Michel Devoret, laureado com o Nobel 2025, afirmou durante uma videoconferência em Paris que transformar os princípios abstratos da mecânica quântica em dispositivos reais e controláveis foi o cerne de sua pesquisa. Como professor emérito de Física em Yale e líder do laboratório Google Quantum AI, Devoret e colegas pioneiros como John Clarke e John Martinis demonstraram que circuitos elétricos supercondutores podem comportar-se como verdadeiros átomos artificiais.
Esses “átomos artificiais” reproduzem o comportamento quântico de átomos naturais e constituem a base dos qubits, os elementos fundamentais dos processadores quânticos mais avançados, incluindo os desenvolvidos por empresas como a Google. O trabalho que tornou possível observar, medir e explorar efeitos quânticos em circuitos supercondutores foi reconhecido com o Nobel 2025.
Durante a conversa, Devoret explicou o papel central de seus resultados: provar que efeitos quânticos podem ser controlados em hardware construído pelo homem, abrindo caminho para uma nova geração de máquinas de processamento. Contudo, ele destacou que a revolução está apenas no começo e que desafios técnicos importantes ainda persistem.
Um dos maiores obstáculos é a correção de erros, considerada pelo físico como o verdadeiro entrave à construção de computadores quânticos confiáveis e escaláveis. Resultados encorajadores vieram com o processador denominado Willow, descrito em um artigo recente na revista Nature pela equipe da Google como “o primeiro processador quântico em que a taxa de correção de erros é suprimida exponencialmente conforme são adicionados mais qubits”. No entanto, o artigo ressalta que essa supressão exponencial só ocorre se a taxa de erro físico estiver abaixo de um limiar crítico.
Segundo Devoret, ainda são necessários aprimoramentos “de diferentes ordens de grandeza” para alcançar níveis de confiabilidade industrial. Apesar da dificuldade, ele se mostrou otimista: “Talvez eu não veja isso concretizado na minha vida, mas estou certo de que, no futuro, físicos muito engenhosos chegarão lá”.
Outro ponto abordado foi a relação entre computação quântica e Inteligência Artificial. “Os dois setores são completamente diferentes, mas, ao mesmo tempo, são complementares”, afirmou. Devoret explicou que a AI é necessária para controlar computadores quânticos, ajudando a identificar e compensar viéses e a corrigir falhas. Em contrapartida, os computadores quânticos geram dados que podem alimentar modelos de IA, criando um ciclo virtuoso de desenvolvimento.
O Nobel mencionou ainda a possibilidade de “controle cruzado” entre os dois sistemas: usar técnicas de IA para otimizar operações quânticas e utilizar resultados quânticos para treinar melhores algoritmos de IA. Como exemplo prático dessa complementaridade, Devoret citou o modelo AlphaFold, da Google DeepMind, que revolucionou a predição de estruturas 3D de proteínas e rendeu o Nobel de Química 2024 a Demis Hassabis e John Jumper.
“O AlphaFold se baseia em uma imensa base de dados construída por décadas de experimentos meticulosos”, observou Devoret. Na visão dele, os computadores quânticos têm o potencial de acelerar a produção desses dados experimentais, contribuindo para avanços em áreas como biologia estrutural e descoberta de fármacos. Essa aceleração de dados, por sua vez, alimentaria modelos de IA com informações mais ricas e variadas, ampliando seu alcance e precisão.
Em resumo, Devoret descreve um futuro em que a computação quântica e a Inteligência Artificial se reforçam mutuamente: a IA melhora o controle e a correção de erros em sistemas quânticos; os sistemas quânticos, ao gerar novos tipos de dados e simulações, ampliam as possibilidades da IA. Apesar dos desafios técnicos a superar — especialmente na redução das taxas de erro físico —, o prêmio e as pesquisas em andamento apontam para um caminho promissor na integração dessas duas frentes tecnológicas.
Fonte: https://www.rainews.it/articoli/2025/12/il-premio-nobel-devoret-calcolo-quantistico-e-ai-sono-diversi-ma-complementari-7a06883a-b7d5-4f1d-980f-9677fe3a28b0.html































