sábado, 3 de janeiro de 2015

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Google e NASA Se Unem Para Criar Computador Quântico

Um computador quântico pode resolver problemas milhares de vezes mais rápido do que os computadores tradicionais, atraindo a atenção de algumas das maiores e mais poderosas instituições do mundo.


A gigante Google anunciou uma parceria com a NASA para criar o Quantum Artificial Intelligence Lab (Laboratório de Inteligência Quântica Artificial), a ser instalado ainda este ano no Vale do Silício, na Califórnia.
As duas empresas esperam que o novo computador quântico esteja pronto até o final do ano, com uma capacidade de até 3.600 vezes maior do que os melhores supercomputadores atuais.
O segredo do enorme poder de processamento de um computador quântico está no fato que, diferentemente dos computadores convencionais (que trabalham com bits 0 e 1), ele pode trabalhar com bits quânticos (ou qubits), que se aproveitam das bizarras leis da mecânica quântica para estar em dois estados ao mesmo tempo (0 e 1).
A mecânica quântica descreve o caótico funcionamento do mundo microscópico onde uma partícula pode existir em dois lugares diferentes ao mesmo tempo ou girar em direções opostas simultaneamente.
A Google está interessada em utilizar computadores quânticos para resolver problemas que envolvem a aprendizagem de máquina, no qual os computadores analisam padrões de informação para fazer previsões precisas de resultados em sistemas altamente complexos, como os modelos climáticos globais.
"Nós acreditamos que a computação quântica pode ajudar a resolver alguns dos problemas mais desafiadores da ciência, principalmente em aprendizado de máquina. Aprendizagem de máquina diz respeito à construção de melhores modelos do mundo a fim de fazer previsões mais precisas", informou o Google em seu blog. "Se queremos curar doenças, precisamos de melhores modelos de como elas se desenvolvem. Se queremos criar políticas ambientais eficazes, precisamos de modelos melhores do que está acontecendo com o nosso clima. E se queremos construir uma ferramenta de busca mais útil, nós precisamos entender melhor as questões e o que está na web para obter a melhor resposta".