Google Quantum AI Deep Dive 2025: Avanço do chip Willow e a corrida para a supremacia quântica
TL;DR - Principais conclusões
- Willow Chip: Processador supercondutor de 105 qubits alcança redução exponencial de erros - primeiro sistema a ultrapassar a barreira de correção de erros abaixo do limite
- Algoritmo Quantum Echoes: Demonstração de aumento de velocidade de 13.000 vezes em relação ao supercomputador Frontier em simulação de física - vantagem quântica verificável alcançada
- Amostragem de circuito aleatório (RCS): Concluiu o benchmark em menos de 5 minutos, em comparação com 10 septilhões de anos para computadores clássicos
- Roteiro de cinco estágios: Estrutura clara desde a descoberta até a implantação no mundo real - visando aplicações práticas até o final da década de 2020
- Integração do Cirq e do Google Cloud: Estrutura Python de código aberto com acesso à nuvem democratiza o desenvolvimento quântico
- Projeções para 2026-2029: Foco em sensoriamento quântico aprimorado, ciência dos materiais, descoberta de medicamentos com sistemas tolerantes a falhas até o final da década
Ecos quânticos: Rumo a aplicações no mundo real - Google Quantum AI Official (6:41)
Seção 1: O chip Willow - rompendo a barreira da correção de erros
1.1 De Sycamore a Willow: A evolução quântica do Google
Nos cinco anos seguintes A Sycamore alcançou a supremacia quântica em 2019, Quantum AI tem estado em uma marcha incansável em direção à computação quântica prática e tolerante a falhas. A revelação em dezembro de 2024 do Salgueiro - O mais recente processador supercondutor de 105 qubits do Google - marca um momento decisivo nessa jornada: a primeira vez que um sistema quântico alcançou redução de erro exponencial à medida que aumenta de tamanho.
Essa descoberta, publicada em NaturezaO Willow, um dos mais importantes sistemas de correção de erros quânticos do mundo, representa a culminação de décadas de trabalho teórico sobre correção de erros quânticos. A conquista de Willow de abaixo do limite A correção de erros significa que, à medida que o Google adiciona mais qubits para criar qubits lógicos maiores, os erros diminuem exponencialmente em vez de aumentar - um requisito fundamental para a construção de computadores quânticos tolerantes a falhas de milhões de qubits.
(Supercondutor)
(Quantum Echoes)
vs 5 minutos (Quantum)
(Estado da arte)
1.2 Arquitetura técnica: Como o Willow funciona
Qubits supercondutores: O Willow usa qubits supercondutores do tipo transmon resfriados a 15 milikelvin - mais frios que o espaço sideral - para explorar os efeitos da mecânica quântica. Cada qubit é um minúsculo loop supercondutor interrompido por uma junção Josephson, formando um oscilador anarmônico que pode existir em estados de superposição.
Correção de erros do código de superfície: A equipe do Willow implementou dois qubits lógicos de código de superfície de distância 7 e 5, demonstrando que qubits lógicos maiores (d=7 com 49 qubits de dados) exibem metade da taxa de erro de outros menores (d=5 com 25 qubits de dados). Esse aprimoramento exponencial é o Santo Graal da correção de erros quânticos - significa que o escalonamento funciona.
🔑 Principais avanços: Decodificação em tempo real
O decodificador de correção de erros do Willow opera em em tempo real - ele pode identificar e corrigir erros mais rapidamente do que eles se acumulam. O sistema usa um sistema personalizado decodificador em tempo real que processa medições de síndrome com latência de microssegundos, essencial para manter a coerência do qubit lógico durante longos cálculos.
Melhorias na qualidade do Qubit: O Willow alcança tempos de coerência T1 próximos a 100 microssegundos, acima dos ~50 microssegundos das gerações anteriores. As taxas de erro de gate de dois qubits estão em torno da mediana de 0,15%, com os melhores gates atingindo 0,10% - aproximando-se do limite do código de superfície de ~1%.
1.3 Amostragem de circuitos aleatórios: O benchmark definitivo
Para demonstrar o poder computacional do Willow, o Google executou um Amostragem de circuito aleatório (RCS) um problema projetado especificamente para ser difícil para computadores clássicos, mas tratável para sistemas quânticos. Willow concluiu o cálculo do RCS em menos de 5 minutosuma tarefa que exigiria o supercomputador mais rápido do mundo 10 septilhões (1025) anos - muito mais longa do que a idade do universo.
Não se trata apenas de um truque de salão. O RCS serve como um rigoroso teste de estresse do hardware quântico, exigindo controle preciso sobre todos os qubits simultaneamente e mantendo a coerência quântica em toda a computação. A capacidade do Google de executar o RCS nessa escala demonstra que Willow ultrapassou um limite crítico no controle quântico.
O computador quântico do Google faz um grande avanço - Cobertura da CBS News (2:59)
🚀 Seção 2: Ecos quânticos - Vantagem quântica verificável
2.1 Além da supremacia quântica: Aplicações no mundo real
Embora a supremacia quântica (hoje frequentemente chamada de "vantagem quântica") tenha provado que os computadores quânticos podem superar os sistemas clássicos em alguns tarefas, os críticos apontaram que o RCS não tem uso prático. O anúncio de outubro de 2025 do Ecos Quânticos muda tudo: o Google demonstrou vantagem quântica verificável em um problema cientificamente útil.
O algoritmo Quantum Echoes simula a dinâmica dos sistemas quânticos para medir correlacionadores fora de ordem temporal (OTOCs) - uma quantidade que revela como as informações quânticas se misturam em sistemas de muitos corpos. Esse problema é diretamente relevante para:
- Espectroscopia de ressonância magnética nuclear (NMR): Ampliação das técnicas de NMR para investigar dinâmicas moleculares complexas
- Física da matéria condensada: Entendendo o caos quântico e a termalização em materiais
- Pesquisa sobre gravidade quântica: Estudo dos paradoxos de informação dos buracos negros e da dualidade holográfica
- Descoberta de medicamentos: Simulação de dobras de proteínas e interações moleculares
(Willow Processor)
(Frontier no ORNL)
(Verificável)
(Simulação OTOC)
2.2 A ciência por trás dos ecos quânticos
O algoritmo Quantum Echoes aproveita proteção de simetria e pós-seleção para amplificar o sinal quântico dos efeitos de interferência OTOC(2). Veja por que ele é tão poderoso:
- Verificabilidade: Ao contrário do RCS, os computadores clássicos podem verificar os resultados do Quantum Echoes em instâncias menores, proporcionando confiança em cálculos maiores
- Utilidade científica: O algoritmo resolve problemas que realmente interessam aos físicos, não benchmarks sintéticos
- Escalabilidade: A vantagem quântica exponencial aumenta com o tamanho do problema, tornando os sistemas quânticos maiores cada vez mais valiosos
- Robustez: O algoritmo é resistente a ruídos, alcançando relações sinal-ruído de 2 a 3 mesmo em hardware quântico de escala intermediária (NISQ) com ruído
A demonstração de outubro de 2025 executou o Quantum Echoes em um Subconjunto de 65 qubits do processador do Willow, concluindo a simulação em 2,1 horas contra 3,2 anos do supercomputador Frontier do Oak Ridge National Laboratory, o supercomputador clássico mais rápido do mundo. Crucialmente, o Google pôde verificar os resultados quânticos em relação às simulações clássicas em instâncias menores, confirmando a precisão.
"O Quantum Echoes representa a primeira vez que alcançamos uma vantagem quântica verificável em um problema cientificamente útil. Este é o momento que o campo estava esperando - computadores quânticos resolvendo problemas reais mais rapidamente do que os sistemas clássicos, com resultados em que podemos confiar."
- Hartmut Neven, Diretor do Google Quantum AI
2.3 Implicações para aplicativos de curto prazo
A descoberta do Quantum Echoes abre as portas para vantagem quântica prática no período de 2026 a 2029 para aplicações específicas:
- Ciência dos materiais: Simulação de transições de fase e materiais quânticos exóticos
- Descoberta de medicamentos: Modelagem de interações proteína-ligante e vias de reação
- Química quântica: Cálculo de propriedades moleculares para catálise e armazenamento de energia
- Física da matéria condensada: Entendendo a supercondutividade de alta temperatura e os materiais topológicos
O Google estima que espectroscopia NMR com aprimoramento quântico poderá se tornar prática dentro de cinco anos, permitindo que as empresas farmacêuticas examinem as estruturas e a dinâmica moleculares de maneiras impossíveis com os métodos clássicos.
O computador quântico do Google acabou de mudar tudo - 13.000 vezes mais rápido do que os supercomputadores! (3:15)
🗺️ Seção 3: O roteiro de cinco estágios para a utilidade quântica
3.1 Estrutura do Google para o desenvolvimento de aplicativos quânticos
Em novembro de 2025, o Google Quantum AI publicou um estrutura de cinco estágios delineando o caminho desde os algoritmos quânticos abstratos até os aplicativos implantados no mundo real. Esse roteiro, detalhado em arXiv:2511.09124O livro "Quantum Computing", da Microsoft, fornece a visão mais abrangente até o momento sobre como a computação quântica passará dos laboratórios de pesquisa para os ambientes de produção.
Objetivo: Desenvolver novos algoritmos quânticos que ofereçam acelerações teóricas exponenciais ou polinomiais em relação aos métodos clássicos.
Status: Centenas de algoritmos publicados; entre os principais marcos estão o algoritmo de Shor (fatoração), o algoritmo de Grover (pesquisa), o algoritmo HHL (sistemas lineares) e os eigensolvers quânticos variacionais (VQE) para química.
Desafios: Muitos algoritmos exigem hardware tolerante a falhas; não está claro qual será útil na prática.
Objetivo: Identificar exemplos de problemas concretos em que a vantagem quântica pode ser demonstrada e verificada em relação aos métodos clássicos.
Status: ✅ Alcançado com Quantum Echoes (outubro de 2025): Primeira vantagem quântica verificável em um problema cientificamente útil - simulação OTOC com aumento de velocidade de 13.000 vezes.
Principais percepções: Concentre-se em problemas em que os resultados quânticos possam ser verificados classicamente em instâncias menores e, em seguida, dimensione para regimes em que a simulação clássica se torne impossível.
Objetivo: Conecte as instâncias de problemas do Estágio II a casos de uso específicos do mundo real que forneçam valor econômico ou científico.
Status: 🔄 Em andamento: O Quantum Echoes permite extensões de espectroscopia NMR; parcerias farmacêuticas e de ciência de materiais estão sendo formadas.
Desafio: "Lacuna de conhecimento" entre os desenvolvedores de algoritmos quânticos e os especialistas no domínio (químicos, cientistas de materiais, projetistas de medicamentos). O AI está sendo explorado como uma ponte para examinar a literatura e identificar conexões.
Linha do tempo: O Google estima os primeiros aplicativos de vantagem quântica no mundo real em 5 anos (2030) para sensoriamento quântico aprimorado e simulação molecular.
Objetivo: Realize uma estimativa detalhada dos recursos - quantos qubits lógicos, portas, tempo de execução e taxas de erro são necessários para a implantação na produção.
Exemplo: A simulação do FeMoco (cofator de ferro-molibdênio na enzima nitrogenase) para aplicações de fertilizantes exigia originalmente 1011 Toffoli gates e 109 qubits físicos (estimativas de 2010). Em 2025, os algoritmos aprimorados reduziram esse número para 108-109 portões e 106 qubits - ainda é assustador, mas está se aproximando da viabilidade.
Foco: Otimização de algoritmos, compilação de circuitos, seleção de código de correção de erros, co-projeto de hardware-software.
Linha do tempo: De meados da década de 2020 até o início da década de 2030, à medida que os sistemas tolerantes a falhas ficam on-line.
Objetivo: Integrar computadores quânticos em fluxos de trabalho de produção juntamente com HPC clássico, infraestrutura de nuvem e pilhas de software específicas de domínio.
Requisitos: Vantagem quântica no aplicativo completo de ponta a ponta (não apenas uma sub-rotina computacional); acesso dimensionável por meio de APIs em nuvem; força de trabalho treinada; estruturas regulatórias.
Status: 🔮 Futuro (década de 2030): Nenhum aplicativo atingiu o Estágio V ainda. Google Quantum AI, IBM Quantum e outros fornecedores estão criando infraestrutura de nuvem em antecipação.
3.2 A abordagem "Algoritmo-Primeiro"
O roteiro do Google enfatiza uma estratégia de desenvolvimento com base em algoritmosPor exemplo, se você não tem um caso de uso, pode começar com o Estágio II (encontrar vantagens quânticas verificáveis em instâncias de problemas) em vez de ir direto para a identificação do caso de uso do Estágio III. Por quê?
- A verificação é fundamental: Sem a capacidade de verificar os resultados quânticos, não é possível confiar neles para aplicações de alto risco
- Existem lacunas de conhecimento: Os pesquisadores quânticos geralmente não têm conhecimento especializado do domínio e vice-versa - encontrar conexões requer uma exploração sistemática
- A serendipidade é importante: Alguns dos melhores aplicativos podem vir de conexões inesperadas (por exemplo, os ecos quânticos que permitem extensões de RMN não eram óbvios a priori)
- As estimativas de recursos evoluem: A otimização do estágio IV pode reduzir os requisitos de recursos em ordens de magnitude, tornando viáveis aplicativos que antes eram impossíveis
🤝 Preenchendo a lacuna de conhecimento com o AI
O Google está explorando o uso de modelos de linguagem ampla (LLMs) para preencher a lacuna de conhecimento entre os pesquisadores de algoritmos quânticos e os especialistas no domínio. Ao treinar os sistemas AI para examinar a literatura de física, química e ciência dos materiais, eles esperam identificar automaticamente as conexões entre os algoritmos quânticos (Estágio II) e os problemas do mundo real (Estágio III). Essa iniciativa "AI para descoberta de aplicativos quânticos" representa uma inovação de meta-nível no desenvolvimento da computação quântica.
Seção 4: A pilha de software - Cirq e Google Quantum AI Platform
4.1 Cirq: estrutura quântica de código aberto do Google
Cirq é a biblioteca Python do Google para escrever, simular e executar circuitos quânticos nos processadores quânticos do Google e em outros hardwares compatíveis. Lançado em 2018 e desenvolvido ativamente até 2025, o Cirq se tornou uma das estruturas de programação quântica mais populares, juntamente com o Qiskit da IBM e o PyQuil da Rigetti.
Principais recursos:
- Suporte nativo ao conjunto de portas: O Cirq foi projetado para hardware quântico de curto prazo, com suporte nativo para os conjuntos de portas usados nos processadores supercondutores do Google (por exemplo, √iSWAP, portas sycamore)
- Modelagem realista de ruído: Modelos de ruído incorporados para qubits supercondutores, incluindo decoerência T1/T2, erros de porta e erros de medição
- Compilação de circuitos personalizados: Controle refinado sobre a compilação e otimização de circuitos para topologias de hardware específicas
- Integração com o TensorFlow Quantum: Interoperabilidade perfeita com TensorFlow Quantum para aprendizado de máquina híbrido quântico-clássico
- Acesso à nuvem: Integração direta com os processadores quânticos Quantum AI do Google por meio de Google Cloud
| Estrutura | Empresa | Hardware primário | Idioma | Principais pontos fortes |
|---|---|---|---|---|
| Cirq | Qubits supercondutores (Sycamore, Willow) | Python | Foco no NISQ de curto prazo; integração do TensorFlow; modelos de ruído realistas | |
| Qiskit | IBM | Qubits supercondutores (Heron, Condor) | Python | Maior ecossistema; extensa biblioteca de algoritmos; acesso à nuvem |
| PennyLane | Xanadu | Photonic (Borealis); plug-ins agnósticos | Python | Foco na aprendizagem de máquina quântica; autodifusão; agnóstico em relação ao hardware |
| Q# | Microsoft | Qubits topológicos (futuro); simuladores | Q# (semelhante a C#) | Foco tolerante a falhas; estimativa de recursos; integração com o Azure |
| SDK da Braket | Amazon | Agnóstico em relação ao hardware (IonQ, Rigetti, OQC) | Python | Acesso de vários fornecedores; ecossistema da AWS; preços pay-per-shot |
4.2 Plataforma Google Quantum AI: Acesso à nuvem
Os pesquisadores e desenvolvedores podem acessar os processadores quânticos do Google por meio de Google Cloud usando o Cirq. A partir de 2025, o Google fornece:
- Serviço de computação quântica: Acesso à API dos processadores quânticos do Google com alocação baseada em cotas
- Simuladores quânticos: Simuladores clássicos de alto desempenho para circuitos de até ~30-40 qubits
- Parcerias de pesquisa: O Google Quantum AI faz parceria com instituições acadêmicas e empresas para fornecer tempo dedicado ao processador quântico para projetos de pesquisa
- Recursos educacionais: Tutoriais, codelabs e materiais didáticos para o ensino de computação quântica
Diferentemente da abordagem da Rede Quântica aberta da IBM (que fornece acesso público gratuito a alguns sistemas), o acesso ao hardware quântico do Google é mais restrito, normalmente exigindo parcerias de pesquisa ou acordos comerciais. No entanto, o Google compensa com amplos recursos educacionais e acesso a simuladores.
4.3 O campus Quantum AI: Infraestrutura em escala
O Google Campus Quantum AI em Santa Barbara, Califórnia, é uma das instalações de computação quântica mais avançadas do mundo. Revelado em 2021 e expandido até 2025, o campus apresenta:
- Instalações de fabricação dedicadas: Salas limpas personalizadas para fabricação de qubits supercondutores otimizadas para prototipagem rápida
- Infraestrutura criogênica: Dezenas de refrigeradores de diluição resfriando processadores quânticos a 15 milikelvin
- Eletrônica de controle: Sistemas de controle de temperatura ambiente com feedback em tempo real para correção de erros
- Integração do data center: HPC clássica co-localizada para simulação e algoritmos quânticos-clássicos híbridos
O campus representa mais de $1 bilhão em investimentos em infraestrutura e emprega centenas de pesquisadores, engenheiros e técnicos que trabalham com hardware, software, algoritmos e aplicativos quânticos.
Como programar um computador quântico usando o Cirq - Tutorial de tecnologia da IBM (6:00)
Seção 5: Projeções para 2026-2029 - O caminho para a tolerância a falhas
5.1 Roteiro de hardware: Além do Willow
Embora o Google não tenha divulgado publicamente um roteiro detalhado de hardware pós-Willow (ao contrário do plano detalhado Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling da IBM), os analistas do setor e as publicações do Google sugerem a seguinte trajetória:
Objetivo: Demonstrar 10 a 20 qubits lógicos operando simultaneamente com correção de erros abaixo do limite.
Hardware: Processador de ~500-1000 qubits físicos otimizado para código de superfície; conectividade aprimorada para destilação de estado mágico.
Marco: Executar algoritmos tolerantes a falhas em pequena escala (por exemplo, estimativa de fase quântica em moléculas pequenas) com qubits lógicos.
Objetivo: Desenvolver uma arquitetura de computação quântica modular com vários processadores quânticos conectados.
Hardware: Interconexões quânticas que permitem a comunicação entre processadores quânticos separados; cada módulo contém de 100 a 500 qubits.
Marco: Demonstrar a computação quântica distribuída com qubits lógicos compartilhados entre módulos.
Objetivo: Alcançar mais de 100 qubits lógicos capazes de executar algoritmos tolerantes a falhas cientificamente úteis.
Hardware: Sistema de mais de 10.000 qubits físicos com códigos avançados de correção de erros (possivelmente além dos códigos de superfície; por exemplo, códigos de verificação de paridade de baixa densidade).
Aplicativos: Simulações de química quântica para descoberta de medicamentos; ciência dos materiais; problemas de otimização em logística e finanças.
5.2 Desenvolvimento de algoritmos: De NISQ a tolerante a falhas
A estratégia de desenvolvimento de algoritmos do Google preenche a lacuna entre os dispositivos quânticos ruidosos de escala intermediária (NISQ), como o Willow, e os futuros sistemas tolerantes a falhas:
- 2025-2026: Aplicativos NISQ: Foco em algoritmos quânticos variacionais (VQA) que são resistentes a ruídos: eigensolvers quânticos variacionais (VQE), algoritmo de otimização aproximada quântica (QAOA), aplicativos de aprendizado de máquina quântica (QML)
- 2026-2027: NISQ com mitigação de erros: Combinar o hardware NISQ com técnicas de atenuação de erros (extrapolação de ruído zero, cancelamento de erros probabilísticos) para ampliar a utilidade sem correção total de erros
- 2027-2029: tolerante a falhas iniciais: Execute algoritmos tolerantes a falhas em pequena escala em 10-100 qubits lógicos: estimativa de fase quântica, simulações de química quântica, pesquisa quântica em problemas estruturados
- 2029+: Tolerante a falhas em escala de utilidade pública: Problemas-alvo que exigem 100-1000 qubits lógicos: criptografia (algoritmo de Shor), descoberta de materiais, projeto de medicamentos, modelagem financeira
5.3 Áreas de foco dos aplicativos
Com base no roteiro de cinco estágios do Google e no avanço do Quantum Echoes, a empresa está priorizando as seguintes verticais de aplicativos para 2026-2029:
(Simulação molecular)
(Catalyst Design)
(Dobramento de proteínas)
(Aprimoramento de NMR)
Sensoriamento com aprimoramento quântico (2026-2030)
O algoritmo Quantum Echoes permite diretamente a espectroscopia NMR com aprimoramento quântico para P&D farmacêutico. O Google estima que isso poderá se tornar um aplicativo comercialmente viável dentro de cinco anos, permitindo que as empresas farmacêuticas examinem as estruturas moleculares com uma sensibilidade sem precedentes.
Ciência dos Materiais (2027-2031)
A simulação de materiais no nível quântico (supercondutores, materiais topológicos, catalisadores) exige a solução de problemas complexos de estrutura eletrônica. O Google está fazendo parcerias com empresas de ciência de materiais para identificar moléculas-alvo em que a simulação quântica oferece vantagens em relação aos cálculos clássicos da teoria funcional da densidade (DFT).
Descoberta de medicamentos (2028-2032)
A modelagem das interações de ligação proteína-ligante, a previsão das propriedades das moléculas de medicamentos e a simulação das vias de reação bioquímica são grandes desafios da biologia computacional. O Google está trabalhando com parceiros farmacêuticos para desenvolver algoritmos quânticos para esses problemas, embora a maioria dos aplicativos exija sistemas tolerantes a falhas com mais de 100 qubits lógicos.
Otimização (2029+)
Embora o QAOA (algoritmo de otimização quântica aproximada) possa ser executado no hardware NISQ, a obtenção de vantagens quânticas em problemas de otimização do mundo real (logística, otimização de portfólio, cadeia de suprimentos) provavelmente requer sistemas tolerantes a falhas. O Google está explorando abordagens clássicas e quânticas híbridas em parceria com os clientes do Google Cloud.
5.4 Cenário competitivo: Google vs. IBM vs. Atom Computing vs. IonQ
| Empresa | Status 2025 | Roteiro para 2026-2029 | Principais pontos fortes | Desafios |
|---|---|---|---|---|
| Google Quantum AI | Willow 105 qubits; QEC abaixo do limite; vantagem de 13.000 vezes | Arquitetura modular; mais de 100 qubits lógicos até 2029 | Primeiro QEC abaixo do limiar; vantagem verificável do Quantum Echoes; profundo conhecimento do AI/ML | Acesso externo limitado; menor número de qubits em comparação com a IBM; controle rígido do ecossistema |
| IBM Quantum | Nighthawk 120q (final de 2025); demonstração do Loon QEC; roteiro da Starling até 2029 | 200 qubits lógicos até 2029; 100 milhões de portas; FTQC em escala de utilidade pública | Roteiro público detalhado; acesso aberto à nuvem; maior rede quântica (mais de 200 parceiros) | O QEC ainda não está abaixo do limite; concorrendo com o próprio negócio clássico; tempos de acesso mais lentos |
| Computação Atom | Átomo neutro de 1.225 qubits (2024); escalonamento para mais de 1.500 (2025) | Mais de 5.000 qubits até 2027; tolerante a falhas até 2028 | Maior contagem bruta de qubits; coerência longa; conectividade reconfigurável | Velocidades de porta mais lentas do que as de supercondutores; QEC imaturo; pilha de software limitada |
| IonQ | IonQ Forte Forte (36 qubits, #AQ 35); Tempo (2025) visa #AQ 64+ | Mais de 100 qubits até 2028; qubits lógicos com correção de erros | As mais altas fidelidades de porta (99,9%+); conectividade total; longa coerência | Baixa contagem de qubits em relação aos rivais; desafios de dimensionamento de íons aprisionados; demonstrações limitadas de algoritmos |
| QuEra / Harvard | Átomo neutro de 256 qubits (Aquila); simulação quântica analógica | Mais de 1.000 sistemas de qubit; híbrido analógico-digital | Acesso ao AWS Braket; fortes laços acadêmicos; física de Rydberg programável | Analógico primeiro (modelo de porta limitada); estágio inicial de comercialização; empresa menor |
⚠️ A corrida está esquentando
A demonstração do Willow do Google intensificou a concorrência na computação quântica. A IBM respondeu com anúncios de roteiros acelerados (Nighthawk, Loon). A Atom Computing anunciou parcerias com a DARPA e clientes comerciais. A IonQ obteve financiamento adicional para dimensionar sistemas de íons aprisionados. Os esforços quânticos da China (Zuchongzhi, sistemas fotônicos Jiuzhang) continuam avançando, embora com menos detalhes públicos. O período de 2026 a 2029 determinará quais empresas obterão vantagem quântica prática em problemas comercialmente relevantes.
Seção 6: Ecossistema quântico e parcerias do Google
6.1 Colaborações acadêmicas
O Google Quantum AI mantém laços profundos com as principais universidades:
- UC Santa Barbara: Campus co-localizado; nomeações conjuntas para o corpo docente; canal de estudantes de doutorado
- Caltech: Colaboração na teoria de correção de erros quânticos; coautor do artigo da Willow Nature
- MIT: Desenvolvimento de algoritmos quânticos; pesquisa de aprendizado de máquina quântico
- Harvard: Física quântica de muitos corpos; pesquisa de cruzamento de átomos frios
- Stanford: Redes quânticas; pesquisa de criptografia quântica
6.2 Parcerias corporativas
Ao contrário da ampla Rede Quantum da IBM, o Google busca parcerias estratégicas específicas:
- Clientes do Google Cloud: Parceiros empresariais selecionados (sem nome) que exploram algoritmos quânticos para problemas específicos do setor
- Empresas farmacêuticas: Parcerias que exploram a descoberta de medicamentos com aprimoramento quântico (detalhes em NDA)
- Empresas de ciência dos materiais: Colaborações em projetos de catalisadores para aplicações de energia
6.3 Iniciativas de pesquisa do Quantum AI
O Google aproveita sua experiência em AI para acelerar o desenvolvimento da computação quântica:
- TensorFlow Quantum: Biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina híbrido quântico-clássico
- AI para controle quântico: Uso do aprendizado de máquina para otimizar a calibração de qubit e as sequências de porta
- LLMs para descoberta de aplicativos quânticos: Uso experimental de grandes modelos de linguagem para identificar conexões quântico-clássicas
- Redes neurais quânticas: Pesquisa sobre análogos quânticos da aprendizagem profunda
Prompts de pesquisa interativos do AI
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"Explique como o chip Willow do Google obtém correção de erro quântico abaixo do limite usando códigos de superfície. Qual é a importância de o qubit lógico de distância 7 ter metade da taxa de erro do qubit lógico de distância 5? Quais são os requisitos de recursos (qubits físicos, tempos de porta, ciclos de medição) para dimensionar códigos de superfície para 100 qubits lógicos?"
"Desvende o algoritmo Quantum Echoes do Google para medir correlacionadores fora de ordem temporal (OTOCs). Por que esse problema é difícil para computadores clássicos, mas tratável para sistemas quânticos? Como o algoritmo obtém uma vantagem quântica verificável? Quais são as implicações para a espectroscopia NMR e a descoberta de medicamentos?"
"Compare e contraste a abordagem de qubit supercondutor do Google (Willow) com os qubits supercondutores da IBM (Nighthawk), os íons presos da IonQ, os átomos neutros da Atom Computing e a fotônica da PsiQuantum. Quais são as vantagens e desvantagens em termos de velocidade de porta, tempo de coerência, conectividade, escalabilidade e correção de erros? Qual modalidade tem maior probabilidade de alcançar primeiro a computação quântica em escala de utilidade e por quê?"
"Analise a estrutura de cinco estágios do Google para o desenvolvimento de aplicativos quânticos (descoberta, localização de instâncias de problemas, vantagem no mundo real, engenharia para uso, implantação de aplicativos). Qual é o desafio da "lacuna de conhecimento" no Estágio III? Como o Google está usando o AI para preencher essa lacuna? Forneça exemplos de algoritmos em cada estágio a partir de 2025."
"Compare a estrutura Cirq do Google com o Qiskit da IBM em termos de: 1) abstração de hardware e suporte nativo a conjuntos de portas, 2) recursos de modelagem e simulação de ruído, 3) bibliotecas de algoritmos e foco em aplicativos, 4) acesso à nuvem e disponibilidade de hardware, 5) comunidade de desenvolvedores e maturidade do ecossistema. Qual estrutura um desenvolvedor quântico deve escolher em 2025 e por quê?"
"Faça a distinção entre 'supremacia quântica', 'vantagem quântica' e 'vantagem quântica verificável'. Como a demonstração Sycamore de 2019 do Google (RCS em 200 segundos versus 10.000 anos clássico) difere da demonstração Quantum Echoes de 2025 (aumento de velocidade de 13.000 vezes na simulação OTOC)? Por que a verificabilidade é fundamental para a adoção no mundo real? Quando veremos a vantagem quântica em problemas comercialmente valiosos?"
Perguntas frequentes (FAQ)
Principais diferenças:
- Marco de correção de erros: O Willow é o primeiro a demonstrar a correção de erros quânticos abaixo do limite (os erros diminuem exponencialmente à medida que o tamanho do qubit lógico aumenta). O processador Loon da IBM demonstra os principais componentes tolerantes a falhas, mas ainda não alcançou o escalonamento total abaixo do limite.
- Contagem de Qubits: O Willow tem 105 qubits em comparação com os 120 qubits do IBM Nighthawk (final de 2025). O Condor da IBM atingiu 1.121 qubits (2023), mas não foi otimizado para correção de erros.
- Arquitetura: Ambos usam qubits de transmônio supercondutores com correção de erros de código de superfície. A IBM se concentra na topologia de rede hexagonal pesada; o Google usa uma rede quadrada 2D.
- Pilha de software: O Google oferece o Cirq (mais voltado para o NISQ, integração com o TensorFlow). A IBM oferece o Qiskit (ecossistema maior, algoritmos mais tolerantes a falhas, acesso mais amplo à nuvem).
- Abertura: A IBM fornece amplo acesso público ao processador quântico por meio da IBM Quantum Network (nível gratuito + premium). O acesso ao hardware do Google é mais restrito, exigindo parcerias.
Conclusão: O Google é líder em demonstrações de correção de erros; a IBM é líder em escala de qubit, transparência de roteiro público e abertura de ecossistema.
O que é: O Quantum Echoes é um algoritmo quântico que simula a dinâmica de sistemas quânticos de muitos corpos para medir correlacionadores fora de ordem temporal (OTOCs) - quantidades que revelam como as informações quânticas se misturam em sistemas complexos.
Por que é importante:
- Primeira vantagem quântica verificável em um problema científico: Demonstrou um aumento de velocidade de 13.000 vezes em relação ao supercomputador Frontier em um problema com o qual os físicos realmente se importam (não apenas um benchmark sintético, como o Random Circuit Sampling).
- Verificabilidade: Os computadores clássicos podem verificar os resultados do Quantum Echoes em instâncias menores, proporcionando confiança em cálculos quânticos maiores, o que é fundamental para a confiança nos resultados quânticos.
- Aplicativos de curto prazo: Possibilita a espectroscopia NMR com aprimoramento quântico dentro de aproximadamente 5 anos para P&D farmacêutico, caracterização de materiais e bioquímica.
- Caminho para a tolerância a falhas: Demonstra que existem algoritmos quânticos úteis no regime NISQ (antes da tolerância total a falhas), motivando o desenvolvimento de hardware em curto prazo.
Detalhes técnicos: O algoritmo usa proteção de simetria e pós-seleção para amplificar os sinais de interferência OTOC(2). Ele é resistente a ruídos (relação sinal/ruído de 2 a 3 no hardware NISQ) e aumenta exponencialmente a vantagem quântica à medida que o tamanho do problema aumenta.
Linha do tempo por área de aplicação:
- 2026-2027: Sensoriamento com aprimoramento quântico: O Google estima que a espectroscopia de NMR com aprimoramento quântico (por meio de ecos quânticos) poderá se tornar prática dentro de cinco anos para aplicações farmacêuticas.
- 2027-2029: Simulações de ciência de materiais: Simulação quântica de pequenas moléculas, catalisadores e materiais exóticos para empresas dispostas a adotar tecnologia em estágio inicial. Requer ~50-100 qubits lógicos.
- 2029-2031: Descoberta de medicamentos: Simulação quântica de interações proteína-ligante, caminhos de reação e propriedades moleculares em escala útil para empresas farmacêuticas. Requer de 100 a 500 qubits lógicos.
- 2031-2035: Otimização e finanças: Vantagem quântica em problemas de otimização do mundo real (logística, otimização de portfólio, cadeia de suprimentos). Requer de 500 a 1.000 qubits lógicos e correção de erros sofisticada.
- 2035+: Criptografia: O algoritmo de Shor quebrando a criptografia RSA (requer milhões de qubits físicos, milhares de qubits lógicos). A criptografia pós-quântica será amplamente implantada até lá, mitigando a ameaça.
Advertências: Esses cronogramas pressupõem um progresso exponencial contínuo na correção de erros, no dimensionamento de qubits e no desenvolvimento de algoritmos. Descobertas inesperadas (por exemplo, melhores códigos de correção de erros, aprimoramentos algorítmicos) poderiam acelerar os cronogramas; obstáculos imprevistos poderiam atrasá-los.
Transparência do roteiro:
- IBM: Mais transparente - roteiro público detalhado até 2029 (Nighthawk → Kookaburra → Cockatoo → Starling) com contagens específicas de qubits, contagens de portas e marcos de correção de erros.
- Google: Roadmap pós-Willow menos específico disponível publicamente. A estrutura de aplicativos em cinco estágios fornece uma direção estratégica, mas carece de detalhes sobre os marcos de hardware.
- Computação Atom: Anunciou escalonamento para mais de 5.000 qubits até 2027 e tolerância a falhas até 2028 (átomos neutros). Ambicioso, mas menos detalhado sobre as especificidades da correção de erros.
- IonQ: O roteiro se concentra no dimensionamento métrico de qubit algorítmico (#AQ); visando #AQ 64+ até 2025, 100+ até 2028. Menos ênfase na contagem bruta de qubits.
Abordagem técnica:
- Google e IBM: Ambos buscam qubits supercondutores com correção de erros de código de superfície - caminhos semelhantes com detalhes de execução diferentes.
- Atom Computing e QuEra: Os átomos neutros oferecem contagens mais altas de qubits e coerência longa, mas portas mais lentas e correção de erros menos madura.
- IonQ e Honeywell/Quantinuum: Os íons aprisionados oferecem as mais altas fidelidades de porta (99,9%+) e conectividade total, mas enfrentam desafios de escala.
- PsiQuantum e Xanadu: As abordagens fotônicas prometem operação em temperatura ambiente e arquiteturas em rede, mas exigem milhões de qubits físicos para tolerância a falhas.
Conclusão: O ponto forte do Google é a correção de erros demonstrada abaixo do limite e a vantagem quântica verificável. O ponto forte da IBM é o roteiro transparente e o ecossistema aberto. A Atom Computing é líder em contagem bruta de qubits. A IonQ lidera em fidelidade de porta. O período de 2026 a 2029 determinará qual abordagem será dimensionada de forma mais eficaz.
Acesso ao Google Quantum AI:
- Parcerias de pesquisa: Rota de acesso principal. O Google colabora com instituições acadêmicas e empresas selecionadas em projetos de pesquisa quântica, fornecendo tempo de processador dedicado.
- Google Cloud (limitado): Alguns serviços de computação quântica via Google Cloud, mas o acesso a hardware de ponta (como o Willow) é restrito.
- Simuladores Cirq: Simuladores de código aberto disponíveis gratuitamente via Cirq para circuitos de até ~30-40 qubits (dependendo do emaranhamento).
- Recursos educacionais: Tutoriais abrangentes, codelabs e documentação em quantumai.google.
IBM Quantum Access (mais aberto):
- Nível gratuito: A IBM Quantum Network oferece acesso gratuito a processadores quânticos selecionados (geralmente de 5 a 7 qubits e alguns sistemas de 27 qubits) para qualquer pessoa que se inscrever.
- Acesso Premium: O IBM Quantum Premium fornece acesso a sistemas de ponta (Heron, Nighthawk) para clientes pagantes e parceiros de pesquisa premium.
- Simuladores de nuvem: Simuladores de alto desempenho disponíveis via IBM Quantum Platform.
- Maior ecossistema: Mais de 200 membros na IBM Quantum Network, incluindo universidades, laboratórios nacionais e empresas da Fortune 500.
Outras opções:
- Mercado da Amazon: Acesso de vários fornecedores (IonQ, Rigetti, OQC, QuEra) via AWS com preços de pagamento por disparo.
- Microsoft Azure Quantum: Acesso ao IonQ, Quantinuum e Rigetti por meio da nuvem do Azure.
- IonQ Cloud: Acesso direto aos sistemas de íons aprisionados da IonQ.
Recomendação: Para aprender programação quântica, comece com a camada gratuita da IBM (Qiskit) ou com o AWS Braket. Para pesquisas de ponta, busque parcerias acadêmicas com o Google ou a IBM. Para exploração comercial, avalie o AWS Braket ou o IBM Quantum Premium com base nas necessidades do algoritmo.
O que significa "abaixo do limite": Na correção de erros quânticos, o "limite" é a taxa de erro máxima do qubit físico abaixo da qual a adição de mais qubits a um qubit lógico diminuições a taxa de erro lógico em vez de aumentá-la. Para códigos de superfície, o limite teórico é de cerca de 1% por porta.
Por que é difícil: Historicamente, todos os sistemas quânticos apresentaram taxas de erro lógicas aumentar ao aumentar a escala dos qubits lógicos (mais qubits = mais erros acumulados). Isso criou um ciclo vicioso que impede o progresso em direção à tolerância a falhas.
Conquista do Willow: O Google demonstrou que um qubit lógico de distância 7 (49 qubits de dados) tem metade da taxa de erro de um qubit lógico de distância-5 (25 qubits de dados) - melhoria exponencial. Essa é a primeira vez que um sistema quântico ultrapassa a barreira abaixo do limite.
Por que é importante:
- Valida a teoria da correção de erros: Prova que a correção de erro quântico do código de superfície funciona na prática, não apenas na teoria.
- Ativa o dimensionamento: Com desempenho abaixo do limite, o Google pode agora escalar para sistemas de 100, 1.000, 10.000 ou mais qubits com a confiança de que as taxas de erro lógico continuarão diminuindo.
- Caminho para a tolerância a falhas: O QEC abaixo do limite é um pré-requisito para a construção de computadores quânticos tolerantes a falhas em escala de utilidade, capazes de executar o algoritmo de Shor, química quântica em larga escala etc.
- Marco competitivo: O Google é o primeiro a demonstrar isso publicamente. O processador Loon da IBM demonstra os principais componentes, mas ainda não demonstrou escalonamento exponencial em várias distâncias de código.
O que vem a seguir: Agora, o Google precisa demonstrar de 10 a 20 qubits lógicos operando simultaneamente, operações lógicas de longa duração (milhares de ciclos de correção de erros) e conjuntos de portas lógicas universais (não apenas memória). Esses são os próximos marcos rumo à computação quântica tolerante a falhas.
🎯 Conclusão: A supremacia quântica do Google... e o que vem a seguir
As conquistas do Google Quantum AI em 2025 - a correção de erros abaixo do limite do Willow e a vantagem quântica verificável do Quantum Echoes - representam pontos de inflexão na história da computação quântica. Pela primeira vez, temos prova que a correção de erros quânticos é dimensionada conforme a teoria prevê, e evidências que os computadores quânticos podem resolver problemas cientificamente úteis mais rapidamente do que os supercomputadores clássicos.
No entanto, os desafios continuam. Os 105 qubits e 2-3 qubits lógicos do Willow estão muito longe dos 100-1.000 qubits lógicos necessários para aplicações transformadoras. O algoritmo Quantum Echoes, embora inovador, aplica-se a uma classe restrita de simulações físicas. O roteiro de cinco estágios do Google reconhece o desafio da "lacuna de conhecimento": conectar algoritmos quânticos a casos de uso no mundo real exige uma colaboração interdisciplinar que mal começou.
A janela de 2026-2029 será decisiva. O Google deve traduzir o avanço da correção de erros da Willow em sistemas de 10 a 100 qubits lógicos, enquanto a IBM amplia seu roteiro Starling para 200 qubits lógicos. A Atom Computing e a IonQ levarão modalidades alternativas de qubit para a escala de utilidade. Startups como a PsiQuantum (fotônica) e a Rigetti (supercondutora) buscarão vantagens de nicho. Os esforços quânticos da China, embora menos transparentes, continuam avançando rapidamente.
A corrida para a computação quântica tolerante a falhas não é mais uma questão de se mas quando - e qual empresa chegará lá primeiro. A abordagem que prioriza o algoritmo do Google, sua profunda experiência em AI e a infraestrutura de Santa Bárbara a posicionam como pioneira. Mas o ecossistema aberto, o roteiro detalhado e as parcerias da Rede Quântica da IBM oferecem uma visão concorrente de inovação quântica de base ampla.
Para desenvolvedores, pesquisadores e empresas: Agora é a hora de se envolver. Aprenda programação quântica por meio do Cirq ou do Qiskit. Explore possíveis algoritmos quânticos para seu domínio. Faça parcerias com fornecedores quânticos para identificar casos de uso do Estágio III. As empresas que entendem os pontos fortes e as limitações da quântica hoje estarão posicionadas para explorar a vantagem da quântica quando ela chegar no final da década de 2020 e no início da década de 2030.
A revolução da computação quântica não é mais hipotética. Ela já chegou - e está se acelerando.
📚 Fontes e referências
- Blog do Google Quantum AI: Conheça o Willow, nosso chip quântico de última geração (9 de dezembro de 2024)
- Publicação da Nature: Correção de erro quântico abaixo do limite do código de superfície
- Blog de pesquisa do Google: Fazendo a correção de erros quânticos funcionar
- Blog do Google Quantum AI: O avanço do algoritmo Quantum Echoes (22 de outubro de 2025)
- Publicação da Nature: Vantagem quântica verificável na simulação física
- Google Quantum AI: Roteiro de cinco estágios para a utilidade quântica (13 de novembro de 2025)
- arXiv Preprint: O grande desafio dos aplicativos quânticos
- Google Quantum AI: Cirq: estrutura Python para computação quântica
- Google Quantum AI: Nosso laboratório - Campus Quantum AI
- O Quantum Insider: O Google Quantum AI mostra uma velocidade 13.000 vezes maior que a do supercomputador mais rápido do mundo
- CBS News: O computador quântico do Google faz um grande avanço
- Forbes: O Google AI descreve o roteiro de cinco estágios para tornar a computação quântica útil
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Kristof GeorgeEstrategista de AI, consultor de fintech e editor do QuantumAI.co
Kristof George é um estrategista digital experiente e editor de fintech com mais de uma década de experiência na interseção de inteligência artificial, negociação algorítmica e educação financeira on-line. Como a força motriz por trás do QuantumAI.co, Kristof fez a curadoria e publicou centenas de artigos revisados por especialistas que exploram o surgimento do comércio aprimorado por quantum, sistemas de previsão de mercado baseados em AI e plataformas de investimento de última geração.
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