Pesquisadores usam inteligência artificial em estudo de Mecânica Quântica

Professor Askery Canabarro, do Campus Arapiraca, é um dos membros da equipe que publicou artigo em importante periódico internacional
Por: Lenilda Luna - jornalista - 05/06/2019 às 09h57
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Askery Canabarro, professor da Ufal no Campus Arapiraca

A colaboração científica entre pesquisadores de várias universidades permite avanços na produção, divulgação e alcance dos artigos científicos. Recentemente, o professor Askery Canabarro, do Campus Arapiraca, participou da produção de um trabalho sobre informação quântica e inteligência artificial, publicado em um importante periódico internacional, o mesmo que registrou a descoberta das ondas gravitacionais, o Physical Review Letters. 

Askery participa da colaboração científica no Instituto Internacional de Física (IIF) da UFRN, com os pesquisadores Samuraí Brito e Rafael Chaves. “De forma resumida, mostramos que técnicas modernas de aprendizagem de máquina fornecem um novo caminho para a caracterização de correlações em redes quânticas”, explica o professor sobre o artigo intitulado Machine Learning nonlocal correlations

Ele detalha que “o exemplo paradigmático de uma rede quântica e suas aplicações são ilustrados pelo famoso teorema de Bell. Duas partes distantes, Alice e Bob, recebem porções de um sistema de físico emaranhado e, fazendo medições locais em seus sistemas, podem gerar correlações não-locais, o que significa que não podem ser explicadas por qualquer modelo causal clássico [Física Clássica]. Além de seu papel fundamental na Mecânica Quântica, a não-localidade é o recurso primordial em vários protocolos de informação quântica, tais como criptografia e computação distribuída”. 

Segundo o pesquisador, a questão central é saber caracterizar quando uma correlação observada em um experimento de Bell é não-local. Askery explica que, usualmente, isto é feito pela violação de uma das desigualdades de Bell. “O problema é que mesmo para as redes quânticas mais simples, tal como o exemplo com Alice e Bob, o número de desigualdades cresce exponencialmente, basicamente dizendo que não há uma maneira eficiente de caracterizá-las. O problema é ainda mais difícil para redes de complexidade crescente, como as que aparecem no contexto da futura internet quântica. Aqui propomos uma nova técnica para atacar este problema. Sampleamos aleatoriamente correlações de Bell e usamos técnicas de otimização convexa para computar a distância desta correlação até o conjunto das correlações locais. Em outras palavras, quantificamos a não-localidade destas correlações escolhidas de forma aleatória. São estes os dados de entrada que usamos para treinar diferentes algoritmos de aprendizagem de máquina”, exlica.           

Inteligência Artificial ou Aprendizagem de Máquina               

O professor esclarece a aplicabilidade da pesquisa: “A aprendizagem de máquina significa, basicamente, programas de computador que melhoram sua performance automaticamente com uma exposição crescente a dados. Fornecemos dados de entrada e as correspondentes respostas. Então, tais programas retornam regras.  No nosso caso, os dados de entrada são as correlações e  as respostas são o quanto não-local são as correlações. Usamos algoritmos de aprendizagem supervisionada compostos por uma assembleia de redes neurais profundas e com isto geramos um modelo de máquina das correlações clássicas que podem emergir em uma rede quântica. Usamos este modelo de para testar novas correlações nunca antes vistas pela máquina e alcançamos taxas de acerto acima de 99,5% Além disso, estes modelos são usados para encontrar novos tipos de correlações não-locais, virtualmente impossíveis de serem descobertas por métodos usuais”. 

Segundo o professor, a pesquisa realizada pelo grupo pode introduzir uma nova técnica para trabalhos nesse campo. “De forma geral, nosso artigo mostra, pela primeira vez, como a aprendizagem de máquina pode ser útil até mesmo no estudo dos fundamentos da quântica e esperamos que a nossa proposta se torne uma técnica bastante difundida neste campo de pesquisa. Além disso, pretendemos manter as colaborações nacionais e internacionais estabelecidas aqui no IIF/URFN para levar novos projetos de pesquisa nesta linha para o Campus Arapiraca, envolvendo as comunidades acadêmica e científica local”, destaca Askery Canabarro. 

Colaboração científica com centros de excelência 

O professor destaca, ainda, o quanto tem sido fundamental para a produção científica a cooperação entre as universidades brasileiras e  com grupos de pesquisa internacionais. “A ciência é, sem dúvida, uma das maiores construções colaborativas do homem. No caso em apreço, por exemplo, nenhum dos envolvidos conseguiria sozinho, em tempo hábil, os resultados que obtivemos com alguns meses de trabalho em conjunto,” enfatiza Askery. 

Desta forma, o pesquisador ressalta o quanto os investimentos na pesquisa científica realizada nas universidades brasileiras são essenciais. “Cabe ressaltar a importância de alguns fatores que contribuíram com o desenvolvimento da pesquisa: a existência de um centro de excelência em pesquisa em física teórica no Nordeste que dispõe de um programa exclusivo para pós-doutorado e capacitação de professores; a possibilidade de realizar colaboração científica mediante a nova lei de Planos de Carreiras e Cargos de Magistério Federal [lei n. 12772/12]; e o interesse por parte da instituição de origem, no caso, o Campus Arapiraca da Ufal, em avançar em pesquisa científica, com a liberação de seus docentes”, pontua o professor. 

Askery Canabarro ressalta também que não se faz pesquisa sem financiamento. “Somos gratos às agências de fomento e aos ministérios que nos financiam [MEC, MCTIC, CNPq, Instituto Serrapilheira e John Templeton Foundation]. No caso específico da Ufal e do estado de Alagoas, sou grato à Fapeal por ter olhado para o interior do Estado com o Programa Primeiro Projeto, proporcionando competitividade ao currículo de jovens pesquisadores e ao esforço dos professores de Física do Campus Arapiraca pela oportunidade produzida com minha liberação, bem como aos demais órgãos da gestão da Ufal”, agradece o professor. 

Confira aqui o artigo científico publicado