Como o Zuchongzhi 3.0 Supera os Processadores Quânticos do Google e da IBM

O Zuchongzhi 3.0, desenvolvido pela China, estabeleceu marcos significativos na computação quântica, superando sistemas do Google e da IBM em desempenho e escalabilidade. Veja os principais avanços:

Velocidade e Escala

• Desempenho em tarefas complexas: O Zuchongzhi 3.0 executou amostragem de circuitos aleatórios (RCS) com 83 qubits em 32 camadas, gerando 1 milhão de amostras em centenas de segundos. Isso equivale a 10¹⁵× mais rápido que o supercomputador Frontier, enquanto o Google Sycamore (2019) usou 53 qubits para uma tarefa similar.
• Superação do Google: Em comparação direta, o Zuchongzhi 3.0 é um milhão de vezes mais rápido que o Sycamore e rivaliza com o Willow (105 qubits) em benchmarks, embora o Google mantenha vantagem em fidelidade de portas (99,86% vs. 99,62%).

Eficiência Energética e Otimização

• Supercondutores avançados: O uso de qubits supercondutores e ajustes na fabricação do chip reduziram desperdício energético, permitindo operações estáveis em temperaturas extremamente baixas.
• Arquitetura otimizada: A configuração da fiação e a integração de 105 qubits em uma grade bidimensional (15 × 7) melhoraram a eficiência operacional, crucial para tarefas de larga escala.

Comparação com a IBM

• Número de qubits: A IBM lançou o Eagle (127 qubits), superando o Zuchongzhi 3.0 em escala. No entanto, o Eagle ainda não demonstrou desempenho em tarefas práticas comparáveis às do Zuchongzhi68.
• Aplicações práticas: O Zuchongzhi 3.0 já realizou simulações que levariam 6,4 bilhões de anos em supercomputadores clássicos, enquanto o Eagle foca em alcançar a supremacia quântica teórica (impossível de simular classicamente).

Conclusão

Embora a IBM e o Google tenham avançado em qubits e fidelidade, o Zuchongzhi 3.0 destaca-se por desempenho em tarefas reais e eficiência energética, consolidando a China como líder na corrida por aplicações práticas da computação quântica. A competição, porém, está longe de terminar: a IBM e o Google continuam inovando, e a escalabilidade permanece o próximo grande desafio.