O chip quântico Majorana 2 da Microsoft chegou esta semana, com números que são genuinamente difíceis de contextualizar: qubits 1.000 vezes mais confiáveis do que os dos modelos de primeira geração, uma vida útil média de qubit de 20 segundos em relação a uma norma da indústria medida em microssegundos e um roteiro revisado visando um computador quântico comercialmente escalável até 2029. Por trás desses números está a IA agente do Microsoft Discovery, e essa plataforma é sem dúvida a parte mais importante deste anúncio.
Para colocar isso em termos simples: a maioria dos chips quânticos de hoje pode manter seu frágil estado computacional por uma fração de segundo antes de perdê-lo. Majorana 2 segura por até um minuto. A própria analogia da Microsoft é uma bateria de telefone que, em vez de morrer em um dia, dura quase três anos com uma única carga.
Majorana 2 foi desenvolvido com a ajuda do Microsoft Discovery, a plataforma de IA da empresa para pesquisa e desenvolvimento científico, que também alcançou disponibilidade geral esta semana. O momento é deliberado. O chip quântico é a prova da Microsoft de que a plataforma funciona.
O que a IA agente do Microsoft Discovery fez
A leitura comum nesta história é que a IA projetou o chip. A realidade é mais específica e possivelmente mais interessante. A decisão de mudar o material supercondutor do alumínio para o chumbo, que a Microsoft afirma ser a única mudança responsável pela melhoria da confiabilidade, resultou de anos de pesquisa de materiais convencionais, e não de uma recomendação da IA.
O que os agentes do Microsoft Discovery fizeram foi coisas em torno disso: gerenciar fluxos de trabalho de fabricação, automatizar medições que antes levavam semanas cada, quebrar quase duas décadas de dados de pesquisa isolados e trazer à tona correlações que nenhum pesquisador poderia ter em mente naquele volume e variedade de informações.
“À medida que você executa agentes de IA com base nesses dados, eles são capazes de ressintetizar e fazer correlações que nós, como humanos, não podemos ver porque nenhum indivíduo tem tanta visão em tantos dados”, disse Zulfi Alam, vice-presidente corporativo de quantum da Microsoft. “Na nova ordem mundial, através de simulações, é possível ver onde está o provável alvo. E então, com esse conhecimento, o ideal é que só seja necessário experimentar uma vez”, disse Alam.
O problema de medição
Uma das vitórias mais concretas que a equipe descreve envolve a medição de qubit; o processo de detecção de estados quânticos, determinando se há um número par ou ímpar de bilhões de elétrons em um fio semicondutor. Quando feito manualmente, isso leva semanas. A Microsoft tentou automatizá-lo há alguns anos usando aprendizado de máquina anterior e não conseguiu.
Baseado no Microsoft Discovery, a equipe tem construído mapas tridimensionais das condições dos qubits. “Usar IA agente para automatizar as medições foi uma virada de jogo”, disse Alam. O agente lida com ajustes de tensão paralelos em centenas de parâmetros simultaneamente, algo que os pesquisadores humanos, pensando linear e estruturalmente, não podem fazer.
Microsoft Discovery se torna geral
A plataforma que sustentou tudo isso agora está disponível para clientes empresariais. O Microsoft Discovery combina agentes de IA especializados para pesquisa científica, um Discovery Engine para fluxos de trabalho de pesquisa e raciocínio e segurança e governança de nível empresarial. Um aplicativo Microsoft Discovery gratuito, utilizável localmente com uma conta GitHub Copilot, também está em versão prévia.
O cronograma quântico revisado da Microsoft, passando de 2033 a 2029, baseou-se no progresso de Majorana 2, que é uma aceleração, mas os roteiros quânticos têm um histórico de compressão otimista. O número de confiabilidade de 1.000x refere-se especificamente a melhorias nos qubits de Majorana 1, e não a uma referência direta contra abordagens concorrentes da IBM ou do Google, que usam arquiteturas fundamentalmente diferentes.
Nayak disse: “Onde estamos em relação ao ano passado? Estamos 1.000 vezes melhores.”
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