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As inúmeras possibilidades da computação quântica e a dobradura temporal

De forma bastante simplificada, estamos saindo de um universo computacional totalmente discreto, delimitado e determinístico para uma realidade onde a gestão de informação e o poder de processamento são suportados por QUBITS

Por Daniel Lázaro *

Publicada em 07 de março de 2017 às 07h33

Pode parecer que eu dediquei os primeiros dias de 2017 a assistir filmes de ficção científica. Só parece. A velocidade com que pesquisas científicas, tendências da indústria e problemas de negócio estão se conectando e gerando interdependências é impressionante, e isso representa uma gigantesca oportunidade profissional, pessoal e social. Recentemente a FATEC anunciou o lançamento de um curso de Big Data no Agronegócio, estabelecendo no país de maior relevância mundial no agronegócio, a fundação técnica e tecnologia de formação numa das maiores revoluções tecnológicas dos últimos anos.

Um pouco mais ao norte do continente americano, em novembro, e apenas dois meses depois de anunciar o lançamento de seu sistema de tradução baseado e Machine Learning, a Google anunciou de forma simples e direta que tudo que sabíamos sobre as melhores formas de traduzir idiomas estava ultrapassado. Os algoritmos do Google haviam inventado algo como o Esperanto 2.0.

Além do fato de que essas rupturas estarem aparecendo cada vez mais rapidamente, estão cada vez mais próximas de nosso dia-a-dia. Cada vez mais óbvias quando se entende sua aplicação, e mais notáveis quando se estuda sua construção.

Hoje estamos presenciando as primeiras experimentações práticas da quinta geração de computadores, a geração quântica. De forma bastante simplificada, estamos saindo de um universo computacional totalmente discreto, delimitado e determinístico (os BITS, menor unidade de armazenamento de informação digital, representado por 0 e 1); para uma realidade onde a gestão de informação e o poder de processamento são suportados por QUBITS (os bits quânticos), que podem ter infinitos estados (não só ‘0’ e ‘1’), e representam informação de forma probabilística.

Isso permite que a maneira como informação é representada, processada e interpretada tenha que ser totalmente repensada; já que o poder de entrega de resultados “por unidade de processamento” com QUBIT é algo que nem Gordon Moore, com sua lei de aumento do poder de processamento, ao longo dos anos, imaginou.

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Em termos práticos, a indústria de serviços financeiros pode construir modelos de otimização de risco de portfólio e detecção de fraude em cenários extremamente complexos, considerando milhares de ativos e interdependências entre eles.

Outra aplicação prática é na indústria de recursos naturais, muito intensiva em ativos que requerem muito capital (alto fornos, caminhões, navios): a modelagem de degradação destes ativos não precisará mais ser feita em tempo real comparando dados de sensores a regras previamente estabelecidas ou a padrões definidos com Machine Learning - e mesmo este cenário ainda não é a realidade de muitas empresas neste setor no Brasil. Podem passar a aplicar recomendações contínuas de substituições de peças, otimização de sistemas interdependentes e distribuídos com avaliação de todos os possíveis cenários em todo momento, e de forma transparente para a operação.

Por mais que pareça um pulo muito distante para a realidade próxima de nossas casas em algo que consumimos todo dia, a otimização de safra de culturas agrícolas é outro problema que pode ser transformado com computação quântica. Isso porque envolve elevada complexidade de elementos interdependentes: ações humanas, questões climáticas, histórico de nutrientes no solo, variação de preços de commodities, relaxamento ou reforço de políticas de importação e exportação de parceiros comerciais etc.

A otimização de safras agrícolas é um desafio que pode representar um impacto positivo não só para empresas do setor, mas para colaboradores diretos e indiretos, para toda população de um município, para o PIB de um Pais e, eventualmente, para a gestão de recursos naturais e de insumos (como água) em todo o planeta.

Por outro lado, o migdolus ainda é uma questão insolúvel por tecnologias de Big Data: trata-se de uma praga que pode surgir em culturas de cana-de-açúcar, afeta de forma significativa o potencial produtivo da plantação e não pode ser ainda previsto ou identificado claramente, mesmo com uso de tecnologias de análise de imagens, inteligência artificial ou otimização matemática.

Em se tratando de problemas que podem afetar todo o planeta, algumas limitações tidas como intransponíveis em tecnologia, além de terem sido solucionadas, estão agora sendo oferecidas como serviços para qualquer pessoa que tenha interesse em explorá-las, seja como cientista de dados, programador de sistemas, analista de negócios ou estudante de Big Data em agronegócio.

O spanner, da Google, é um projeto que foi iniciado há quase uma década, com um objetivo ambicioso: ser um banco de dados global, armazenando informações a partir de milhões de máquinas, em dezenas de Data Centers em múltiplos continentes e, ainda assim, comportar-se como se estivesse em apenas um lugar, mantendo integridade de dados, consulta e desempenho.

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Assim, uma agência de mídia digital em Nova York pode contratar e acompanhar em tempo real anúncios que tenha programado, e alterar regras de contratação e exposição, sem problemas de integridade e performance. Ao mesmo tempo em que uma outra agência em Kuala Lumpur faz solicitações de mídia e anúncios similares aos do Google, mantendo íntegras todas as regras de negócio, cobranças, faturamento, exposição de marca e retorno no seu respectivo investimento.

Na prática, isso congela ou dobra o tempo, porque torna irrelevante a existência de fusos-horários e distâncias físicas. É uma inovação tecnológica importante para um mundo globalizado e conectado. E já está disponível, como um serviço que qualquer pessoa no mundo pode usar para acoplar em sua infraestrutura, em seus processos de negócio, em seu dia-a-dia.

Em resumo, a cada dia estamos presenciando um aumento de inovações em tecnologia, com extrema facilidade de uso e modelo de custos absolutamente acessíveis. Essa é a contribuição de pesquisa aplicada em nossa realidade. A academia está acompanhando isso de perto, mesmo no Brasil, com casos práticos como o curso de Big Data aplicado ao agronegócio.

Não deixe a oportunidade passar: mantenha-se informado, estude, desafie-se a encontrar um problema inicialmente “insolúvel” e saiba que não é necessário apelar para a mágica. Harry Potter que se cuide: soluções de tecnologia de Big Data e Analytics estão mais poderosas que o Vingardium Leviosa ou mesmo o Expecto Patronum.

 

(*) Daniel Lázaro é diretor Executivo para Tecnologias de Analytics da Accenture na América Latina



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