Algoritmo AlphaZero Aplicado à Computação Quântica

A computação quântica se tornou mais focada nos últimos anos. Pesquisadores e empresas em todo o mundo estão constantemente trabalhando no desenvolvimento dessa tecnologia, que pode resolver problemas extremamente complicados que são muito avançados para os computadores clássicos.

Um desses grupos que trabalham em um computador quântico está na Universidade de Aarhus. Um grupo de pesquisa liderado pelo Professor Jacob Sherson utilizou o algoritmo de computador AlphaZero para controlar um sistema quântico.

Os computadores quânticos utilizam a mecânica quântica, que é uma área da física que se concentra nos menores blocos de construção do nosso universo. Uma das regras fundamentais é que um sistema pode existir em mais de um estado ao mesmo tempo.

Essas regras são traduzidas em linguagem de computador, e um computador quântico é capaz de realizar múltiplos cálculos ao mesmo tempo. Isso significa que um computador quântico pode realizar cálculos muito mais rápido do que os computadores regulares.

A teoria dos computadores quânticos foi estabelecida, mas ainda não foi criado um computador quântico em escala total.

O AlphaZero é capaz de aprender sozinho sem qualquer intervenção humana. Devido a isso, o algoritmo foi capaz de derrotar tanto humanos quanto programas de computador complexos em jogos difíceis como Go, Shogi e Xadrez. O AlphaZero foi capaz de fazer isso competindo contra si mesmo e melhorando com o tempo.

O algoritmo foi capaz de derrotar o programa de xadrez líder Stockfish após jogar contra si mesmo por apenas quatro horas. Após esse desempenho impressionante, o grande mestre dinamarquês Peter Heine Nielsen comparou o AlphaZero a uma espécie alienígena superior.

O grupo de pesquisa da Universidade de Aarhus utilizou simulações de computador para demonstrar como o AlphaZero pode ser aplicado a três diferentes problemas de controle. Esses problemas podem ser possivelmente utilizados em um computador quântico.

“O AlphaZero emprega uma rede neural profunda em conjunto com uma busca em árvore guiada, o que permite a aproximação de variáveis ocultas preditivas do parâmetro quântico. Para enfatizar a transferibilidade, aplicamos e avaliamos o algoritmo em três classes de problemas de controle usando apenas um conjunto comum de hiperparâmetros algoritmos”, de acordo com o estudo.

A pesquisa realizada pela equipe foi publicada na Nature Quantum Information.

O estudante de doutorado Mogens Dalgaard falou sobre como a equipe ficou impressionada com a capacidade do AlphaZero de se ensinar rapidamente.

“Quando analisamos os dados do AlphaZero, vimos que o algoritmo havia aprendido a explorar uma simetria subjacente do problema que não consideramos originalmente. Foi uma experiência incrível.”

A grande inovação veio do casamento do AlphaZero, que é um algoritmo extremamente impressionante por si só, com um algoritmo de otimização quântica especializado.

De acordo com o Professor Jacob Sherson, “Isso indica que ainda precisamos de habilidades e especialização humanas, e que o objetivo do futuro deve ser entender e desenvolver interfaces de inteligência híbrida que explorem otimamente as forças de ambos”.

O grupo deseja acelerar o ritmo do desenvolvimento nesse campo, então liberou o código e o tornou disponível publicamente. A medida gerou muito interesse.

“Em poucas horas, fui contatado por grandes empresas de tecnologia com laboratórios quânticos e universidades líderes internacionais para estabelecer colaborações futuras”, disse Jacob Sherson. “Então, provavelmente não levará muito tempo até que esses métodos sejam utilizados em experimentos práticos em todo o mundo.”

A DeepMind é uma empresa irmã do Google (GOOGL ) com sede no Reino Unido, responsável pelo AlphaZero e pelo AlphaGo. Esses sistemas agora estão mostrando sua importância em outras áreas, incluindo a computação quântica.