O Google está otimista em relação ao campo da computação quântica. O chefe dessa divisão na companhia, Hartmut Neven, acha que em um período relativamente curto já será possível acompanhar os primeiros efeitos práticos dessa tecnologia.
“Estamos otimistas de que, dentro dos próximos cinco anos, nós veremos aplicações no mundo real que são possíveis apenas com a computação quântica”, afirma o executivo em entrevista para a Reuters. A companhia trabalha ao menos desde 2012 nesse campo.
O palpite de Neven tem relação a uma declaração recente da Nvidia: a companhia, que cada vez mais investe nos setores de inteligência artificial (IA) e computação quântica, sugeriu que esse prazo na verdade seria de aproximadamente 20 anos. O comentário pessimista do CEO da empresa, Jensen Huang, até gerou uma queda nas ações de empresas relacionadas a esse mercado.
O Google acredita que as tais “aplicações no mundo real” envolvem a possibilidade de criar materiais otimizados para múltiplos setores da indústria. Os exemplos incluem novas baterias para carros elétricos, medicamentos mais eficientes e fontes de energia alternativa mais sustentáveis.
A expectativa da computação quântica
No final de 2024, o Google anunciou mais um avanço nesse setor: a criação do Willow, um novo e poderoso chip para a computação quântica. Nesse mesmo período, a Microsoft também anunciou avanços significativos na área, mas também ainda sem previsão para uso comercial desse tipo de equipamento.
Ao trocar o processamento binário tradicional por um modelo de superposição, esses computadores usam um princípio próprio para realizar cálculos considerados complexos até para equipamentos atuais em questão de segundos. Na prática, será possível rodar cenários e fórmulas a velocidades altas e encontrar fórmulas, composições ou códigos para a criação de serviços e até objetos.
O Google acredita ainda que a computação quântica terá um melhor desempenho que os atuais supercomputadores, principalmente por exigir um menor consumo de energia e ser ainda mais rápida.
Os investimentos em IA também devem contribuir para esse campo, embora os maiores desafios atuais sejam no campo do hardware e na criação de semicondutores poderosos o bastante.
