IBM quer investir US$ 10 bi para levar computador quântico à produção em larga escala

A IBM pretende investir mais de US$ 10 bilhões em computação quântica nos próximos cinco anos, em uma tentativa de acelerar a produção em larga escala de uma tecnologia vista como uma das próximas fronteiras da computação.

Diferentemente dos computadores tradicionais, que usam bits para processar informações em valores de 0 ou 1, os computadores quânticos operam com qubits. Esse modelo permite realizar cálculos de forma diferente e, no futuro, pode ajudar a resolver problemas complexos em áreas como química, materiais, medicamentos, finanças e segurança digital.

Mas a tecnologia ainda enfrenta desafios técnicos importantes. E um deles é a temperatura.

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Em temperatura ambiente, um processador pode ficar em torno de 30°C. Para funcionar em um computador quântico, porém, ele precisa ser levado a uma condição extrema de resfriamento, próxima de -270°C. Esse processo é feito com equipamentos chamados criostatos ou refrigeradores de diluição, que reduzem drasticamente a temperatura para manter os qubits estáveis.

O resfriamento é necessário porque os qubits são extremamente sensíveis a interferências externas. Calor, vibração ou ruído podem gerar erros nos cálculos e comprometer o funcionamento do sistema.

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A meta da IBM é avançar justamente nessa direção e tornar os computadores quânticos mais confiáveis, menos sujeitos a erros e capazes de operar em escala maior.

A companhia trabalha no desenvolvimento do IBM Quantum Starling, sistema previsto para 2029. A promessa é criar um computador quântico tolerante a falhas, capaz de executar cálculos muito mais complexos do que os equipamentos atuais.

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Hoje, a computação quântica ainda não substitui os supercomputadores tradicionais. A expectativa do setor é que ela funcione como uma tecnologia complementar, usada para acelerar tarefas específicas que exigem grande capacidade de processamento.

O avanço pode abrir caminho para aplicações em pesquisa científica, simulações químicas, desenvolvimento de novos materiais, otimização logística e modelagem financeira.

Amanda Souza

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