Ai empurra o Quantum ‘q dia’ mais perto da realidade – e de quebrar a criptografia: novo estudo

Em um avanço que sinaliza uma amadurecimento crucial para a tecnologia quântica, agora está sendo usada a inteligência artificial para entender e caracterizar a vasta complexidade dos sistemas quânticos-transformando o que antes era intratável em fenômenos analisáveis ​​e unidades previsíveis. E as implicações vão além da intriga acadêmica: dominar essa complexidade é vital para avançar o hardware quântico, verificar o desempenho e implantar aplicações quânticas em áreas como criptografia, descoberta de materiais e produtos farmacêuticos.

Um novo estudo de Quantum Zeitgeist Os holofotes de como a IA – especialmente modelos de aprendizado e linguagem – podem se aproximar do estado de sistemas quânticos massivamente complexos, ignorando obstáculos de escala exponencial que têm físicos há muito irritados.

Os pesquisadores estão alavancando o aprendizado de máquina tradicional, redes neurais profundas e até modelos de idiomas para prever propriedades físicas (como magnetização e entropia) e atuam como “modelos substitutos” para sistemas quânticos completos-cortes que ignoram a explosão exponencial dos dados do estado quântico.

Um relatório complementar sobre Arxiv, ““Inteligência artificial para representar e caracterizar sistemas quânticos” Grupos esses avanços em três paradigmas de IA vinculados-aprendizado de máquina, aprendizado profundo e modelos baseados em transformadores-e argumenta que cada um traz vantagens únicas para tarefas como otimização de algoritmos, dispositivos quânticos de benchmarking e investigar fases complexas da matéria.

Prepare -se para ‘q dia’

Os computadores quânticos poderosos o suficiente para simular grandes sistemas ameaçam quebrar os fundamentos criptográficos da economia digital de hoje. A maioria dos blockchains, bancos e comunicações seguras ainda dependem dos métodos RSA e da curva elíptica que podem ser desvendados quando as máquinas quânticas atingem a escala. O papel da IA ​​na aceleração da caracterização quântica diminui essa linha do tempo, aumentando a pressão sobre as indústrias para adotar a criptografia pós-cantum antes que o chamado dia Q chegue.

Quando os especialistas alertam sobre o Q day-o momento em que os computadores quânticos podem quebrar a criptografia de hoje-eles não estão se entregando à ficção científica. Uma análise de 2025 de projetos quânticos pós-chegada de uma máquina capaz de quebrar o RSA-2048 assim que 2030, dar ou levar dois anos, enquanto o Centro Nacional de Segurança Cibernética da Grã-Bretanha pediu às empresas que comecem a migrar para sistemas de segurança quântica até 2028, com adoção completa em 2035.

Uma pesquisa recente do setor pintou uma imagem ainda mais forte, com 61% dos profissionais de segurança acreditando que a criptografia existente pode ser comprometida dentro de apenas dois anos, e outros 28% esperando que rachaduras apareçam em três a cinco.

As previsões mais cautelosas estendem o perigo, sugerindo apenas uma chance de uma violação até 2034, mas alertando as chances subirem para quase 80% até 2044, de acordo com a empresa de segurança cibernética captura o bug.

Como a IA está apressando a era quântica

Métodos tradicionais como tomografia quântica ou simulação rapidamente ficam irremediavelmente lentos à medida que os sistemas crescem. A IA oferece um atalho em que o reconhecimento de padrões escala de maneira mais graciosa, desbloqueando insights sobre sistemas uma vez considerados insondáveis.

A caracterização precisa é um pré -requisito para criar hardware e software quânticos confiáveis. A empresa alemã IQM, por exemplo, apenas atraiu um investimento liderado pelos EUA de US $ 320-marcando sua mudança para a produção apoiada pela nuvem de máquinas qubit-e ressalta o apetite por sistemas quânticos cujo desempenho deve ser comprovado.

Na Austrália, os pesquisadores usaram uma abordagem de aprendizado de máquina quântica-chamou o regressor quântico alinhado ao kernel (QKAR)-para modelar fatores cruciais na fabricação de semicondutores. O resultado: 20% melhor precisão sobre os métodos clássicos, mesmo com pequenos conjuntos de dados.

A lei de Esprit ou a lei exponencial de duplicação de Neven-que descreve como o poder quântico de computação pode crescer mais rápido do que as tendências exponenciais simples-as ferramentas AIs podem ser o facilitador, transformando dados quânticos brutos em informações em que podemos agir.

A linha inferior

A promessa da computação quântica-criptografia de solução de problemas, expenencial, descoberta de medicamentos e materiais inquebráveis-de uma capacidade subestimada: entender o que as máquinas estão fazendo. AI não é apenas um ajudante experimental; Está se tornando um intérprete vital e facilitador para as ambições quânticas do mundo.

À medida que o financiamento aumenta e as aplicações se multiplica, o futuro não é apenas quantum-é quantum de apoio à IA. E isso pode ser o que finalmente transforma a teoria em transformação.