João Paulo Tavares, Presales Director Latam na Semantix com mais de 15 anos de experiência em tecnologias emergentes, métodos ágeis e arquitetura de TI e dados, discorre sobre a necessidade de investimento em pesquisa quântica para o futuro dos diferentes tipos de negócio.
Responsável pela aplicação das teorias geradas em torno da mecânica quântica na ciência da computação, a quantum computing tem como principal objetivo o desenvolvimento do computador quântico – máquina que executa cálculos baseados em propriedades como sobreposição e interferência. A redução do tempo de resolução de problemas é a principal característica do método.
Tema crescente nas empresas de tech e impulsionado devido ao marco atingido pelo Google em 2019, a computação quântica possibilita o alcance de inúmeras otimizações nos mais variados setores. Solucionando problemas complexos que a computação clássica não conseguiria, ou demandaria tempo excessivo para conclusão, a tecnologia quantum deve ser o próximo passo na transformação dos negócios.
A principal diferença entre big data e quantum computing é que o primeiro usa computação clássica para analisar grandes quantidades de dados e extrair insights, enquanto o segundo usa princípios quânticos para realizar cálculos complexos e poder computacional mais elevado do que o computador tradicional. Além disso, o quantum computing tem o potencial de permitir simulações que não são possíveis com computação clássica.
Os principais impactos que a computação quântica pode ter na humanidade são: maior velocidade e segurança em transações online, algoritmos de AI muito mais abrangentes, maior poder computacional para criação de algoritmos complexos e cálculos quânticos que permitirão simulações ainda não possíveis. Outro benefício importante é o desenvolvimento de materiais eficientes e inovadores que possam ser usados na agricultura, saúde, energia, varejo e outras áreas da sociedade.
O futuro dos dados com quantum computing é muito promissor, pois abrirá o caminho para novos e aprimorados algoritmos, como os que ajudarão a:
- Prever e tratar determinadas doenças;
- Descobrir novos medicamentos e materiais;
- Criar programas de computador ainda mais avançados;
- Diminuir os riscos ao realizar cálculos relacionados a investimentos;
- Otimizar entregas por meio do mapeamento de cadeias de distribuição globais;
- Aprimorar os processos em inteligência artificial e machine learning;
- Revolucionar as telecomunicações com uso de transmissores quânticos.
Área também em alta e constante desenvolvimento, a inteligência artificial otimizada pela computação quântica deve ser estimulada a explorar um conjunto de possibilidades inalcançáveis pela computação clássica. Por meio de uma expansão de aptidão, a sinergia entre IA e quantum computing está possibilitando diversos avanços em ambas as áreas, e vale também o destaque para machine learning.
As organizações já devem se planejar para obter o melhor da vantagem proporcionada pela tecnologia quantum, colocando as empresas pioneiras em posição de vantagem no mercado. Alguns questionamentos devem ser feitos para iniciar as ações relacionadas à implementação das ferramentas em questão:
- Sua organização está em constante aprendizado a respeito de quântica?
- Como o seu core business pode se beneficiar das aplicações dessas ferramentas?
- Em que posição de conhecimento e desenvolvimento de soluções em quantum computing a sua empresa está em relação aos concorrentes?
- Quais as principais simulações e otimizações que trariam vantagem competitiva para a sua organização?
Para se preparar para esse novo futuro, é importante começar a estudar sobre ciência quântica, as últimas tecnologias e técnicas de desenvolvimento de software de computação quântica, além de manter-se atualizado sobre os principais desenvolvimentos em ciência e computação da área. Devido à curva de aprendizado acentuada da ferramenta, é preciso adotar uma posição mais curiosa e proativa de antecipação de tendências, pois aqueles que se comportarem como reativos podem perder vantagem competitiva.
Outros artigos interessantes:
