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Até os computadores quânticos precisam esquecer.

No mês passado lí um artigo do autor Ben Brubaker que fala exatamente sobre as redes neurais artificiais e seu controle quanto a resolver problemas extremamente complexos.

Me fez lembrar da importancia do processamento de dados quando se analisa milhões de dados, e agora com a inteligência artificial generativa a importancia de entender como usar da melhor forma todos os recursos.

Há 10 anos atras e até hoje na verdade devido a custos de processamentos de alguns clientes, nós usamos recursos para aumentar processamento sem perda de escala, usamos as famosas tabelas temporárias que na madrugada são fundamentais para atualizar dados sempre em D-1 (Dia anterior).

E não se engane, grandes empresas e até multinacionais usam estes mesmo métodos em background, ou seja, recurso de processamento são caros e devops usam de caminhos os labirintos não tão usuais mas chegam a mesma entrega, como se diz, o fusca leva no mesmo lugar que uma ferrari, claro que nao com o mesmo conforto.

Mas voltando ao assunto de processamentos complexos dos computadores quanticos, tenho algumas observações que levo com minha experiência de décadas com I.A me fazem pontuar aqui.

Em primeiro lugar, é mencionado que os computadores quânticos podem realizar cálculos simultâneos, aproveitando as propriedades físicas das partículas subatômicas. Isso oferece um potencial significativo para resolver problemas complexos, como encontrar o melhor caminho em um labirinto.

Em seguida, o foco se volta para a questão da memória quântica. Os pesquisadores descobriram que, para otimizar a resolução de problemas labirínticos, os computadores quânticos devem “esquecer” certas informações do passado, permitindo uma tomada de decisão mais rápida e eficiente.

Alguns pontos sobre a relevancia dos computadores quanticos é importante ressaltar aqui, onde concordo que são importantes para pontuar.

1. Velocidade: Os computadores quânticos têm o potencial de resolver problemas extremamente complexos de forma muito mais rápida do que os computadores clássicos. No entanto, a utilização eficiente dessa velocidade requer estratégias específicas.

2. Labirintos quânticos: Para resolver problemas complexos, os computadores quânticos operam como se estivessem percorrendo um labirinto, explorando várias opções simultaneamente. Essa abordagem permite que encontrem soluções mais rapidamente do que com métodos tradicionais.

3. O papel do esquecimento: De acordo com novas pesquisas, os computadores quânticos precisam “esquecer” partes do caminho já percorrido para encontrarem soluções mais eficientes. Ao descartar informações irrelevantes ou ineficientes, eles podem focar naquelas que levam diretamente à resposta desejada.

4. Complexidade e escalabilidade: Resolver problemas quânticos é uma tarefa complexa que requer muita pesquisa e desenvolvimento. Além disso, tornar esses sistemas escaláveis para uso em larga escala é um desafio adicional.

5. Aplicações: A capacidade de resolver problemas complexos de forma rápida tem o potencial de impactar diversas áreas, desde a criptografia até a modelagem e simulação de moléculas e materiais. Os computadores quânticos podem acelerar descobertas científicas e avanços tecnológicos em várias áreas.

O impacto positivo da pesquisa é o potencial de acelerar o desenvolvimento de computadores quânticos e sua aplicação em diversos campos, proporcionando soluções mais rápidas e eficientes para problemas complexos. No entanto, o impacto negativo é a dificuldade em tornar esses sistemas escaláveis e acessíveis a um número maior de usuários, bem como os desafios técnicos associados à sua implementação.

Até mais!

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Weder Costa

Menos qualificado, esperto e rico do que parece aqui. Um DevOps Engineer vivendo o dia a dia na area de Tecnologia, a vida como ela é! Top 100 influencer Tech I.A e Rede Neural Brasil 🏆 Preparando executivos e empresas para Tecnologia Inteligência Artificial 🚀 🤖 C.E.O e Fundador BookMaps, Formado em Marketing e experiência em TI como desenvolvedor há 15 anos, analista de sistemas, consultoria, arquiteto de soluções e gerente de projetos. Certificação em Black Belt e ênfase em Inteligência Artificial sendo reconhecido pelo Sebrae como precursor da tecnologia de Rede Neural no Brasil em 2014. Especialista nas linguagens (PHP,JAVA, Python, R e GO)

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