Dois cientistas da computação da UCLA mostraram que os compiladores existentes, que dizem aos computadores qua¢nticos como usar seus circuitos para executar programas qua¢nticos, inibem a capacidade dos computadores de atingir um desempenho ideal. Especificamente, sua pesquisa revelou que melhorar o design de compilação qua¢ntica pode ajudar a atingir velocidades de computação até45 vezes mais rápidas do que as demonstradas atualmente.

Os cientistas da computação criaram uma familia de circuitos qua¢nticos de referaªncia com profundidades ou tamanhos ideais conhecidos. No projeto do computador, quanto menor a profundidade do circuito, mais rápido o ca¡lculo pode ser conclua­do. Circuitos menores também implicam que mais computação pode ser compactada no computador qua¢ntico existente. Os projetistas de computadores qua¢nticos poderiam usar esses benchmarks para melhorar as ferramentas de projeto que poderiam então encontrar o melhor projeto de circuito.

"Acreditamos na metodologia de 'medir, depois melhorar'", disse o pesquisador Jason Cong, professor de Ciência da Computação do Chanceler Ilustre da Escola de Engenharia da UCLA Samueli. "Agora que revelamos a grande lacuna de otimalidade, estamos no caminho para desenvolver melhores ferramentas de compilação qua¢ntica e esperamos que toda a comunidade de pesquisa qua¢ntica o faz também."

Cong e o estudante de graduação Daniel (Bochen) Tan testaram seus benchmarks em quatro das ferramentas de compilação qua¢ntica mais usadas. Um estudo detalhando sua pesquisa foi publicado no IEEE Transactions on Computers , um jornal revisado por pares.

Tan e Cong fizeram os benchmarks, chamados QUEKO, de ca³digo aberto e disponí­veis no reposita³rio de software GitHub .

Os computadores qua¢nticos utilizam a meca¢nica qua¢ntica para realizar uma grande quantidade de ca¡lculos simultaneamente, o que tem o potencial de torna¡-los exponencialmente mais rápidos e poderosos do que os melhores supercomputadores de hoje. Mas muitos problemas precisam ser resolvidos antes que esses dispositivos possam sair do laboratório de pesquisa.

Por exemplo, devido a  naturezasensívelde como os circuitos qua¢nticos funcionam, pequenasmudanças ambientais, como pequenas flutuações de temperatura, podem interferir na computação qua¢ntica. Quando isso acontece, os circuitos qua¢nticos são chamados de descoerentes - o que significa que perderam as informações uma vez codificadas neles.

"Se pudermos reduzir consistentemente a profundidade do circuito pela melhor sa­ntese de layout, nosefetivamente dobramos o tempo que leva para um dispositivo qua¢ntico se tornar descoerente", disse Cong.

"Esta pesquisa de compilação poderia efetivamente estender esse tempo e seria o equivalente a um enorme avanço na física experimental e na engenharia elanãtrica", acrescentou Cong. "Portanto, esperamos que esses benchmarks motivem a academia e a indústria a desenvolver melhores ferramentas de sa­ntese de layout, que por sua vez ajudara£o a impulsionar os avanços na computação qua¢ntica ."

Cong e seus colegas lideraram um esfora§o semelhante no ini­cio dos anos 2000 para otimizar o projeto de circuitos integrados em computadores cla¡ssicos. Essa pesquisa efetivamente impulsionou duas gerações de avanços nas velocidades de processamento do computador, usando apenas um design de layout otimizado, que encurtou a distância entre os transistores que compõem o circuito. Essa melhoria econa´mica foi alcana§ada sem quaisquer outros grandes investimentos em avanços tecnola³gicos, como a redução física dos pra³prios circuitos.

"Os processadores qua¢nticos existentes hoje são extremamente limitados pela interferaªncia ambiental, o que impaµe severas restrições a  duração dos ca¡lculos que podem ser realizados", disse Mark Gyure, diretor executivo do Centro de Ciência e Engenharia Qua¢ntica da UCLA, que não esteve envolvido nisso estude. "a‰ por isso que os resultados da pesquisa recente do grupo do professor Cong são tão importantes, porque eles mostraram que a maioria das implementações de circuitos qua¢nticos atéhoje são provavelmente extremamente ineficientes e os circuitos compilados de forma mais otimizada podem permitir a execução de algoritmos muito mais longos. Isso pode resultar nos processadores de hoje resolver problemas muito mais interessantes do que se pensava anteriormente. Isso éum avanço extremamente importante para o campo e incrivelmente empolgante. "