O Google anunciou recentemente o desenvolvimento de um algoritmo computacional chamado "Quantum Echoes", que abre um novo caminho para a aplicação prática da computação quântica e pode gerar conjuntos de dados exclusivos para inteligência artificial.

O algoritmo "Quantum Echoes", executado no chip quântico do Google, realiza cálculos muito mais rápido do que supercomputadores convencionais. Segundo o Google, o algoritmo é 13.000 vezes mais rápido do que o algoritmo computacional clássico mais complexo em um supercomputador, demonstrando o enorme potencial da computação quântica para a resolução de problemas complexos. Executivos do Google revelaram em uma coletiva de imprensa que o algoritmo "Quantum Echoes" tem potencial para ser aplicado na descoberta de medicamentos, acelerando o desenvolvimento de novos medicamentos por meio da medição precisa de estruturas moleculares. O algoritmo também pode ajudar a identificar novos materiais e impulsionar a inovação na ciência dos materiais.
Como pioneiro em computação quântica, o Google continua a aumentar seus investimentos na área. No ano passado, o Google lançou o chip quântico Willow, que superou com sucesso o principal desafio da estabilidade de bits quânticos, estabelecendo uma base sólida para a aplicação prática da computação quântica. O cientista de pesquisa da equipe do Google, Tom O'Brien, enfatizou: "Dados verificáveis são essenciais para alcançar aplicações práticas. Somente garantindo a precisão dos dados podemos aplicá-los com segurança a uma variedade de cenários." O algoritmo "Quantum Echoes" também é de grande importância para o campo da inteligência artificial. Os engenheiros do Google planejam usar esse algoritmo para criar novos conjuntos de dados para atender à demanda por dados de treinamento de alta qualidade em áreas como ciências biológicas, promovendo assim a aplicação aprofundada da tecnologia de IA nessas áreas. O Google publicou informações mais detalhadas sobre o algoritmo Quantum Echoes na revista científica Nature na quarta-feira.









