Mas nem todas as perguntas sobre sistemas quânticos são mais fáceis de responder usando algoritmos quânticos. Algumas são igualmente fáceis para algoritmos clássicos, que rodam em computadores comuns, enquanto outras são difíceis tanto para os clássicos quanto para os quânticos.
Para entender onde os algoritmos quânticos e os computadores que podem executá-los podem oferecer uma vantagem, os pesquisadores frequentemente analisam modelos matemáticos chamados sistemas de spin, que capturam o comportamento básico de conjuntos de átomos interagindo. Eles então podem perguntar: O que um sistema de spin fará quando você o deixar sozinho em uma determinada temperatura? O estado em que ele se estabelece, chamado de estado de equilíbrio térmico, determina muitas de suas outras propriedades, então os pesquisadores há muito buscam desenvolver algoritmos para encontrar estados de equilíbrio.
Se esses algoritmos realmente se beneficiam de serem quânticos por natureza depende da temperatura do sistema de spin em questão. Em temperaturas muito altas, algoritmos clássicos conhecidos podem fazer o trabalho facilmente. O problema fica mais difícil à medida que a temperatura diminui e os fenômenos quânticos se tornam mais fortes; em alguns sistemas, fica muito difícil até mesmo para computadores quânticos resolverem em qualquer período de tempo razoável. Mas os detalhes de tudo isso permanecem obscuros.
“Quando você vai para o espaço onde precisa do quântico e quando você vai para o espaço onde o quântico nem mesmo o ajuda?” disse Ewin Tangpesquisador da Universidade da Califórnia, Berkeley, e um dos autores do novo resultado. “Não se sabe muito.”
Em fevereiro, Tang e Moitra começaram a pensar sobre o problema do equilíbrio térmico em conjunto com outros dois cientistas da computação do MIT: um pesquisador de pós-doutorado chamado Ainesh Bakshi e aluno de pós-graduação de Moitra Allen Liu. Em 2023, todos eles colaboraram em um algoritmo quântico inovador para uma tarefa diferente envolvendo sistemas de spin, e eles estavam procurando um novo desafio.
“Quando trabalhamos juntos, as coisas simplesmente fluem”, disse Bakshi. “Tem sido incrível.”
Antes daquela descoberta de 2023, os três pesquisadores do MIT nunca tinham trabalhado em algoritmos quânticos. Sua formação era em teoria da aprendizagem, um subcampo da ciência da computação que se concentra em algoritmos para análise estatística. Mas, como novatos ambiciosos em todos os lugares, eles viam sua relativa ingenuidade como uma vantagem, uma maneira de ver um problema com novos olhos. “Um dos nossos pontos fortes é que não sabemos muito sobre quânticos”, disse Moitra. “O único quântico que conhecemos é o quântico que Ewin nos ensinou.”
A equipe decidiu se concentrar em temperaturas relativamente altas, onde os pesquisadores suspeitavam que algoritmos quânticos rápidos existiriam, embora ninguém tivesse conseguido provar isso. Logo, eles encontraram uma maneira de adaptar uma técnica antiga da teoria da aprendizagem em um novo algoritmo rápido. Mas enquanto escreviam seu artigo, outra equipe surgiu com uma resultado semelhante: uma prova de que um algoritmo promissor desenvolvidos no ano anterior funcionariam bem em altas temperaturas. Eles foram escavados.
Morte Súbita Renascida
Um pouco chateados por terem ficado em segundo lugar, Tang e seus colaboradores começaram a se corresponder com Álvaro Alhambraum físico do Instituto de Física Teórica de Madri e um dos autores do artigo rival. Eles queriam descobrir as diferenças entre os resultados que haviam alcançado de forma independente. Mas quando Alhambra leu um rascunho preliminar da prova dos quatro pesquisadores, ele ficou surpreso ao descobrir que eles haviam provado outra coisa em uma etapa intermediária: em qualquer sistema de spin em equilíbrio térmico, o emaranhamento desaparece completamente acima de uma certa temperatura. “Eu disse a eles: ‘Oh, isso é muito, muito importante'”, disse Alhambra.
