Neurônios artificiais ficam quânticos e unem IA com computação quântica

Redação do Site Inovação Tecnológica - 25/03/2022

Representação de uma rede neural feita com qubits de fótons e que possui capacidade de memória, relacionando a computação neuromórfica à inteligência artificial.
[Imagem: University of Vienna/Equinox Graphics]

Neurônios artificiais tornam-se quânticos

A computação neuromórfica, cujos componentes imitam os neurônios do cérebro, e a computação quântica, que promete deixar nossos computadores atuais comparáveis a ábacos, estão entre as tecnologias emergentes mais promissoras para revolucionar a tecnologia da informação.

Mas talvez não seja preciso escolher entre uma das duas - talvez seja possível mesclá-las.

Um grupo de físicos da Áustria e da Itália acaba de demonstrar uma versão quântica do principal componente da computação neuromórfica, o memoristor.

Em outras palavras, Michele Spagnolo e seus colegas criaram um memoristor quântico, um componente tipicamente neuromórfico construído sobre um processador quântico que funciona com fótons.

Esquema do memoristor quântico fotônico criado pela equipe.
[Imagem: Michele Spagnolo et al. - 10.1038/s41566-022-00973-5]

Memoristor quântico

Uma das grandes inovações deste século no campo da informática ocorreu em 2008, com a descoberta do memoristor. Esse componente muda sua resistência à passagem da eletricidade dependendo de uma memória das correntes que o percorreram no passado - daí o nome memory-resistor, ou memoristor.

Imediatamente após sua descoberta, os cientistas perceberam que (entre muitas outras aplicações) o comportamento peculiar dos memoristores era surpreendentemente semelhante ao das sinapses neurais. O memoristor tornou-se assim o bloco de construção fundamental das arquiteturas neuromórficas, ou computação cognitiva.

Spagnolo demonstrou agora como construir um componente que tem o mesmo comportamento de um memoristor, mas atua sobre estados quânticos, ou seja, ele é capaz de codificar e transmitir informações guardadas em qubits, como átomos, íons ou fótons. Essa integração é particularmente surpreendente porque a dinâmica de um memoristor eletrônico tradicional tende a contradizer o comportamento típico das partículas quânticas.

A equipe superou o desafio usando fótons individuais, ou seja, partículas quânticas únicas de luz, e explorando sua capacidade de se propagar simultaneamente em uma superposição de dois ou mais caminhos.

Neurônios artificiais quânticos unem inteligência artificial com computação quântica.
[Imagem: University of Vienna/Equinox Graphics]

Elo perdido entre inteligência artificial e a computação quântica

Os fótons únicos se propagam ao longo de guias de onda traçadas a laser em uma base de vidro, sendo guiados em uma superposição de vários caminhos.

Um desses caminhos é utilizado para medir o fluxo de fótons que passam pelo componente; e a quantidade medida, através de um complexo esquema de realimentação eletrônica, modula a transmissão na outra saída, alcançando assim o comportamento memorresistivo desejado.

Além de demonstrar o memoristor quântico, os pesquisadores criaram simulações mostrando que redes neurais fotônicas montadas com esses componentes podem ser usadas para aprender tarefas clássicas e quânticas, sugerindo o fato de que o memoristor quântico pode ser o elo perdido entre inteligência artificial e a computação quântica - sem esquecer que o próprio memoristor é considerado o elo perdido da eletrônica.

"Desbloquear todo o potencial dos recursos quânticos dentro da inteligência artificial é um dos maiores desafios da pesquisa atual em física quântica e ciência da computação", disse Spagnolo.

Para caminhar nesse sentido, a equipe simulou um aprendizado de máquina por meio de um esquema de computação de reservatório, o que permitiu usar a rede neural de memoristores quânticos para resolver tarefas tanto de aprendizado clássico quanto de aprendizado quântico. "Nossas simulações mostram resultados promissores e podem abrir novos caminhos para o uso de memristores quânticos em arquiteturas neuromórficas quânticas," escreveu a equipe.

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