Nos últimos anos, a computação quântica (em inglês Computação Quântica) tem atraído a atenção de campos que vão da física à engenharia, informática, matemática e estatística. A ciência dos dados combina métodos estatísticos e algoritmos para extrair informações de grandes quantidades de dados para resolver problemas complexos do mundo real.
A computação quântica é um ramo de estudo que visa desenvolver a tecnologia da computação com base nos princípios da teoria quântica. De acordo com as leis da física quântica, o poder de processamento dos computadores quânticos deve-se à sua capacidade de estar em múltiplos estados e de executar tarefas usando todas as permutações possíveis simultaneamente.
A computação clássica é baseada em álgebra booleana, ou seja, bits- 0 ou 1-. Embora o tempo que cada transistor ou capacitor precisa estar em 0 ou 1 antes de mudar de estado possa ser medido em bilionésimos de segundo, a velocidade com que esses dispositivos podem ser feitos para mudar de estado ainda é limitada. Conforme o progresso é feito em chips menores e mais rápidos, surgem limites físicos de materiais de chips. É aqui que entra o mundo quântico. Em um computador quântico, a carga ou polaridade de partículas elementares - como elétrons ou fótons - pode ser usada para representar zeros e/ou uns. Cada uma dessas partículas é conhecida como um bit quântico, ou qubit. A natureza e o comportamento dessas partículas formam a base da computação quântica.
O termo "Quantum Data Science" refere-se ao uso de computadores quânticos para o processamento de algoritmos quânticos. Aprendizagem da máquina. O objetivo é aproveitar a superioridade de processamento da computação quântica para obter resultados inalcançáveis com as tecnologias de computação clássica. Os computadores Quantum são projetados para lidar com grandes volumes de dados (Big Data), assim como descobrir padrões e detectar anomalias extremamente rapidamente.
Os computadores Quantum são capazes de resolver cálculos em questão de segundos, o que levaria anos "normais" de computador. Com a computação quântica, os desenvolvedores podem realizar simultaneamente múltiplos cálculos a partir de múltiplas entradas. Os computadores Quantum são essenciais para o processamento da vasta quantidade de dados que as empresas geram diariamente. Estes computadores são capazes de resolver rapidamente problemas extremamente complexos em um curto espaço de tempo. Por exemplo, um computador quântico pode realizar cálculos em 200 segundos que levariam um computador tradicional 10.000 anos. Isto é feito através da tradução dos problemas do mundo real enfrentados pelas empresas para uma linguagem quântica.
Setores para aplicação da Quantum Data Science
Portanto, as principais aplicações da Quantum Data Science são:
- FinançasOs dados seriam muito grandes e teriam que ser processados em um período de tempo limitado. As empresas otimizariam ainda mais suas carteiras de investimentos e melhorariam os sistemas de detecção e simulação de fraudes.
- Saúdepesquisa de DNA, assim como o desenvolvimento de novos medicamentos e tratamentos geneticamente personalizados.
- Ciber-segurançaO novo sistema Quantum Key Distribution (QKD) poderia levar a avanços na criptografia de dados, como o novo sistema Quantum Key Distribution (QKD). Esta nova técnica de envio de informações sensíveis utiliza sinais de luz para detectar qualquer intrusão no sistema.
- Mobilidade e transporteO projeto será utilizado tanto no projeto de automóveis/aeronaves, quanto no planejamento de tráfego e nos sistemas de otimização de rotas.
O hardware Quantum foi desenvolvido pela IonQ, Honeywell e DWave. Pode ser acessado de fornecedores de nuvens, tais como AzureAWS, AWS ou Nuvem Google. Destaca-se a IBM, que está desenvolvendo seus próprios computadores quânticos e, ao mesmo tempo, sua própria infraestrutura de nuvens chamada IBM Cloud.
O valor de mercado da computação quântica é estimado em mais de US$ 2 bilhões até 2026. Até lá, haverá cerca de 180 computadores quânticos.
Na Bosonit, começamos a oferecer a nossos clientes a possibilidade de resolver problemas com supercomputadores que não podem ser resolvidos de outra forma.
