Seja na logística, produção ou na composição ideal da carteira de investimentos do setor financeiro: Os computadores quânticos podem ajudar as empresas em diversos setores a resolver tarefas complexas tendo cenários de otimização como um ponto de partida importante, se as condições forem correspondentes.
Da otimização instantânea de planejamentos de logística até a simulação rápida de processos bioquímicos para novos medicamentos: Quem acompanhar o progresso do desempenho da computação quântica, poderia ter a impressão de que, nessa área de pesquisa, trata-se exclusivamente de velocidade. Periodicamente, as instituições de pesquisa e as empresas digitais se superam nos seus cálculos com novos limites máximos. Objetivo: Superioridade quântica. Isso significa o momento no qual um computador quântico puder resolver uma tarefa que um computador de alto desempenho tradicional não poderia resolver em razão do tempo. Espetacular, mas via de regra, irrelevante. Pelo menos do ponto de vista da prática corporativa. Além da propaganda exagerada referente à corrida por supremacia, as empresas já podem utilizar a computação quântica para melhorar alguns processos especiais. Para isso, são utilizados os denominados otimizadores quânticos, que resolvem problemas de otimização com base em annealing quântico.
O annealing quântico é um procedimento por meio do qual os algoritmos pesquisam, aproximadamente, o mínimo geral de uma determinada função-objetivo. Apesar de soar abstrato, é bastante adequado para a solução de tarefas de otimização especiais. Exemplo: A questão da mochila: um dilema clássico da logística. Uma série de objetos com diferentes pesos e indicações de valor devem ser guardados em uma mochila para que surja o valor mais alto possível sem ultrapassar um determinado peso máximo. Uma tarefa que se torna cada vez mais complexa com um número crescente de variáveis.
Caso a mochila seja substituída por uma grande frota de caminhões e os objetos sejam substituídos por diversos produtos, tem-se uma ideia de porque a capacidade computacional de um computador tradicional não é mais suficiente para determinadas tarefas. Ao longo do caminho das características quânticas como a desfocagem e a canalização, um otimizador quântico encontra rapidamente uma solução nesse complexo espectro de possibilidades que corresponda, pelo menos aproximadamente, ao valor ideal e, de modo geral, uma solução mais próxima do ponto teoricamente ideal.
Com base em efeitos quânticos, as empresas podem responder não apenas a questões de logística, mas também resolver problemas específicos na produção. As características especiais da tecnologia ajudam um pouco na garantia de qualidade, se o emparelhamento ideal dos componentes for buscado na produção. Muitas empresas devem registrar como rejeitados os desvios relacionados à produção como um rolamento de rolo perfurado de modo muito profundo. Com o Mix Sigma, a T-Systems, os Laboratórios de Inovação da Telekom (T-Labs) e a OSRAM desenvolveram um método, por meio do qual essas partes podem ser combinadas apesar dos componentes de alto valor qualitativo. Nos processos, são analisados primeiramente todos os componentes e, em seguida, armazenados. O algoritmo Mix-Sigma identifica exclusivamente os emparelhamentos ideais e elabora um cronograma: ele atribui automaticamente o rolamento do rolo perfurado profundamente ao núcleo de um rolamento que ficou muito longo.
Ultimamente, o uso de otimizadores quânticos como entrada para o mundo da computação quântica oferece, para muitos, desafios economicamente relevantes: Da combinação dinâmica do portfólio no setor financeiro, passando pela otimização da infraestrutura de smart grid, até a otimização da logística. Condição: A tarefa deve ter como base uma problemática combinatória para utilizar plenamente o potencial da tecnologia. Isso exige determinadas condições básicas. Em razão do tempo de computação limitado (tempo de coerência), os cálculos necessários devem ser feitos em frações de segundos e reproduzíveis facilmente. Apenas com esses cálculos reproduzíveis, os algoritmos quânticos obtêm os resultados relevantes. Além disso, o problema a ser resolvido deve ser matematizado e a quantidade de bits quânticos indicada deve ser adequada. Ademais, os resultados dos cálculos apresentam apenas uma aproximação do ideal.
Quando as condições básicas favorecem os casos de aplicação, as empresas podem obter, desde já, resultados excelentes com base na otimização quântica. Apesar disso, as possibilidades dessa tecnologia ainda não foram esgotadas. Considerando-se principalmente a sinergia viável entre a computação quântica e a inteligência artificial (IA), há um potencial de desenvolvimento no longo prazo. Nesse processo, os pesquisadores esbarram em grandes obstáculos: A IA complexa, com capacidade de aprendizado aprofundado, trabalha frequentemente com milhões de neurônios. Atualmente, não é possível representar esse volume nem mesmo de forma aproximada em um computador quântico. Além disso, a inteligência artificial precisa de diversos dados, para cuja transferência um computador quântico não tem tempo, em razão do seu curto intervalo de cálculos.
Em contrapartida, é vantajoso para a IA quântica que as redes neuronais, com as quais se trabalha na IA atualmente, sejam, de modo geral, bastante estáveis com relação a oscilações (artefatos). Uma das desvantagens da tecnologia quântica nem é tão significativa. Hoje em dia, isso ainda se encontra em estágio de pesquisas. No médio prazo, a tecnologia de chip deve ganhar importância e, se for o caso, poderá utilizar efeitos quânticos especiais em temperatura ambiente e acelerar os procedimentos de IA de forma pontual e não apenas em temperaturas ultrafrias (inferiores a 270o C), como ocorre nos computadores comerciais.
Embora a computação quântica tenha prometido um potencial disruptivo, deve-se considerar que a tecnologia irá estabelecer-se como um complemento importante do mundo da TI no futuro. Embora já existam muitos casos de negócio prontos para utilização para a otimização quântica, os cientistas continuarão ocupados por mais tempo, desenvolvendo a computação quântica global. O nosso objetivo é poder, no futuro, facilitar o acesso às vantagens da tecnologia para as empresas. Nesse processo, os modelos, por exemplo, a infraestrutura quântica como serviço (Q-IaaS) e os aplicativos quânticos como serviço (Q-Application-aas), bem com a consultoria e os testes práticos referentes ao tema, são componentes importantes. Certo é que a computação quântica irá se tornar mais versátil com o desenvolvimento constante, e nós veremos cada vez mais novas soluções para superar os limites atuais: a corrida para o poder da interpretação tecnológica já começou.
