informática

Nova técnica lê 100 dimensões de um qubit em minutos

Redação do Site Inovação Tecnológica - 17/09/2021

Nova técnica lê 100 dimensões de qubit em questão de minutos
Ler 100 faces de um "dado quântico" levaria décadas com as técnicas que estavam disponíveis até agora.
[Imagem: Isaac Nape et al. - 10.1038/s41467-021-25447-0]

100 dimensões por qubit

Você já ouviu falar muitas vezes que os qubits, os bits dos computadores quânticos, podem guardar múltiplos dados, sendo esta uma das suas principais vantagens.

Os dados - ou estados quânticos - são entrelaçados em muitas dimensões, onde mais dimensões significa uma largura de banda maior (mais velocidade) e melhor resistência ao ruído (segurança e confiabilidade), elementos cruciais para uma comunicação rápida e segura e para viabilizar a computação quântica sem erros, o que ainda é um desafio.

Mas não adianta pisar demais no acelerador - ou enfiar dados demais em cada qubit - porque ler os dados em múltiplas dimensões não é uma tarefa simples.

Na verdade, o tempo de medição, ou leitura, aumenta desfavoravelmente com o número de dimensões, de modo que ler um estado de 100 dimensões completo com a técnica atual - basicamente uma "tomografia de estado quântico" - levaria décadas.

Pelo menos até que Isaac Nape e seus colegas da Universidade Witwatersrand, na Nova Zelândia, colocassem a mão na massa e descobrissem uma técnica para ler um estado 100-dimensional em poucos minutos.

Embora minutos sejam uma escala inadequada para os cálculos de um computador, um processador real poderá trabalhar com menos dimensões e, ainda assim, apresentar ganhos exponenciais em relação aos bits do computadores eletrônicos.

Nova técnica lê 100 dimensões de qubit em questão de minutos
A nova técnica junta a tomografia quântica com a medição de Bell.
[Imagem: Isaac Nape et al. - 10.1038/s41467-021-25447-0]

Como ler múltiplas dimensões

Você pode pensar em um estado quântico de alta dimensão como as faces de um dado: Um dado convencional tem 6 faces, numeradas de 1 a 6, o que significa um alfabeto de seis dimensões, que pode ser usado para computação ou para transferência de informações. Fazer um "dado de alta dimensão" significa um dado com muito mais faces: 100 dimensões equivalem a 100 faces, o que é um polígono bastante complicado.

Em nosso mundo cotidiano, regido pela física clássica, seria fácil contar as faces para saber o que há em cada uma, mas a coisa não funciona assim no mundo quântico: Nessa escala, você nunca pode ver os dados inteiros, então contar as faces é muito difícil.

Hoje lidamos com isso fazendo uma tomografia, similar ao conhecido exame médico, construindo uma imagem de muitas fatias do objeto. Mas as informações nos objetos quânticos podem ser enormes, de forma que o tempo para realizar esse processo é proibitivo.

Uma abordagem mais rápida é uma "medição de Bell", um teste famoso para dizer se o que você tem na sua frente está entrelaçado, algo como perguntar à partícula "Você é quântica ou não?". Mas, embora isso confirme as correlações quânticas dos dados, não dá muitas informações muito sobre o número de faces que nosso dado quântico possui.

"Nosso trabalho contornou o problema com uma descoberta casual, de que existe um conjunto de medições que não é uma tomografia e não é uma medição de Bell, mas que contém informações importantes de ambas," explicou Nape. "Em linguagem técnica, nós combinamos essas duas abordagens de medição para fazer múltiplas projeções que se parecem com uma tomografia, mas medindo as visibilidades do resultado, como se fossem medições de Bell. Isso revelou a informação oculta que pode ser extraída da força das correlações quânticas em muitas dimensões."

A combinação da velocidade da abordagem semelhante à de Bell e a informação da abordagem semelhante à tomografia significa que os parâmetros quânticos essenciais - como a dimensionalidade e a pureza do estado quântico - podem ser determinados de forma rápida e quantitativa.

Bibliografia:

Artigo: Measuring dimensionality and purity of high-dimensional entangled states
Autores: Isaac Nape, Valeria Rodríguez-Fajardo, Feng Zhu, Hsiao-Chih Huang, Jonathan Leach, Andrew Forbes
Revista: Nature Communications
Vol.: 12, Article number: 5159
DOI: 10.1038/s41467-021-25447-0
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