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A Quantum Motion é a primeira startup do mundo a colocar um computador quântico num portátil.

Sala de servidores de data center com um armário aberto, mostrando equipamento de rede iluminado.

A Quantum Motion, sediada em Londres, revelou um sistema quântico full-stack baseado em silício CMOS, a mesma plataforma de fabrico usada nos chips dos portáteis do dia a dia. A máquina cabe em bastidores standard de servidores, e não num laboratório amplo. Inclui também ferramentas já usadas pelos programadores, permitindo que as equipas testem cargas de trabalho reais sem ter de começar do zero.

O que significa realmente a referência ao portátil

A expressão “num portátil” serve como atalho para algo maior. A Quantum Motion utiliza processos de silício-CMOS semelhantes aos utilizados nos processadores de consumo. Essa escolha é relevante. Significa que os qubits podem ser desenhados em bolachas de 300 mm em fábricas familiares. Também aponta para uma produção repetível em vez de dispositivos personalizados e ajustados manualmente.

O sistema atualmente operacional no centro nacional de computação quântica do Reino Unido ocupa três bastidores de 19 polegadas. No interior, estão qubits de spin em silício, eletrónica de controlo criogénica e um frigorífico de diluição que arrefece o chip quase até ao zero absoluto. Não o transportaria numa mochila. Mas o espaço que ocupa adapta-se às salas de servidores reais, o que é o passo que conta para as primeiras implementações.

O primeiro computador quântico full-stack em silício-CMOS está operacional no Reino Unido, criado para funcionar em bastidores standard e compatível com as ferramentas comuns de desenvolvimento.

Um design compacto pensado para espaços reais

Do laboratório aos bastidores

A unidade instalada integra refrigeração, cablagem, chip de qubits, leitura e controlo digital numa pilha organizada. Os engenheiros focaram-se no número de cabos, carga térmica e facilidade de manutenção. Tabuleiros modulares permitem às equipas trocar um tile sem reconstruir todo o frigorífico. Essa é a diferença entre uma demonstração e algo agendável num centro de dados.

Software feito para os programadores de hoje

A Quantum Motion fornece uma stack de controlo compatível com SDKs comuns como o Qiskit e o Cirq. As equipas podem submeter circuitos, gerir calibração e recolher resultados sem drivers personalizados. Isto reduz o tempo de preparação. Também permite aos parceiros migrar código entre diferentes hardwares de backend e comparar resultados entre plataformas.

A compatibilidade é essencial: se os cientistas puderem programar hoje e correr amanhã, provas de valor passam dos slides para pilotos reais.

Por que o silício-CMOS é importante

O silício é bem conhecido pelas fábricas, fornecedores de equipamento e designers de chips. Essa familiaridade dá a esta abordagem uma curva de escalabilidade diferente da concorrência. Eis como se compara com outras famílias de qubits líderes.

TecnologiaTipo de qubitTemperatura típicaForçasRestriçõesAdequação industrial
Spins em silício-CMOSSpins eletrónicos ou de lacunas em pontos quânticosMilikelvinCompatibilidade com processo CMOS, pequena dimensão, caminho para integração densaPortas de dois qubits ainda em maturação; sensibilidade a ruído de cargaAproveita fábricas de 300 mm, IP de design e packaging
Circuitos supercondutoresTransmonsMilikelvinPortas rápidas, ferramentas avançadas, ecossistema robustoGrandes dimensões, crosstalk de micro-ondas, cablagem complexaProcessos customizados, menor ligação ao CMOS convencional
Iões aprisionadosNíveis de energia atómicosArmadilhas à temperatura ambiente, arrefecimento a laserPortas de alta fidelidade, longa coerênciaComplexidade dos lasers, portas mais lentas, desafios no escalamentoCadeia de fornecimento de ótica de precisão, diferente das fábricas de chips

Uma escalabilidade baseada em mosaicos

A arquitetura divide o cálculo em tiles (módulos) auto-suficientes. Cada tile contém qubits com leitura local e controlo próprio. Os tiles ligam-se como painéis de chão. Isto melhora o rendimento de fabrico: se um tile tem mau desempenho, troca-se apenas esse e não toda a bolacha.

  • Bolachas de 300 mm permitem muitos tiles idênticos por execução, espalhando custos e melhorando estatísticas.
  • A integração 3D pode colocar o silício de controlo próximo do plano dos qubits, reduzindo latência e cablagem.
  • O controlo Cryo-CMOS reduz a carga térmica dos cabos e liberta espaço no frigorífico.
  • Os limiares de correção de erros são a referência: maiores fidelidades de portas de dois qubits reduzem o overhead.

Permanecem riscos. O crosstalk aumenta quando os tiles estão próximos. A densidade de cablagem torna-se rapidamente um desafio. Os orçamentos de energia criogénica podem ser um gargalo. A variação de rendimento nas bolachas pode obrigar à recalibração. São questões de engenharia (não magia), mas exigem iteração constante.

Primeiras cargas de trabalho e quem beneficia primeiro

A equipa começou a executar testes de aplicações reais, e não apenas circuitos simples. Modelos moleculares podem apoiar triagens na indústria farmacêutica. Otimizações de portfólio e de rotas podem reduzir custos em finanças e logística. Algoritmos híbridos de IA podem afinar parâmetros utilizando sub-rotinas quânticas, mantendo o resto clássico.

Prevê-se que o acesso via cloud domine a curto prazo. Os centros de dados já asseguram o controlo ambiental e garantias de uptime. Unidades locais atrairão laboratórios nacionais, utilizadores de defesa e um punhado de empresas com departamentos de I&D profundos.

Sinais de mercado sem ruído

As previsões variam por ordens de grandeza, o que mostra a precocidade deste mercado. Estudos a longo prazo estimam o valor total da computação quântica em 2040 entre dezenas e muitas centenas de mil milhões de euros, incluindo hardware, cloud e serviços. Um segmento doméstico discreto poderá aparecer entre meados dos anos 2030 e meados dos anos 2040, com máquinas para instituições e entusiastas sérios, não para a sala de estar.

No curto prazo, o caminho é mais claro: acesso cloud, pilotos com parceiros e ferramentas adaptadas a domínios específicos. Se o silício-CMOS acompanhar, oferece aos fabricantes um guião familiar de redução de custos: copiar exatamente, aprender com o rendimento, usar módulos estandardizados.

O que observar daqui para a frente

  • Fidelidade e estabilidade das portas de dois qubits em tiles completos, e não apenas em dispositivos isolados.
  • Qubits por tile e taxas de erro entre tiles em cargas de trabalho reais.
  • Controlo cryo-CMOS integrado que reduza o número de cabos e a carga térmica.
  • Métricas de disponibilidade: tempo médio para recalibrar, taxas de deriva e velocidade de recuperação.
  • Maturidade do software: agendamento, bibliotecas de mitigação de erros e otimização de compiladores.
  • Parcerias com foundries e passagem a produções repetidas de 300 mm.

Uma nota sobre o título e o hardware

A ideia de um “computador quântico portátil” reflete a direção, não o tamanho atual. A unidade de hoje corre em bastidores com um frigorífico de diluição. O passo relevante é a mudança para silício-CMOS. Isso abre portas a tiles de qubits produzidos em massa e a cadeias de fornecimento mais estáveis. Reduzir o resto da stack, especialmente o arrefecimento e o controlo, exigirá mais ciclos de desenvolvimento.

Termos úteis, explicados de forma simples

Frigorífico de diluição: sistema criogénico que atinge milikelvins misturando isótopos de hélio. Os qubits precisam desse frio para manter os estados quânticos vivos tempo suficiente para calcular.

Correção de erros: método que usa muitos qubits físicos para criar um qubit lógico que resiste ao ruído. O overhead é grande. Melhorar as fidelidades físicas e usar códigos inteligentes aproxima o ponto de equilíbrio.

Dicas práticas se trabalhar nesta tecnologia

Comece híbrido. Mantenha a maioria do pipeline em hardware clássico e destine um pequeno núcleo bem definido para a computação quântica. Meça o tempo real, latência em fila e custo, não apenas a profundidade do circuito. Veja a calibração como parte do trabalho, tal como limpar dados em machine learning. Documente a deriva e repita os testes regularmente.

Os simuladores continuam a ser importantes. Pode prototipar circuitos numa workstation para testar ideias e só passar ao hardware no fim. Esse hábito poupa dinheiro e ajuda as equipas a perceber onde o quântico acrescenta valor e onde as heurísticas clássicas continuam a vencer.

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