Aplicações da Supercondutividade - O skate voador da Lexus

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quarta-feira, 28 de março de 2018

Google apresenta processador quântico de 72 qubits


Redação do Site Inovação Tecnológica -  07/03/2018

À esquerda, o protótipo do Bristlecone. À direita, um esquema do processador onde cada X representa um qubit, com as conexões aos qubits mais próximos. [Imagem: Google Labs]


Engenheiros do Quantum AI Lab, o laboratório do Google responsável pelas pesquisas em computação quântica e outras tecnologias avançadas, apresentaram seu mais novo processador quântico. O processador, batizado de Bristlecone, tem 72 qubits do tipo supercondutor.
A empresa afirma que o objetivo deste protótipo é funcionar como plataforma de testes para melhorar as taxas de correção de erros, um dos grandes desafios da computação quântica, e a escalabilidade, ou seja, a engenharia necessária para ir acrescentando bits quânticos adicionais.
Na verdade, o Bristlecone já é um escalonamento de uma versão anterior de 9 qubits. Essa versão anterior apresentou taxas de erro consideradas baixas: 1% na leitura dos valores gravados, 0,1% na confiabilidade das portas de um qubit e, mais importante em termos práticos, 0,6% nas portas de dois qubits.
O consenso entre os pesquisadores da área é que a chamada "supremacia quântica", o ponto a partir do qual os processadores quânticos podem superar os processadores eletrônicos clássicos, será alcançada com um processador quântico de pelo menos 49 qubits que apresente uma taxa de erro máxima de 0,5%.
Como servirá como plataforma de testes, a empresa ainda não anunciou as taxas de erro do Bristlecone. De qualquer forma, a opção por aumentar largamente o número de qubits, sem se limitar aos 49 qubits que a teoria aponta como fronteira para a supremacia quântica, como fez a Intel recentemente, dá aos projetistas um campo mais amplo para experimentações e testes.
“Nós escolhemos um dispositivo deste tamanho para podermos demonstrar a supremacia quântica no futuro, para investigar a correção de erros de primeira e segunda ordens usando código de superfície, e para facilitar o desenvolvimento de algoritmos quânticos em um hardware real,” anunciou o Google.
Código de superfície é uma técnica de programação de processadores quânticos que usa códigos estabilizadores compostos de qubits dispostos em duas dimensões, reduzindo significativamente as taxas de erro. Uma técnica alternativa, embora similar, é o chamado código de cores.
“Pode-se pensar, por analogia, no código de superfície como um guardanapo com duas partes ásperas e duas lisas, e o código de cores como se dobrássemos esse guardanapo ao longo de sua diagonal. Como no guardanapo dobrado existem coisas novas que agora estão próximas, é possível fazer mais portas lógicas 'transversalmente'. Isso é bom porque evita a propagação de erros e é relativamente fácil. No entanto, o código de cor precisa de mais qubits para interagir em cada estabilizador, o que acaba levando a um limiar de ruído mais baixo. Assim, pode-se dizer que, embora muito similares, cada código tem suas vantagens e desvantagens,” explicou o professor Fernando Pastawski, do Instituto de Tecnologia da Califórnia.

Relação teórica entre a taxa de correção de erros e o número de qubits. A área em vermelho destaca o objetivo da equipe do Google. [Imagem: Google Labs]


“Queremos alcançar um desempenho semelhante às melhores taxas de erro do processador de 9 qubits, mas agora em todos os 72 qubits do Bristlecone. Acreditamos que o Bristlecone pode então se tornar uma prova de princípio convincente para a construção de computadores quânticos em grande escala. Operar um dispositivo como o Bristlecone com baixas taxas de erro requer uma harmonia entre uma porção de tecnologias, do software e da eletrônica de controle ao próprio processador. Fazer isso direito requer uma engenharia de sistemas cuidadosa em várias iterações. Estamos cautelosamente otimistas de que a supremacia quântica pode ser alcançada com o Bristlecone,” disse a equipe do Google em nota.



domingo, 11 de março de 2018

Primeiro supercondutor topológico usa partículas de Majorana como qubits



Redação do Site Inovação Tecnológica -  05/03/2018


As placas de alumínio foram anexadas ao isolador topológico usando platina. A imagem mostra um dos dispositivos usados no experimento. Devido ao estresse, induzido por vários resfriamentos, apareceram saliências vistas claramente no intervalo do dispositivo. Isto faz com que as características dos pares supercondutores de elétrons variem em diferentes direções, uma assinatura de supercondutividade não-convencional. [Imagem: Chalmers University]



Os férmions de Majorana nem bem saíram da teoria e já começam a ajudar a computação quântica a combater um dos seus principais problemas: a decoerência, que é a perda dos dados que ocorre quando a interferência externa faz com que os qubits decaiam de seus estados quânticos entrelaçados ou superpostos.
Com sua insensibilidade característica à decoerência, essas partículas de Majorana estão se tornando o centro das atenções para a construção de qubits estáveis - a Microsoft está tentando desenvolver esse tipo de computador quântico.
As partículas de Majorana são partículas fundamentais que, assim como os elétrons, nêutrons e prótons, pertencem ao grupo dos férmions. Elas podem ser entendidas de forma muito simplificada como um “meio elétron. E, ao contrário de todos os outros férmions, os férmions de Majorana são sua própria antipartícula.
O problema é que eles só ocorrem em circunstâncias muito especiais, o que explica porque, mesmo previstos por Ettore Majorana em 1937, só foram demonstrados na prática em 2012.
Agora, os pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Chalmers, na Suécia, conseguiram fabricar um componente capaz de hospedar as partículas de Majorana, o que significa que torna-se possível usá-las na prática.
Nos materiais de estado sólido, os férmions de Majorana só parecem ocorrer nos chamados supercondutores topológicos - um tipo de supercondutor que é tão novo e especial que pode-se dizer que não haviam provas inequívocas de que ele existisse de verdade.
Sophie Charpentier e seus colegas estão entre os primeiros grupos de pesquisa no mundo a divulgar resultados experimentais indicando que eles realmente conseguiram fabricar um supercondutor topológico.
A equipe começou trabalhando com um isolante topológico - que não é supercondutor - feito de telureto de bismuto (Be2Te3). Um isolante topológico é basicamente um isolador, ou seja, não conduz corrente elétrica em seu interior - contudo, ele conduz a corrente na sua superfície.



O segredo do supercondutor topológico está na camada na junção dos materiais. [Imagem: Sophie Charpentier et al. - 10.1038/s41467-017-02069-z]



Sobre o isolante topológico, a equipe usou platina para adicionar uma camada de um supercondutor convencional por cima, neste caso o alumínio, que conduz a corrente totalmente sem resistência a temperaturas muito baixas.
Enquanto fazia testes e medições, a equipe precisou resfriar o material várias vezes e esses ciclos de resfriamento repetidos parecem ter gerado tensões no material, o que fez com que a supercondutividade alterasse suas propriedades.
“Os pares de elétrons supercondutores passaram a vazar para o isolante topológico, que também se torna supercondutor,” explicou o professor Thilo Bauch. E esse comportamento representa a característica típica de um supercondutor topológico, onde os férmions de Majorana sentem-se à vontade para não se destruírem mutuamente.
“Para aplicações práticas, o material é principalmente de interesse para aqueles que estão tentando construir um computador quântico topológico. Nós queremos explorar a nova física que se esconde nos supercondutores topológicos - este é um novo capítulo da física,” disse a professora Floriana Lombardi, coordenadora da equipe.



Bibliografia
Induced unconventional superconductivity on the surface states of Bi2Te3 topological insulator. Sophie Charpentier, Luca Galletti, Gunta Kunakova, Riccardo Arpaia, Yuxin Song, Reza Baghdadi, Shu Min Wang, Alexei Kalaboukhov, Eva Olsson, Francesco Tafuri, Dmitry Golubev, Jacob Linder, Thilo Bauch, Floriana Lombardi. Nature Communications. Vol.: 8, Article number: 2019. DOI: 10.1038/s41467-017-02069-z.




sexta-feira, 26 de janeiro de 2018

Intel apresenta processador quântico com 49 qubits

Redação do Site Inovação Tecnológica -  22/01/2018



Processadores quânticos da Intel: com 7, 17 e, agora, à direita, com 49 qubits supercondutores. [Imagem: Walden Kirsch/Intel]


A Intel apresentou um processador quântico de 49 qubits, acertando em cheio o limite teórico que vem colocando entraves para os computadores e simuladores quânticos.
O processador foi batizado de Tangle, em homenagem a um lago de mesmo nome no Alasca e uma referência à temperatura criogênica que os qubits supercondutores precisam para funcionar.
Como existem vários desafios para a miniaturização dos qubits supercondutores, a Intel anunciou também que está fazendo progressos nos qubits de spin, nos quais as informações são guardadas na direção de rotação de elétrons individuais, um campo onde computação quântica e spintrônica se confundem.
Os qubits spintrônicos se parecem com um transístor que opera com um único elétron, sendo similares em vários aspectos aos transistores convencionais. Isso significa que eles podem ser miniaturizados usando a tecnologia tradicional da microeletrônica e serem fabricados por processos comparáveis. A Intel anunciou que já desenvolveu um fluxo de fabricação de qubits de spin usando sua tecnologia de processo de 300 mm.
Infelizmente, a empresa não deu quaisquer detalhes sobre o desempenho do seu processador com qubits supercondutores e nem adiantou com quantos qubits de spin seus engenheiros estão trabalhando. Sem informações, analistas da indústria acreditam ser seguro dizer que outros participantes dessa corrida pela computação quântica, como IBM e Google, estão à frente.
A gigante dos processadores eletrônicos, às voltas com um bug que deverá lhe custar milhões de dólares na Justiça, achou melhor desconversar: “Acreditamos que serão necessários de cinco a sete anos antes que a indústria consiga lidar com os problemas de engenharia e provavelmente será necessário um milhão ou mais qubits para obter relevância comercial,” disse Mike Mayberry, diretor do Intel Labs.
Segundo a empresa, um processador quântico de teste de 49 qubits é um marco importante porque permitirá avaliar e melhorar as técnicas de correção de erros e simular problemas computacionais reais.



domingo, 13 de agosto de 2017

Processador supercondutor mais próximo da realidade



Redação do Site Inovação Tecnológica -  08/08/2017

Fluxons
       Anote na sua agenda a nova quasipartícula que está se habilitando para impulsionar um salto qualitativo na informática: os fluxons.
       Inicialmente conhecidos como vórtices de Abrikosov (Alexei Abrikosov 1928-2017), os fluxons são quasipartículas que emergem na superfície dos supercondutores quando eles são submetidos a um campo magnético. Curiosamente, o campo magnético destrói a supercondutividade naquele ponto, com o fluxon emergindo da circulação de uma pequena corrente elétrica induzida pelo magnetismo.
       Em outras palavras, o fluxon pode ser entendido como um quantum de campo magnético.
       Agora, uma equipe da Universidade de Viena, na Áustria, demonstrou que esses objetos quantizados são particularmente adequados para armazenamento e processamento de dados, bastando que eles sejam organizados da forma correta.
       Para isso, a equipe criou uma espécie de “caixa de ovos quântica”, onde cada buraco acomoda um fluxon de forma estável e regular, criando uma matriz com centenas de milhares de fluxons, prontos para servirem de base para a computação ou para o armazenamento de bits.
       Isto representa o coroamento de um longo esforço rumo à criação de circuitos digitais em supercondutores - além da velocidade e da elevada densidade de dados, um processador supercondutor virtualmente elimina os problemas de aquecimento dos processadores atuais, permitindo dar um salto em termos de velocidade de processamento.


Estrutura (em cima) e microfotografia (embaixo) da armadilha de fluxons. [Imagem: G. Zechner et al. - 10.1103/PhysRevApplied.8.014021]


Em um supercondutor perfeitamente homogêneo, os fluxons emergem na forma de uma rede hexagonal. Mas essa estrutura em equilíbrio não serve para muita coisa. Com a nova armadilha artificial, torna-se possível organizar as quasipartículas em qualquer formação que se desejar, colocando-as em um arranjo fora do equilíbrio, adequado para codificar e processar informações.
       Georg Zechner e seus colegas criaram uma matriz de 180.000 fluxons. Dependendo do campo magnético externo, eles mudam de organização de uma forma que só é possível em se tratando de objetos quânticos: ao contrário dos ovos, onde cada depressão da caixa pode conter apenas um, na matriz cada armadilha pode ficar vazia, ter um fluxon ou ter vários fluxons - um caminho para o uso da nanoestrutura também pela computação quântica.
       “Mesmo após dias nós observamos precisamente o mesmo arranjo de fluxons - uma estabilidade de longo prazo que é particularmente surpreendente para um sistema quântico,” disse Zechner.
       A equipe agora planeja fabricar nanoestruturas mais sofisticadas, que permitirão a transferência sistemática de fluxons de uma armadilha para a outra. Este deverá ser outro passo pioneiro rumo ao desenvolvimento de circuitos de computador baseados em quasipartículas e materiais supercondutores.


Bibliografia: Hysteretic Vortex-Matching Effects in High-Tc Superconductors with Nanoscale Periodic Pinning Landscapes Fabricated by He Ion-Beam Projection. G. Zechner, F. Jausner, L. T. Haag, W. Lang, M. Dosmailov, M. A. Bodea, J. D. Pedarnig. Physical Review Applied. Vol.: 8, 014021. DOI: 10.1103/PhysRevApplied.8.014021



sábado, 8 de abril de 2017

Computador imita cérebro com supercondutores e LEDs





A arquitetura neuromórfica deverá superar a capacidade de cálculo do cérebro humano. [Imagem: Jeffrey M. Shainline et al. - 10.1103/PhysRevApplied.7.034013]


Computador neuromórfico

O supercomputador mais rápido do mundo, o Sunway TaihuLight, 100% chinês, executa mais cálculos por segundo do que um cérebro humano, mas consome cerca de 800.000 vezes mais energia.
Para tentar tirar essa diferença, uma equipe do Instituto Nacional de Padronização e Tecnologia dos EUA (NIST) está propondo um novo sistema de computação baseado em componentes supercondutores que se comunicam usando luz e que funciona de forma mais parecida com a arquitetura neural do cérebro humano.
Os cálculos de Jeffrey Shainline e seus colegas sugerem que seu computador-supercondutor-fotônico poderá operar com menos energia e realizar mais cálculos do que o cérebro humano - se bem que a capacidade estimada de cálculos do cérebro humano foi recentemente multiplicada por 100.


Neurônio teia de aranha

       Nos computadores atuais, cada componente semicondutor interage com apenas alguns outros, aos quais são conectados por fiações diretas. Acontece que, se cada componente fosse ligado a milhares de outros, como ocorre no cérebro, a arquitetura do circuito rapidamente se torna caótica.
       Para resolver isto, Jeffrey Shainline propõe usar fótons em vez de elétrons. Os fótons podem atuar como portadores de informação e podem se comunicar com inúmeros outros sem a necessidade de conexões com fios.
       O neurônio artificial consiste de um fio supercondutor conectado a um LED - incorporado seria o melhor termo, já que ambos fazem parte do mesmo componente. Os dois elementos atuam como detector e transmissor de sinal, respectivamente.
       Na ausência de fótons de entrada, o LED permanece desligado e o neurônio fica inativo. Quando o supercondutor absorve fótons, sua temperatura aumenta, provocando uma transição de uma fase supercondutora para uma fase metálica. Isso altera o fluxo de corrente no LED, ligando-o e tornando o neurônio ativo.
       Como essa transição requer a absorção de múltiplos fótons, o circuito pode imitar os neurônios reais, que disparam apenas se o sinal de entrada superar um limiar. Guias de onda ramificados então canalizam os fótons emitidos para milhares de outros neurônios supercondutores, compondo o que os pesquisadores chamam de “neurônio teia de aranha”.


Estrutura do computador (em cima) e de cada neurônio artificial, formado por um supercondutor e um LED (embaixo). [Imagem: Jeffrey M. Shainline et al. - 10.1103/PhysRevApplied.7.034013]


Operações

       De acordo com os cálculos da equipe, esse sistema poderá realizar 10 vezes mais operações do que o cérebro humano e consumir apenas 20 W de energia.
       Agora é aguardar que os engenheiros ponham a mão na massa e afiram se esse neurônio artificial em teia realmente funciona.





Bibliografia:
Superconducting Optoelectronic Circuits for Neuromorphic Computing. Jeffrey M. Shainline, Sonia M. Buckley, Richard P. Mirin, Sae Woo Nam. Physical Review Applied Vol.: 7, 034013. DOI: 10.1103/PhysRevApplied.7.034013

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