Pondo à prova um Otimizador Quantico


Olá pessoal e bem-vindos novamente ao Trocando Bits. Procurando uma forma de deixar o site mais interessante (pra mim, inclusive), resolvi levar o subtitulo do site ao pé da letra e investir um pouco em coisas mais cientificas (don’t blame me now…). – Para começar, um post sobre um Otimizador Quântico mostrando seu poder. So, here we go.

Para que vocês possam entender algo, primeiro uma breve explicação do que diabos é um Computador Quântico e como seu modelo pode ser utilizado para realizar uma Otimização Quântica:

Esta é uma Esfera de Bloch, uma representação de um qubit.

Um Computador Quântico nada mais é que um sistema que utiliza leis da Mecânica Quântica, como Sobreposição e Interferência para realizar cálculos que um computador normal realizaria em um tempo excessivamente longo e impraticável. Para a realização desses cálculos, os Computadores Quânticos utilizam um tipo de dado diferente do utilizado em um computador “clássico” (basicamente, o computador que conhecemos e utilizamos no dia-a-dia), dado este criado com base no Princípio de Sobreposição. Tal dado, chamado de Qubit (Quantic Bit), é um dado que apresenta a curiosa característica de poder apresentar dois estados diferentes simultaneamente. Ex: Em um computador clássico são utilizados bits para que sejam realizadas todas as tarefas. Tais bits são compostos de dois estados, representados por 0 ou 1, sendo que um bit somente pode apresentar um estado por vez. No caso dos Computadores Quanticos, os qubits também apresentam dois estados, 0 ou 1, mas diferente dos bits, esses estados podem estar “sobrepostos”, apresentando simultaneamente ambos. Complicado não? De inicio sim, mas se vocês forem curiosos o suficiente para irem atrás de informações, tenho certeza que ficará mais fácil de entender (talvez eu até fique com pena e faça um post específico para explicar como isso funciona).

Bom, já sei como um Computador Quantico funciona, mas como isso pode ser utilizado para uma Otimização Quântica? E o que é, afinal, uma Otimização Quântica?

Uma Otimização Quântica é uma otimização algorítmica que utiliza os princípios presentes em um Computador Quântico (ou diretamente da Mecânica Quântica). Para realização desta otimização, entra em jogo o Computador Quântico. Por utilizar qubits, o algoritmo poderia usufruir das capacidades apresentadas pelo Principio da Sobreposição e, assim, realizar sua atividade em um tempo muito menor.

Bom, após essa introdução, vamos ao que interessa:

Um Box Quântico da D-Wave e seu fundador, para escala

Este, meus caros, é o fundador da D-Wave, uma empresa que trabalha diretamente com Computação Quântica. E, atrás dele, podemos ver um dos Box Quânticos desenvolvidos pela empresa (pequeno, não?). Recentemente (mais exatamente, no dia 13 de Agosto) a equipe de pesquisa da D-Wave, em conjunto com pesquisadores da Universidade de Harvard, publicaram um artigo onde mostram a utilização de um Otimizador Quantico da empresa para realizar o “fold”, ou configuração de uma proteína.

Quando se fala em “Organizar uma Proteína”, se está falando de um problema muito difícil e, ao mesmo tempo, muito importante. Proteínas são compostas de cadeias de aminoácidos que, quando unidos, podem assumir um número muito grande de formas. Essa grande variação normalmente gera inúmeros problemas pois, ao assumir uma forma que não a forma real, pode fazer com que a Proteína não funcione como esperado ou simplesmente não funcione – Ou, ainda pior, funcione de forma maléfica. Dessa forma, encontrar a configuração correta de uma Proteína é uma tarefa de suma importância.

Atualmente, aceita-se a concepção de que a configuração de uma proteína funcional seja aquela que necessita da menor quantidade de energia possível para se manter estática. É uma ideia plausível mas que apresenta-se de forma muito sensível. Isso pelo fato de que a cada interação com o ambiente, a Proteína pode acabar se reconfigurando para liberar energia. – Para testar essa ideia, cientistas acabam perdendo muito tempo calculando as configurações de uma proteína, num processo que exige muito computacionalmente.

Para resolver esse problema, uma técnica muito útil e simples (cientificamente falando, porque eu demorei uns longos 20 minutos pra entender) é colocar os aminoácidos aleatoriamente em uma grade 3D e deixá-los movimentarem-se livremente. Cada movimentação, ou salto, exige uma certa quantidade de energia. Mas essa energia pode ser reduzida caso o aminoácido encontre uma configuração em que o custo energético seja menor.

Para calcular e encontrar essa configuração, o processo utilizado é o semelhante ao utilizado com imãs. Quando organizados em uma grade 2D, os imãs sofrem interferência uns dos outros, realizando mudanças de posições. A energia utilizada para realizar essas mudanças é dada pela temperatura. Quanto mais quente, maior interação irá ocorrer. Caso a temperatura seja reduzida, a movimentação será reduzida e as interações energéticas irão, em um ponto, cessar. Caso a redução de temperatura seja feita na velocidade correta, é possível observar os imãs em uma configuração que utiliza a menor quantia de energia possível. – De forma semelhante, a configuração da cadeia de aminoácidos que utiliza a menor quantia de energia (a configuração funcional), pode ser encontrada.

Para contextualizar o exemplo dos imãs, consideramos que, na vida real, eles são representados por anéis supercondutores (ou SQUIDs, Superconducting Quantum Interference Devices). A direção assumida pelo imã, no exemplo acima, é dada pela direção em que a corrente (magnética) está circulando e o “casamento” entre diferentes imãs não é dado pelo campo magnético e sim indiretamente por capacitores, indutores e outros SQUIDs. O papel do SQUID então é controlar esse “casamento”. – O nome dado ao método para calcular essas interações é anelamento simulado. E é exatamente neste ponto que voltamos à D-Wave.

Esse é um exemplo do que seria um SQUID

No artigo, a D-Wave apresenta um hardware que realiza o anelamento simulado, que seria utilizado para calcular a configuração funcional da Proteína, de forma quântica. Para tanto, faz a demonstração do calculo dessa configuração. Embora importante, esse cálculo não é ponto forte do artigo. O ponto forte é que, com ela, a D-Wave realmente conseguiu mostrar que há algo quântico no que realizaram. O vetor (a área onde as informações são recebidas) do SQUID utilizado é pequeno demais para comportar a Proteína de seis aminoácidos. Para contornar isso, os cientistas utilizaram uma técnica bastante comum no ramo da Ciência da Computação, chamado de Divide and Conquer (basicamente, dividir o problema em sub-problemas, resolver os sub-problemas e organizar as sub-soluções em uma solução para o problema original). Por meio desta técnica, puderam dividir a Proteína em partes pequenas o suficiente para serem utilizadas pelo SQUID. Como o resultado foi compatível com o esperado e os testes foram concluídos em tempo hábil, os pesquisadores chegaram à conclusão de que, realmente, tudo ocorreu corretamente, como se os aspectos quânticos estivessem contribuindo para com o resultado. Então realmente há algo quântico no que realizaram.

Com tudo isso exposto, o resultado a que podemos chegar é que o espaço para pesquisas envolvendo Computação Quântica só cresce a cada dia que passa e que a necessidade de aplicações de maior porte aumenta cada vez mais. Um universo evoluindo a uma velocidade vertiginosa nos espera.

Fonte:

http://www.nature.com/srep/2012/120813/srep00571/full/srep00571.html

 http://arstechnica.com/science/2012/08/a-quantum-optimizer-folds-its-first-proteins/

Obs: Usei como base e tentei ao máximo me distanciar da forma de escrever do autor. Qualquer semelhança é devido a própria estrutura textual.

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Sobre Wladimir Araújo Neto

Developer, writer, negative atheist, fascinated by coffee and in love with computing. Podcaster at TambaCast and a New Orleans Saints fan. Desenvolvedor, escritor, ateu negativo, fascinado por café e apaixonado por computação. Podcaster no Tambacast e torcedor do New Orleans Saints.

Publicado em 20/08/2012, em Ciência & Tecnologia. Adicione o link aos favoritos. Deixe um comentário.

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