Do bit ao qubit

Bits se parecem com interruptores: ligados ou desligados. Qubits jogam outro jogo. Pense em uma moeda girando no ar — antes de cair, ela está, de certo modo, em “cara” e “coroa” ao mesmo tempo. É esse comportamento, estranho para a intuição cotidiana, que sustenta a computação quântica. Quando a lógica binária encontra limites, a mecânica quântica oferece um repertório de possibilidades que se combinam e interferem.

Um qubit (quantum bit) é a unidade básica de informação em um computador quântico. Um bit clássico assume 0 ou 1. O qubit pode ocupar uma superposição (combinação linear de estados) descrita por ψ = α|0⟩ + β|1⟩, em que α e β são amplitudes complexas. No ato da medida (observação com um aparelho), a superposição colapsa para 0 ou 1 com probabilidades proporcionais a |α|² e |β|². Parece paradoxal? O ganho computacional nasce justamente dessa sobreposição de possibilidades antes do registro final.

Com n qubits, o espaço de estados tem tamanho 2ⁿ. Dez qubits já codificam 1.024 configurações simultâneas; cinquenta chegam à casa do quadrilhão. Não é que o computador “faça tudo ao mesmo tempo”, e sim que algoritmos habilidosos exploram interferências para reforçar as respostas corretas e cancelar as erradas.

A ideia tomou forma nos anos 1980. Paul Benioff propôs uma máquina de Turing descrita por leis quânticas, e Richard Feynman defendeu que sistemas quânticos seriam os melhores simuladores de si mesmos. Entre o papel e o hardware, havia um abismo: fabricar objetos físicos que realmente sustentassem superposição e coerência (manutenção de fases quânticas) tempo suficiente para calcular.

Além da superposição, qubits podem exibir emaranhamento (correlações não clássicas entre sistemas). O exemplo de vitrine é o estado de Bell (|00⟩ + |11⟩)/√2. Medir o primeiro qubit dá 0? O segundo, medido na mesma base, retorna 0 com correlação perfeita. Einstein apelidou o fenômeno de “ação fantasmagórica à distância”. O que isso diz sobre o real? Que certas relações só fazem sentido quando tratadas pelo formalismo quântico.

Teoria só ganha corpo quando há uma implementação física.

Qubits supercondutores. Em chips resfriados a frações de kelvin, o material torna-se supercondutor e permite circuitos artificiais — transmons, fluxonium — cujo comportamento é regido por níveis quânticos. Empresas como Google e IBM investem nessa rota. Em 9 de dezembro de 2024, o grupo de IA quântica do Google apresentou o Willow, com 105 qubits supercondutores e foco explícito em reduzir erros à medida que a escala cresce. Essa é a fronteira que realmente importa: mais qubits só ajudam se o fator qualidade acompanhar.

Pesquisadores na Rússia relatam qubits baseados em “átomos artificiais” sobre arseneto de gálio, com controle de carga e spin via campo elétrico, além de operações de um qubit no patamar de 99,993% em arquiteturas tipo fluxonium. A mensagem é clara: robustez e controlabilidade são tão decisivas quanto o número bruto de qubits.

Em armadilhas iônicas, qubits são átomos carregados suspensos por campos eletromagnéticos, manipulados por lasers com fidelidades altíssimas. Já os fótons suportam operações em temperatura ambiente e viabilizam esquemas como amostragem de bósons; equipes chinesas produziram demonstrações fotônicas ambiciosas (como a família “Jiuzhang”), úteis para tarefas específicas.

Cada plataforma troca vantagens: supercondutores escalam integração com microeletrônica; íons oferecem fidelidades excepcionais; fótons simplificam transmissão e detecção. Qual caminho vence? Talvez nenhum sozinho.

Qubits são sensíveis. Interações com o ambiente, vibrações, calor, ruído eletromagnético, provocam decoerência (perda de informação de fase). O “relógio” útil é o tempo de coerência. Em muitas arquiteturas, fala-se de dezenas de microssegundos; grupos vêm relatando milissegundo em transmons bem projetados. Parece pouco? Em escala quântica, uma milissegundo permite milhares de portas lógicas. A corrida é dupla: ganhar coerência e encurtar circuitos via melhores algoritmos e compilações.

Para que serve um computador quântico? Não é uma máquina “melhor para tudo”. É uma máquina excelente para certas classes de problemas.

Criptografia: O algoritmo de Shor fatoraria inteiros grandes com eficiência, afetando esquemas como RSA. Falta escala prática: demanda milhões de qubits lógicos (qubits “efetivos” após correção de erros). O mercado já se antecipa com criptografia pós-quântica em navegadores e protocolos.

Química e materiais: Moléculas obedecem leis quânticas; simular seus estados eletrônicos cresce em complexidade de forma explosiva. Qubits podem atacar regras de correlação eletrônica que travam métodos clássicos, acelerando a busca por catalisadores, fármacos e materiais com propriedades sob medida.

Otimização: Roteamento, alocação, despacho de energia. Algoritmos variacionais e máquinas de annealing quântico exploram paisagens de custo com heurísticas novas. A promessa é dividi-las de modo híbrido: partes clássicas estruturam o problema, rotinas quânticas tratam subproblemas difíceis.

2025 foi declarado Ano Internacional da Ciência e Tecnologia Quânticas. A fotografia do momento inclui:

Processadores maiores (IBM Osprey com 433 qubits em 2022), mas a comunidade aprendeu a não confundir contagem de qubits com potência útil.

Qubits lógicos ganhando tração: esforços acadêmicos, como o grupo de Mikhail Lukin, demonstram codificação e controle na casa de dezenas de lógicos — peça-chave porque um qubit lógico exige muitos qubits físicos.

Planos nacionais surgindo com metas explícitas (famílias de 75 qubits a curto prazo e centenas a médio prazo), sinalizando priorização estratégica.

É aqui que um ponto merece ser reforçado mais adiante: qualidade, fidelidade e taxa de erro pesam mais que contadores de qubits em slides.

A mecânica quântica proíbe clonagem exata de estados desconhecidos (o no-cloning theorem). Como então proteger informação contra ruído? A saída é codificação quântica: representar um qubit lógico em muitos qubits físicos e detectar/mitigar erros sem “medir o estado” diretamente. O preço é alto. Estruturas completas de correção pedem milhões de qubits físicos para algumas centenas ou milhares de lógicos. Também há obstáculo de engenharia: cada qubit extra traz fiação, controle e dissipação dentro do criostato. Não surpreende ver propostas como bolometria em grafeno para leitura mais eficiente e de baixa potência. Otimização térmica e eletrônica é tão vital quanto teoria de códigos.

Em 2019, o Sycamore (53 qubits, Google) executou uma amostragem aleatória em ~200 segundos, alegadamente inalcançável por supercomputadores em tempos razoáveis. A IBM contestou, estimando que o Summit poderia reproduzir a tarefa em alguns dias com aproximações. Qual a lição? Supremacia quântica é um marco de tarefa, não um selo universal. O foco migra para vantagem quântica prática: resolver problemas relevantes melhor do que alternativas clássicas reais.

Uma linha que desperta expectativa usa quasipartículas de Majorana para criar qubits topológicos, em tese, naturalmente protegidos contra certos ruídos. A Microsoft divulgou o Majorana 1 em 19 de fevereiro de 2025, baseado em materiais com propriedades topológicas (condutores/supercondutores projetados). Se a proteção topológica se comprovar em escala, o custo de correção pode cair, encurtando a estrada até máquinas úteis.

A visão mais sóbria aponta para sistemas híbridos. Processadores clássicos continuam no comando do grosso do cálculo; aceleradores quânticos atacam subrotinas de otimização, simulação química e aprendizado onde a vantagem seja demonstrável. A pergunta: isso os tornará onipresentes? Provavelmente não. A aposta é em nicho de alto impacto, com integração de software e nuvem escondendo a complexidade quântica do usuário final.

Escala por escala não fecha a conta sem qualidade. Fidelidade de portas, taxa de erro por ciclo, profundidade de circuito e tempo de coerência determinam se um algoritmo sai do quadro-negro e roda no chip. É tentador comparar só “número de qubits”, mas essa métrica isolada engana. O progresso mais transformador pode vir de redução drástica de erros, mesmo com contagens modestas.

Onde estamos, em termos práticos?

Criptografia pós-quântica entra em produtos correntes para mitigar risco futuro.

Simulação molecular começa a sair do estágio de prova de conceito em instâncias pequenas, com pipelines que combinam etapas clássicas e quânticas.

Otimização industrial testa protótipos variacionais sob métricas de custo reais.

Sensoriamento quântico avança em gravimetria, magnetometria e relógios atômicos — áreas onde a mecânica quântica já rende vantagens tangíveis.

Qubits inauguram uma maneira diferente de processar informação. São temperamentais, pedem extremos criogênicos e rotinas de controle precisas, e ainda resolvem uma fração estreita de problemas. O horizonte de um computador quântico universal permanece distante, mas os tijolos já formam pontes úteis. Se a metáfora da moeda girando ajuda, vale acrescentar outra: o desafio não é só manter a moeda no ar; é coreografar muitas moedas, fazê-las colidir de modos controlados e ler o padrão resultante sem que o ambiente estrague a dança.