parceiro Itaú Cultural

Quantum é uma instalação imersiva e interativa. Uma espécie de simulador quântico que utiliza a arquitetura retangular do 2º subsolo do Itaú Cultural para causar nos visitantes a experiência de penetrar em um universo fluido, subatômico, de múltiplos tempos e horizontes.

Na instalação, a presença dos visitantes provoca mudanças no estado do sistema, nas telas de projeção e na dimensão sonora. Quando você entra na instalação, o sistema desenha a sua sombra e esta, diferentemente da que você normalmente possui, se comporta de acordo com regras da mecânica quântica.

A mecânica quântica é notoriamente uma teoria difícil de entender. Nomes como Einstein, Bohr e Feynman admitiram estar perplexos com as estranhezas dessa área. Em 1981, Richard Feynman descreve o problema de forma memorável: “Nature is not classical, dammit, and if you want to make a simulation of nature, you’d better make it quantum mechanical, and by golly it’s a wonderful problem, because it does not look so easy¹”.

Depois da seminal palestra Simulating Physics with Computers², de Feynman, em 1981, inúmeras pesquisas e implementações físicas de simuladores quânticos foram realizadas. Ou seja, apesar da dificuldade, o assunto tornou-se pop. Na literatura científica é fácil encontrar artigos que descrevem simuladores quânticos implementados ou projetados para estudar circuitos supercondutores, gases atômicos quânticos, conjuntos de íons aprisionados e sistemas fotônicos, entre muitos outros.

Resolver problemas complexos que exigem extraordinária capacidade computacional é o ponto comum dessas plataformas de pesquisa. Entre outros desdobramentos, destacam-se a pesquisa e o desenvolvimento de tecnologias como computadores e sistemas de comunicação quânticos que prometem desempenhos impensáveis – em nada parecidos com os clássicos.

Futuros substitutos para o silício
Informação é física. Computadores digitais eletrônicos processam informação transformando sinais on ou off (bits) em símbolos complexos. Do ponto de vista físico-lógico, o principal componente em qualquer computador digital é o switch, a chave ou os circuitos, que, em interação com a memória, transformam um estado de entrada (input) em um estado de saída (output), por meio do controle do fluxo da corrente elétrica (liga/desliga). O número de bits que um computador eletrônico pode processar em dado período de tempo determina sua capacidade para resolver problemas, ou computar.

Nas últimas décadas, cada nova geração de hardware tem apresentado as seguintes características: dramático aumento de capacidade e velocidade de cálculo, espantosa compactação nas dimensões físicas dos dispositivos e vertiginosa queda de preço. A regra que parece estar por trás desse padrão é a Lei de Moore. Em 1965, o cofundador da Intel Gordon Moore previu que o número de circuitos impressos em um microchip dobraria a cada 18 meses.

O que está por trás da Lei de Moore não é uma lei física. Trata-se, na verdade, de uma tendência da evolução tecnológica, que tem possibilitado a engenheiros produzir transistores cada vez menores. Quando o tamanho de um transistor diminui, o fluxo de elétrons tem um caminho menor a percorrer, o que proporciona o aumento da velocidade dos bits (ons e offs). A redução no tamanho do transistor, por sua vez, permite produzir circuitos integrados com um maior número de transistores conectados, aumentando a densidade da computação. Assim, com a diminuição do tamanho dos transistores e o aprimoramento das técnicas para integrar circuitos, os computadores evoluíram: duplicaram sua capacidade e, na proporção inversa, diminuíram de tamanho e preço.

A qualidade dos materiais envolvidos no processo de produção do microchip prevê, entretanto, que existem limites físicos para a Lei de Moore. Quanto menor fica um circuito, menor é a possibilidade de a lei se sustentar: “Eventually, transistors will become so tiny that their silicon components will approach the size of molecules. At these incredibly tiny distances, the bizarre rules of quantum mechanics take over, permitting electrons to jump from one place to another without passing through the space between. Like water from a leaky fire hose, electrons will spurt across atom-size wires and insulators, causing fatal short circuits³”.

A Lei de Moore soou como um alarme: quando os circuitos alcançarem dimensões atômicas e os indesejáveis efeitos quânticos se manifestarem, o que acontecerá? Engenheiros entrariam no reino quântico?

Respostas a essas questões começam a ser formuladas.

Digital, eletrônico e quântico
Na tentativa de divorciar o processo computacional do silício, novas abordagens teóricas sugerem possíveis futuros ambientes. Os exóticos designs imaginados incluem computadores ópticos⁴, computadores moleculares⁵, computadores de DNA⁶, biocomputadores⁷ e os computadores quânticos.

Os computadores quânticos utilizam o movimento rotatório intrínseco de partículas subatômicas a fim de codificar a informação. Tal como os computadores eletrônicos, que codificam informação em bits (valores binários 1 ou 0), os quais estão associados à tensão elétrica dos transistores (ligado ou desligado), os computadores quânticos codificam dados em qubits (bits quânticos). Qubits são basicamente representações de partículas subatômicas que ocupam dois estados diferentes, que podem ser igualmente designados por 1 e 0. No entanto, diferentemente de um bit, que é regido pela distinção binária 1 ou 0, um qubit pode ser 1 e 0 simultaneamente.

Segundo o pesquisador Isaac Chuang, essa qualidade ambígua do qubit – na verdade, uma propriedade inerente à mecânica quântica – tem consequências poderosas, facilmente demonstradas quando pensamos em mais de um qubit: “These qubits could simultaneously exist as a combination of all possible two-bits numbers: (00), (01), (10) and (11). Add a third qubit and you could have a combination of all possible three-bit numbers: (000), (001), (010), (011), (100), (101), (110) and (111). […] Line up a mere 40 qubits, and you could represent every binary number from zero to more than a trillion – simultaneously⁸”.

A questão é: como implementar esses computadores? Em 1996, após duas tentativas de construir um computador quântico – uma teórica, como a de Peter Shor⁹, e uma prática, como a do mecânico quântico Seth Lloyd –, Isaac Chuang e Neil Gershenfeld, do MIT Media Lab, vislumbraram uma forma¹⁰. Primeiramente, decidiram trabalhar com nêutrons e prótons, já que estes são naturalmente protegidos, por meio da nuvem de elétrons, contra perturbações externas. Na sequência, utilizaram a tecnologia da ressonância magnética nuclear (NMR na sigla em inglês) já bastante desenvolvida e comercialmente utilizada no escaneamento do corpo humano, a fim de manipular o movimento rotatório dessas partículas subatômicas.

Segundo a fórmula dos autores: “Say you want to carry out a logical operation using chloroform – something like, ‘if carbon is 1, then hydrogen is 0’. You just suspend the chloroform molecules in a solvent, and put a sample in the spectrometer’s main magnetic field to line up the nuclear spins. Then you hit the sample with a brief radio-frequency pulse at just the right frequency. The hydrogen spin will either flip or not flip, depending on what the carbon is doing – exactly what you want for an if-then operation. By hitting the sample with an appropriately timed sequence of such pulses, moreover, you can carry out an entire quantum algorithm – without ever once having to peek at the nuclear spins and ruin the quantum coherence¹¹”.

Desde 1996, inúmeras propostas, mecanismos e arquiteturas foram testados, como: elétrons em campos elétricos; spin nuclear (nos sentidos horário e anti-horário); átomos em estado fundamental e excitado; e fótons polarizados horizontalmente e verticalmente.

Independentemente da arquitetura, a principal vantagem dos computadores quânticos sobre a versão clássica é poder fazer várias coisas de uma só vez. De resto, o princípio é claro: quanto maior o número de qubits, mais poderoso é o cálculo. Quanto maior a capacidade de processamento, maior a capacidade de simular sistemas quânticos mais complexos. Quanto melhor o simulador, maior a capacidade da ciência de revelar a nossa natureza, considerando a sugestão de Feynman.

Os primeiros sistemas com 2 qubits foram desenvolvidos em 1996. Hoje, em 2019, já existem sistemas com dúzias de qubits. Entre os próximos cinco e dez anos, prevê Seth Lloyd, a evolução dos computadores quânticos passará de 50 qubits a 5 mil qubits, operando inicialmente como sistemas especializados e, eventualmente, como computadores de uso geral¹².

A superação dos limites físicos previstos pela Lei de Moore e a extraordinária capacidade computacional são resultados consideráveis para a pesquisa. Contudo, o mais interessante, segundo Lloyd, ainda está por vir. Nas palavras do professor de engenharia mecânica e física do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em inglês), essas novas máquinas apontam para um novo estágio da evolução maquínica: “Even with small quantum computers we will be able to expand the capability of machine learning by sifting vast collections of data to detect patterns and move on from supervised-learning (“That squiggle is a 7”) toward unsupervised-learning – systems that learn to learn¹³”.

E, com isso, apontam também para um novo estágio da evolução humana: “The universe is a quantum computer. Biological life is all about extracting meaningful information from a sea of bits. For instance, photosynthesis uses quantum mechanics in a very sophisticated way to increase its efficiency. Human life is expanding on what life has always been – an exercise in machine learning¹⁴”.

Quantum e outros horizontes quânticos
A ciência, a arte e a tecnologia utilizam diferentes métodos para pesquisar, desenvolver, testar, avaliar e comunicar teorias.

A exposição Consciência Cibernética [?] Horizonte Quântico, o seminário homônimo – ambos uma larga pesquisa empreendida pela equipe do Itaú Cultural – e a instalação Quantum foram desenhados como possíveis métodos.

Em 2018, recebi um convite para integrar a equipe de pesquisa do Itaú Cultural para a exposição. Esse trabalho resultou em um novo convite. Desta vez, a tarefa foi construir uma espécie de simulador quântico, isto é, desenvolver um artefato capaz de causar nos visitantes a experiência de penetrar em um universo subatômico, regido por leis da mecânica quântica.

Arquitetura
Quantum é uma instalação imersiva e interativa composta de dispositivo óptico, computadores, software customizado, câmeras infravermelho e sistema de áudio.

O dispositivo tem escala arquitetônica. Oito módulos de madeira, alinhados e conectados entre si, formam uma estrutura tubular elipsoidal de 4,15 metros de largura, 2,27 metros de altura e 15,24 metros de comprimento.

No interior do tubo, o teto, o piso e uma lateral são espelhados, enquanto a outra lateral funciona como tela de projeção, exibindo imagens geradas por computadores. Os espelhos refletem as imagens computacionais e as interações dos usuários.

Regras de interação
No interior do tubo, câmeras capturam a imagem dos visitantes. O sistema interpreta a imagem e a transforma em silhueta. Cada silhueta passa a ser processada como uma partícula microscópica única. Cada partícula possui a probabilidade de estar em um lugar e em um tempo.

O sistema evolui continuamente e é capaz de simular uma gama de silhuetas simultaneamente nos tempos presente, futuro e passado. Por exemplo, pode simular uma silhueta derivada diretamente das interações de um visitante V1 ou pode simular V1 e V2, assim como pode simular V1 + V2. E muitas outras silhuetas, com muitos graus de liberdade no espaço e no tempo. Se puder, imagine um arranjo de silhuetas se deslocando. Imagine que todas têm a possibilidade de estar em múltiplos estados e tempos.

O mesmo acontece com o som
No interior do tubo, microfones captam o som do ambiente, e essa informação é transformada em unidades sonoras que possuem a probabilidade de estar em um ou mais lugares ao mesmo tempo. E isso ainda não é tudo.

Duas ou mais partículas (silhuetas visuais e/ou unidades sonoras) podem se emaranhar. O emaranhamento quântico é outra propriedade que coleções de partículas podem possuir. Em Quantum, partículas e silhuetas emaranhadas agem como dançarinos sincronizados com movimentos imprevisíveis, mas coordenados.

O que faremos nós?
Entre os físicos, é consenso creditar à mecânica quântica o status de melhor modelo para descrever a realidade minúscula. E, se o modelo é invisível, contraintuitivo e estranho, por ora nos restam as dicas de Richard Feynman:

1. construir dispositivos que utilizem outros sistemas, mais familiares e controláveis, para simular leis dos sistemas quânticos;
2. estudar e entender o que os físicos e os mecânicos quânticos estão falando.

Por sorte, nesse percurso, temos vários guias.

Em There’s Plenty of Room at the Bottom, palestra reconhecida como uma das principais inspirações para o desenvolvimento de nanotecnologias, Feynman antecipa o que podemos esperar do mundo microscópico: “When we get to the very, very small world we have a lot of new things that would happen that represent completely new opportunities for design. Atoms on a small scale behave like nothing on a large scale, for they satisfy the laws of quantum mechanics. So, as we go down and fiddle around with the atoms down there, we are working with different laws, and we can expect to do different things¹⁵”.

Boa viagem!

¹ "A natureza não é clássica, droga, e, se você quiser fazer uma simulação da natureza, é melhor torná-la mecânica quântica. E, caramba, esse é um problema maravilhoso, porque não parece tão fácil.” FEYNMAN, Richard P. Simulating physics with computers, International Journal of Theoretical Physics, v. 21, n. 6/7, p. 486, 1982.

² Disponível em: <https://people.eecs.berkeley.edu/~christos/classics/Feynman.pdf>. Acesso em: 29 mar. 2019.

³ “Eventualmente, os transistores se tornarão tão pequenos que seus componentes de silício vão ter um tamanho semelhante ao das moléculas. Nessas proporções inacreditavelmente minúsculas, as estranhas regras da mecânica quântica assumem o controle, fazendo com que elétrons saltem de um local a outro sem atravessar o espaço em meio a esses locais. Como água vazando de uma mangueira de incêndio, elétrons jorram através de furos do tamanho de átomos e de isolantes, causando curtos-circuitos fatais.” Tradução livre. KAKU, Michio. What will replace silicon? Time Magazine, 19 jun. 2000, p. 62.

⁴ Computadores ópticos utilizam fótons (partículas de luz), em vez de elétrons, para transportar dados. Os fótons têm uma vantagem sobre a versão anterior: podem se sobrepor sem causar interferência, o que possibilita ultrapassar a barreira do chip bidimensional. A lém disso, um canhão laser pode chegar a produzir bilhões de cadeias de fótons, cada uma delas processando cálculos “em paralelo”, isto é, de modo independente.

⁵ Computadores moleculares utilizam pequenas moléculas orgânicas no lugar das chaves eletrônicas. Sintetizadas em laboratório, essas moléculas possuem propriedades que lhes permitem agir como os componentes eletrônicos, isto é, ligar/desligar a corrente elétrica. A vantagem dessa tecnologia reside no fato de as moléculas serem potencialmente fáceis e baratas de produzir. Além disso, diferentemente dos componentes em silício, as moléculas são ultrapequenas, o que torna possível manufaturar um chip com bilhões de chaves e componentes. Seguindo essa lógica, os pesquisadores afirmam que futuras memórias moleculares poderão possuir 1 milhão de vezes a capacidade de armazenamento do melhor semicondutor de chip produzido atualmente, o que permitiria armazenar as experiências de uma vida em gadgets suficientemente pequenos e baratos a ponto de poderem ser incorporados em roupas. Considera-se como desvantagem dessa tecnologia o fato de os dispositivos moleculares sintetizados em tanques químicos ainda possuírem muitos defeitos.

⁶ Outra abordagem para a computação molecular é a transformação da molécula do DNA em dispositivo computacional. A ideia é utilizar a dupla hélice do DNA para codificar uma sequência de dados: em vez de codificação binária (1 ou 0), utilizada pela computação clássica, recorre-se às quatro bases nitrogenadas (A, T, C e G).

⁷ Entre outros projetos, a abordagem biocomputacional é talvez a mais exótica. Do ponto de vista físico-lógico, a “circuitaria” de um biocomputador é construída a partir de dois genes. Esses genes possuem a propriedade de ser mutuamente antagônicos, ou seja, quando um gene está ativo, ele torna o outro inativo e vice-versa. Além disso, esse mecanismo (conhecido como flip-flop) produz uma informação visual. Quando exposto a um feixe de luz laser, um dos genes gera uma proteína fluorescente, o que possibilita a um observador detectar quando uma célula oscila entre os estados. A ideia é programar a chave biológica, isto é, trocar os estados transformando um gene ativo em inativo, o que pode ser conseguido por meio de estímulos externos, como introdução de substâncias químicas e alteração da temperatura do ambiente. Em uma entrevista concedida à revista MIT Technology Review, um dos líderes dessa abordagem, Tom Knight, examinando o futuro que a pesquisa biocomputacional pode tomar, estima que, num futuro próximo, essas máquinas biológicas serão utilizadas em aplicativos com funções como: injeção automatizada de insulina; curativos “inteligentes” capazes de analisar o ferimento e implementar automaticamente o tratamento; e até um biochip (sistema híbrido de célula e circuitos eletrônicos) capaz de detectar contaminação por alimentos ou outras toxinas. Para Knight e outros pesquisadores, o biocomputador deve ser entendido menos como uma proposta para substituir o computador eletrônico e mais como uma interface ou um dispositivo capaz de manipular sistemas bioquímicos e de interconectar a tecnologia informacional à biotecnologia.

⁸ “Esses qubits podem existir simultaneamente como uma combinação de todos os possíveis números formados por dois dígitos específicos (00), (01), (10) e (11). Acrescente-se um terceiro qubit e é possível ter uma combinação de todos os possíveis números com três dígitos específicos: (000), (001), (010), (011), (100), (101), (110) e (111). […] Alinhando-se apenas 40 qubits, é possível representar todos os números binários de zero a mais de 1 trilhão – simultaneamente.” Tradução livre. WALDROP, Mitchell M. Quantum computing. MIT Technology Review. The future of computing beyond silicon, v. 103, n. 3, p. 62., maio-jun. 2000. Edição especial.

⁹ Professor de matemática aplicada do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em inglês), em 1994 Peter Shor inventou um algoritmo quântico capaz de calcular fatores primos de grandes números. Em 2016, pesquisadores do MIT e da Universidade de Innsbruck, na Áustria, relataram, em artigo publicado na revista Science, que haviam projetado e construído um computador quântico para realizar o algoritmo de Shor.

¹⁰ GERSHENFELD, Neil; CHUANG, Isaac. Calcul quantique avec des molécules, Pour la Science, v. 250, ago. 1998, p. 60-65.

¹¹ “Imagine que você queira fazer uma operação lógica usando clorofórmio – algo como ‘se o carbono é 1 e o hidrogênio é 0’. Basta fazer uma suspensão de clorofórmio em solvente e colocar uma amostra no principal campo magnético do espectrômetro para alinhar as rotações nucleares. Então, bombardeia-se a amostra com um rápido pulso de radiofrequência na intensidade adequada. A rotação do hidrogênio vai inverter-se ou não, a depender do que está acontecendo com o carbono – exatamente o que você queria para uma operação se/então. Ao bombardear a amostra com uma sequência de pulsos precisamente cronometrados, pode-se ainda conduzir um algoritmo quântico inteiro sem a necessidade de espiar as rotações nucleares nenhuma vez e arruinar a coerência quântica.” Tradução livre. WALDROP, Mitchell M. Quantum computing. MIT Technology Review. The future of computing beyond silicon, v. 103, p. 64. n. 3, maio-jun. 2000.

¹² D-Wave, a primeira empresa empenhada em desenvolver computadores quânticos para instituições de pesquisa como Google, Nasa e Intel, surgiu em 1999. A IBM constrói e disponibiliza protótipos a pesquisadores em todo o mundo desde 2016. O primeiro computador quântico a ser disponibilizado comercialmente para uso geral, o Q System One, foi anunciado pela IBM em 2019.

¹³ “Mesmo com computadores quânticos menores, nós seremos capazes de expandir a capacidade de aprendizado das máquinas; elas examinarão vastas coleções de dados, detectarão padrões e passarão do estágio de aprendizado supervisionado (‘Aquele rabisco é um 7’) para aprendizado não supervisionado – sistemas que aprendem a aprender.” Tradução livre. Disponível em: <http://longnow.org/seminars/02016/aug/09/quantum-computer-reality/>. Acesso em: 14 out. 2019.

¹⁴ “O universo é um computador quântico. A vida biológica é toda sobre a extração de informações significativas de um mar de bits. Por exemplo, a fotossíntese usa a mecânica quântica de uma maneira muito sofisticada para aumentar sua eficiência. A vida humana está se expandindo sobre o que a vida sempre foi – um exercício de aprendizado de máquina.” Tradução livre. Disponível em: <http://longnow.org/seminars/02016/aug/09/quantum-computer-reality/>. Acesso em: 29 mar. 2019.

¹⁵ “Quando chegamos ao mundo muito, muito pequeno, temos muitas coisas novas acontecendo, e estas representam oportunidades completamente novas para o design. Átomos em pequena escala se comportam diferentemente de tudo em grande escala, pois satisfazem as leis da mecânica quântica. Então, quando descemos e mexemos com os átomos lá embaixo, estamos trabalhando com leis diferentes e podemos esperar fazer coisas diferentes.”