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Computação quântica útil · parte 1 de 2

O gargalo dos estados mágicos e o resultado do Google

O Google cultivou no chip Willow estados mágicos cerca de 40 vezes menos errados. Por que essas peças pesam tanto no custo de um computador quântico útil.

Carlos Frederico Domínguez · · 7 min de leitura

Entre 2019 e 2025, a estimativa de quantos qubits seriam necessários para quebrar uma chave RSA de 2048 bits caiu de cerca de 20 milhões para menos de um milhão. Nenhuma máquina nova entrou na conta. A queda aconteceu no papel, com aritmética mais enxuta e técnicas de correção de erros mais econômicas, reunidas por Craig Gidney, do Google Quantum AI, num trabalho de maio de 2025. A conta dele só fecha se cada operação errar no máximo uma vez em mil, e mesmo assim a máquina rodaria por cerca de cinco dias, executando mais de 6,5 bilhões de portas Toffoli. Os computadores quânticos de hoje têm de centenas a alguns milhares de qubits.

A distância entre o milhão de qubits da estimativa e os poucos milhares das máquinas atuais vem do ruído. Um algoritmo quântico combina estados de 0 e 1 de modo que as respostas erradas se cancelem e a certa se reforce, e essa interferência é muito mais frágil que um bit num chip comum. Calor, vibração, ruído elétrico e até radiação vinda do espaço desviam os qubits do estado em que deveriam estar.

Para que esses desvios não se somem até inutilizar o cálculo, a máquina dedica a maior parte dos seus qubits à correção de erros. A correção espalha a informação de um qubit lógico, aquele que o algoritmo enxerga, por dezenas ou centenas de qubits físicos. Enquanto o cálculo corre, medições de sinais indiretos mostram onde um erro aconteceu sem destruir o que está guardado. O esquema só compensa quando o erro de cada qubit físico fica abaixo de um limiar, porque acima dele acrescentar qubits traz mais erro do que correção. Em dezembro de 2024, o Google mostrou que o chip Willow, de 105 qubits, já trabalha do lado certo desse limiar. Cada vez que o código cresceu, de uma grade de 3 por 3 para 5 por 5 e depois 7 por 7, o erro lógico caiu pela metade.

Em 15 e 16 de outubro de 2026, saíram resultados nas duas frentes em que esse custo pode baixar. Uma é o hardware com a correção de erros, que decide quantos qubits físicos cada qubit lógico consome e quanto custa cada operação. A outra é o desenho dos circuitos, que decide quantos qubits lógicos e quantas operações o algoritmo pede. O Google publicou na Science a demonstração de uma técnica que barateia uma das peças mais caras da correção de erros. A Anthropic anunciou, no dia seguinte, que o modelo Claude Mythos 5 desenhou circuitos que, segundo a empresa, gastam menos que os melhores já publicados. Eu não saberia dizer qual das duas frentes pesou mais na queda das estimativas desde 2019, porque o trabalho de Gidney mexeu nas duas ao mesmo tempo.

O gargalo dos estados mágicos

Boa parte das operações de um computador quântico com correção de erros é barata e, sozinha, não faz nada que um computador comum não faça. São as operações de Clifford, fáceis de executar nos códigos de correção e de simular numa máquina clássica. Quando o algoritmo precisa ir além, depende de portas como T e Toffoli.

Dizer que o custo está nessas portas simplifica um pouco, porque o que pesa é o insumo que elas consomem. Portas T e Toffoli são executadas gastando estados mágicos, estados quânticos preparados à parte e checados antes do uso, que servem uma vez só. Um algoritmo útil consome de centenas de milhões a bilhões deles, e a estimativa de 2025 para RSA-2048 passa de 6,5 bilhões de portas Toffoli. Fabricar esses estados pesa tanto que, com a destilação tradicional, algumas estimativas citadas pelo Google reservavam até 95% da capacidade de um computador quântico para essa produção. Embora o número venha de projeções, e não de medição numa máquina, ele explica a forma das estimativas de custo. Quem estima um algoritmo conta os qubits lógicos ocupados ao mesmo tempo e as portas T ou Toffoli executadas, e baratear cada estado mágico mexe, portanto, em todas essas estimativas de uma vez.

O Google cultivou estados mágicos no Willow

Os estados mágicos que uma equipe do Google Quantum AI preparou no processador Willow saíram cerca de 40 vezes menos errados do que os feitos sem a técnica que ela testava, o cultivo. A diferença existe porque cada tentativa passa por checagens que descartam as defeituosas antes do uso. O estado é injetado com ruído numa região pequena do chip e atravessa uma sequência de medições que detectam erros, e se alguma delas acusa problema a tentativa vai fora. O que sobrevive é transferido para um código de correção maior, onde pode ser usado. O trabalho de Emma Rosenfeld, Craig Gidney e colegas saiu na Science em 15 de outubro, como primeira demonstração do cultivo em hardware, e circulava como preprint desde dezembro de 2025.

O gargalo que o cultivo ataca foi previsto em 2004, quando a computação quântica ainda nem era um projeto de engenharia. Por cerca de 20 anos, a resposta padrão foi a destilação, que junta várias cópias ruidosas para fazer uma melhor, à custa de muitos qubits. Gidney, Noah Shutty e Cody Jones propuseram o cultivo em 2024, a partir de uma ideia que já existia na literatura.

Só 8% das tentativas sobreviveram a todas as checagens no experimento principal, e foi esse descarte que comprou a fidelidade de 99,99%. Isso equivale a cerca de um erro em 10 mil, contra 4,4 erros em mil quando o estado é só injetado. Dos números do artigo, os 8% são os que eu olharia primeiro, porque a fração de tentativas aproveitadas entra direto no custo de computação. Esse experimento cultivou o estado num código de cores de distância 3, num arranjo de 14 qubits do Willow, com a calibração final ajustada por aprendizado por reforço em cerca de quatro horas de treino. Num segundo experimento, com 54 dos 105 qubits, a equipe transplantou o estado cultivado para um código de superfície de distância 5, o tipo de código em que a máquina faria o resto do cálculo. Guardado ali por mais ciclos de correção, o estado acumulou mais erro do que as simulações previam. Os autores apontam como causa provável o leakage, que acontece quando um qubit escapa dos dois estados de trabalho.

Para medir erros desse tamanho, a equipe precisou de um protocolo novo, a kickback tomography, que estabelece um limite superior para o erro com cerca de 10 mil medições. A tomografia comum precisaria de algo como 100 milhões. Ela combina medições feitas em bases diferentes e pode superestimar a qualidade do estado se houver ruído lento, como deriva do equipamento e variação de temperatura. Em alguns testes, chegou a produzir resultados fisicamente impossíveis. O artigo não diz se outras medições feitas do jeito usual mereceriam revisão, e eu gostaria de saber.

Mesmo sendo recorde, um erro em 10 mil fica cerca de um milhão de vezes acima do que o artigo, citando estimativas anteriores, aponta como necessário para quebrar RSA-2048, um em 10 bilhões. Algumas tarefas de simulação e otimização pedem menos, entre um em um milhão e um em 100 milhões.

Os autores contam com a escala para encurtar essa distância, já que o erro do cultivo deve cair com o cubo do ruído do chip. Reduzir esse ruído pela metade levaria o erro a cerca de dois em 100 mil, com o mesmo código pequeno. Para Alex Pruden, presidente-executivo da Project Eleven, citado pelo The Block, o resultado não muda os prazos para uma máquina capaz de quebrar criptografia, porque o cultivo já era premissa das estimativas anteriores, mas torna essas estimativas mais críveis.

Os próximos passos que a equipe descreve são códigos maiores, remoção de leakage, circuitos mais simples e operações T em tempo real sobre os estados cultivados, que ainda não foram implementadas. Nenhum deles muda quantos estados mágicos um algoritmo pede, só o preço de cada um. Essa quantidade é assunto da outra frente, a do desenho dos circuitos, que na mesma semana ganhou um resultado assinado por um modelo de linguagem e é o tema da segunda parte.

Fontes