Simular o fluxo de ar turbulento com precisão é important para previsões meteorológicas
EUMETSAT/ESA
Os algoritmos de inspiração quântica podem simular fluxos de fluidos turbulentos em um computador clássico muito mais rápido que as ferramentas existentes, cortando os tempos de computação de vários dias em um grande supercomputador para apenas horas em um laptop computer comum. Isso pode melhorar previsões meteorológicas e aumentar a eficiência dos processos industriais, dizem os pesquisadores.
A turbulência em líquido ou ar envolve numerosos redemoinhos de interação que rapidamente se tornam tão caoticamente complexos que a simulação precisa é impossível até mesmo para o Computadores mais poderosos. As contrapartes quânticas prometem melhorar as questões, mas atualmente até as máquinas mais avançadas são incapazes de qualquer coisa, menos demonstrações rudimentares.
Essas simulações de turbulência podem ser simplificadas substituindo cálculos precisos por probabilidades. Mas mesmo essa aproximação deixa cientistas com cálculos que são inviáveis de resolver.
Nikita Gourionov Na Universidade de Oxford e seus colegas, agora desenvolveram uma nova abordagem que usa algoritmos quânticos inspirados em computador chamados redes de tensores para representar distribuições de probabilidade de turbulência.
As redes de tensores se originaram na física e entraram em uso comum no início dos anos 2000. Eles agora oferecem um caminho promissor para obter muito mais desempenho dos computadores clássicos existentes antes que as máquinas quânticas verdadeiramente úteis estejam disponíveis.
“Os algoritmos e o modo de pensar vêm do mundo da simulação quântica, e esses algoritmos estão muito próximos do que os computadores quânticos fazem”, diz Gourionov. “Estamos vendo uma aceleração drástica, tanto em teoria quanto na prática.”
Em apenas algumas horas, a equipe conseguiu executar uma simulação em um laptop computer que anteriormente levou vários dias em um supercomputador. O novo algoritmo viu uma redução de 1000 vezes na demanda de processadores e uma redução de um milhão de vezes na demanda de memória. Embora essa simulação tenha sido apenas um teste simples, os mesmos tipos de problema em uma escala maior estão por trás das previsões climáticas, análise aerodinâmica da aeronave e análise de processos químicos industriais.
O problema da turbulência, que possui dados em cinco dimensões, fica extremamente difícil sem usar tensores, diz Gunnar Möller na Universidade de Kent, Reino Unido. “Computacionalmente, é um pesadelo”, diz ele. “Você talvez possa fazê -lo em casos limitados, quando tiver um supercomputador e ficar feliz em executá -lo por um mês ou dois.”
As redes de tensores funcionam, na verdade, reduzindo a quantidade de dados que uma simulação requer, cortando drasticamente a potência computacional necessária para executá -lo. A quantidade e a natureza dos dados removidos podem ser cuidadosamente controlados discando o nível de precisão para cima ou para baixo.
Essas ferramentas matemáticas já foram usadas no jogo de gato e rato entre desenvolvedores quânticos de computadores e cientistas clássicos da computação. O Google anunciou em 2019 que um processador quântico chamado sycamore havia alcançado “Supremacia quântica” – O ponto em que um computador quântico pode concluir uma tarefa que seria, para todos os efeitos, impossível para computadores comuns.
No entanto, redes de tensores simulando o mesmo problema em grandes aglomerados de unidades convencionais de processamento de gráficos alcançaram a mesma coisa em pouco mais de 14 segundos, minando a reivindicação anterior do Google. O Google tem desde então seguiu em frente mais uma vez com sua nova máquina quântica de Willow.
Os computadores quânticos grandes e tolerantes a falhas, uma vez criados, poderão executar tensores em escalas muito maiores com precisão muito maior que os computadores clássicos, mas Möller diz que está entusiasmado com o que pode ser alcançado nesse meio tempo.
“Com um laptop computer, os autores deste artigo podem vencer o que é possível em um supercomputador, apenas porque eles têm um algoritmo mais inteligente”, diz ele. “Se você usar esse algoritmo em um supercomputador, poderá ir muito além do que pode usar qualquer abordagem computacional direta. Ele imediatamente tem um tremendo benefício, e não preciso esperar mais 10 anos para ter o computador quântico perfeito. ”
