OVIEDO, 16 dez. (EUROPA PRESS) -
Pesquisadores do Conselho Nacional de Pesquisa da Espanha (CSIC) lançaram um projeto que abre as portas para uma nova geração de tecnologias quânticas por meio do uso de Inteligência Artificial (IA) e aprendizado de máquina aplicado a átomos frios, conhecidos como átomos de Rydberg.
O projeto, financiado com quase 2 milhões de euros pelo Ministério da Ciência, Inovação e Universidades, é liderado pelo Centro de Pesquisa em Nanomateriais e Nanotecnologia (CINN, CSIC-Uniovi-Principal), com a participação do Instituto de Ciência dos Materiais de Madri (ICMM), do Instituto de Nanociência e Materiais de Aragão (INMA, CSIC-Unizar) e do Centro de Visão Computacional (CVC).
Intitulada 'Machine Learning in Quantum Simulations with Rydberg Atoms' (Aprendizado de máquina em simulações quânticas com átomos de Rydberg), a iniciativa combina computação quântica e inteligência artificial para desenvolver uma plataforma na qual o hardware e os algoritmos trabalham juntos para resolver problemas complexos com mais eficiência do que os computadores clássicos.
Conforme explica o coordenador do projeto, o pesquisador do CSIC no CINN Miguel Pruneda, a proposta se baseia no uso de átomos de Rydberg, uma plataforma promissora para a computação quântica devido às suas fortes interações e longos tempos de coerência, mas com desafios de controle significativos que podem ser abordados usando técnicas de aprendizado de máquina.
Os pesquisadores destacam a natureza disruptiva do projeto, que melhorará o design experimental e a compreensão teórica de sistemas quânticos complexos, bem como o desenvolvimento de novos algoritmos quânticos otimizados para essa tecnologia.
O trabalho está estruturado em vários nós interconectados. O CINN atuará como o centro experimental, o INMA se concentrará no uso de redes neurais para simular sistemas quânticos de muitos corpos, o ICMM desenvolverá algoritmos de otimização quântica e o CVC contribuirá com sua experiência em aprendizado de máquina clássico e quântico.
Além disso, os resultados poderão ter aplicações em outros campos, como química quântica, otimização de redes de telecomunicações ou estabilidade da rede elétrica, contribuindo para o desenvolvimento de soluções robustas com impacto além da computação quântica.
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