O chip quântico Majorana 2 da Microsoft serve como estudo de caso de IA autônoma em P&D

O chip quântico Majorana 2 da Microsoft foi lançado esta semana, trazendo consigo números que são realmente difíceis de contextualizar: qubits 1.000 vezes mais confiáveis do que os da primeira geração, uma vida útil média de 20 segundos por qubit — em comparação com o padrão do setor, medido em microssegundos — e um roteiro atualizado com a meta de desenvolver um computador quântico comercialmente escalável até 2029. Por trás desses números está a IA agentiva Microsoft Discovery, e essa plataforma pode ser a parte mais significativa deste anúncio.

Em termos mais simples: a maioria dos chips quânticos atuais consegue manter seu frágil estado computacional por apenas uma fração de segundo antes de perdê-lo. O Majorana 2 consegue mantê-lo por até um minuto. A Microsoft faz uma analogia com a bateria de um celular que, em vez de descarregar após um dia, dura quase três anos com uma única carga.

O Majorana 2 foi desenvolvido com a ajuda do Microsoft Discovery, a plataforma de IA agentiva da empresa para P&D científico, que também foi disponibilizada ao público nesta semana. O momento é intencional. O chip quântico serve como prova da Microsoft de que a plataforma funciona.

O que a IA agentiva do Microsoft Discovery realmente conseguiu aqui

A narrativa comum é que a IA projetou o chip. A realidade é mais complexa e, possivelmente, mais intrigante. A decisão de trocar o material supercondutor de alumínio por chumbo — o que, segundo a Microsoft, é a única mudança mais responsável pela melhoria na confiabilidade — surgiu de anos de pesquisa convencional em materiais, e não de uma recomendação da IA.

O que os agentes do Microsoft Discovery lidaram foi com tudo o que envolvia isso: gerenciar fluxos de trabalho de fabricação, automatizar medições que antes exigiam semanas cada, decompor quase duas décadas de dados de pesquisa isolados e revelar correlações que nenhum pesquisador sozinho poderia identificar diante desse volume e variedade de informações.

“Ao executar agentes de IA nesses dados, eles podem essencialmente ressintetizar e identificar correlações que nós, como seres humanos, não conseguimos enxergar, pois nenhuma pessoa sozinha tem essa amplitude de visão diante de tantos dados”, disse Zulfi Alam, vice-presidente corporativo de computação quântica da Microsoft.

Essa perspectiva é importante porque muda a narrativa de “a IA construiu o chip” para algo mais preciso: a IA agênica reduziu o ciclo experimental. O que teria exigido extensas tentativas e erros para encontrar a fórmula correta em nível atômico para a estrutura cristalina do chip pôde, por meio de simulação impulsionada por IA, ser reduzido a um único experimento direcionado.

“Na nova ordem mundial, por meio de simulações, é possível identificar o alvo altamente provável. Então, com esse conhecimento, idealmente, basta fazer o experimento apenas uma vez”, disse Alam.

O problema da medição, resolvido

Uma das conquistas mais tangíveis descritas pela equipe envolve a medição de qubits: o processo de detectar estados quânticos ao determinar se há um número par ou ímpar de bilhões de elétrons em um fio semicondutor. Quando feito manualmente, isso leva semanas. A Microsoft tentou automatizar esse processo há alguns anos usando técnicas anteriores de aprendizado de máquina e fracassou.

Com a IA agentiva desenvolvida no Microsoft Discovery, eles criaram um agente especializado que agora executa o processo de forma automática e contínua, construindo mapas tridimensionais das condições dos qubits em um ritmo que nenhum pesquisador individual conseguiria igualar.

“Usar a IA agentiva para automatizar as medições foi uma virada de jogo”, disse Alam. O agente lida com ajustes paralelos de tensão em centenas de parâmetros simultaneamente, algo que pesquisadores humanos, que pensam de forma linear e estrutural, não conseguem fazer.

Chetan Nayak, pesquisador sênior da Microsoft que lidera o programa quântico, disse que a mudança foi profunda: “A IA agentiva permeou quase tudo o que fazemos; ela simplesmente se tornou uma parte muito natural do nosso fluxo de trabalho.”

Microsoft Discovery é lançado para o público geral

A plataforma que sustentou tudo isso agora está disponível para clientes corporativos. O Microsoft Discovery combina agentes de IA especializados para pesquisa científica, um Discovery Engine para fluxos de trabalho de pesquisa e raciocínio, além de segurança e governança de nível corporativo. Um aplicativo gratuito do Microsoft Discovery, que pode ser usado localmente com uma conta do GitHub Copilot, também está em pré-visualização inicial, reduzindo a barreira para pesquisadores individuais que desejam executar o mesmo tipo de fluxos de trabalho baseados em agentes.

O argumento de venda é claro: o mesmo conjunto de recursos que a equipe de computação quântica usou para reduzir seu cronograma de desenvolvimento agora está disponível para qualquer organização que realize P&D intensivo. A Microsoft já observou a adoção dessa tecnologia nas áreas de ciências da vida, produtos químicos e materiais, energia e manufatura. A Syensqo, por exemplo, está usando a plataforma para desenvolver fluidos de última geração para a fabricação de semicondutores.

A meta de 2029, no contexto

O cronograma quântico revisado da Microsoft merece uma observação editorial cautelosa. A empresa mudou sua meta de 2033 para 2029 com base no progresso do Majorana 2, o que representa uma aceleração significativa, mas os planos de desenvolvimento quântico têm um histórico de compressão otimista. O número de 1.000 vezes mais confiável refere-se especificamente a melhorias em relação aos qubits do Majorana 1, e não a uma comparação direta com abordagens concorrentes da IBM ou do Google, que utilizam arquiteturas fundamentalmente diferentes.

A própria formulação de Nayak é honesta quanto à natureza incremental disso: “Onde estamos em relação ao ano passado? Estamos 1.000 vezes melhores.” Esse é um marco significativo em relação ao ano anterior. Se isso se manterá no ritmo necessário para alcançar a computação quântica em escala de utilidade até 2029 é uma questão que ninguém, incluindo a Microsoft, pode responder ainda.

Veja também: Reino Unido e Alemanha planejam comercializar supercomputação quântica

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