Bill Wisotsky tem a paciência de quem passou anos procurando maneiras diferentes de tornar a Física Quântica acessível para quem não tem a menor ideia de seu funcionamento. Como Principal Quantum Systems Architect da SAS, ele vive num território singular: está próximo dos laboratórios de pesquisa para entender os limites reais da tecnologia e perto dos clientes corporativos para saber o que eles precisam e o que ainda não existe.
Para entender onde a Computação Quântica está hoje, é preciso entender seu maior problema atual: os computadores quânticos não são tolerantes a falhas. Não há correção de erros em tempo real. Os cientistas compensam essa característica com técnicas de mitigação de erros e pós-processamento, mas essas abordagens têm limites. E, sem mecanismos robustos de correção de erros incorporados e o hardware e ao software, os casos de uso continuarão limitados. “O próximo grande avanço que veremos na Computação Quântica será a tolerância a falhas”, afirmou Bill Wisotsky, Principal Quantum Systems Architect da SAS, em entrevista à The Shift. “Junto com isso veremos avanços no tamanho dos computadores quânticos. Porque para ter tolerância a falhas, você precisa de qubits lógicos. E qubits lógicos são formados por vários qubits físicos. Então os dois estão conectados.”
Para construir qubits lógicos (os blocos de construção confiáveis que permitem computação quântica útil em larga escala), é preciso combinar muitos qubits físicos. Quanto mais qubits físicos por qubit lógico, maior o overhead. Atualmente, os melhores sistemas precisam de dezenas ou centenas de qubits físicos para construir um único qubit lógico funcional e corretor de erros, o que significa que os computadores quânticos precisarão crescer enormemente antes de se tornarem verdadeiramente práticos para problemas complexos do mundo real.
O roadmap para essa conquista ainda está sendo desenhado. A maioria das empresas fabricantes de hardware quântico, entre elas IBM, Google, IonQ e Quantinuum, aponta para o período entre 2030 e 2035 como horizonte para alcançar a tolerância a falhas em escala comercial. A IBM, por exemplo, publicou um roadmap que projeta sistemas com mais de 100.000 qubits físicos até 2033, voltados justamente para suportar operações com correção de erros. O Google, por sua vez, divulgou em dezembro de 2024 seu chip Willow, apresentado como um avanço na correção de erros quânticos, embora ainda longe do regime de tolerância plena a falhas.
Como arquiteto principal de sistemas quânticos da SAS, Wisotsky não acredita que haverá uma abordagem de arquitetura “vencedora”. A probabilidade maior é que várias abordagens coexistam simultaneamente. “O que se mostra mais promissor agora – e é preciso lembrar que o quântico é uma paisagem em evolução – são os qubits supercondutores. Acho que os átomos neutros sempre serão promissores. E os íons aprisionados. Acho que esses três são os grandes.”
Os qubits supercondutores, tecnologia usada pelo Google e pela IBM, operam em temperaturas próximas ao zero absoluto e são conhecidos pela velocidade de operação. Já os íons aprisionados (ion trap), explorados por empresas como IonQ e Quantinuum, oferecem maior fidelidade de qubits individualmente, mas tendem a ser mais lentos. Os átomos neutros, por sua vez, emergem como candidatos promissores para escala, com empresas como Atom Computing e QuEra investindo pesado nessa direção.
Outras tecnologias promissoras ainda não mostram maturidade, como é o caso da Fotônica, o que muitos definem como “Computação com Luz” e que Wisotsky encara com apreciação de especialista. A Fotônica Quântica usa fótons de luz como qubits e tem a vantagem de operar em temperatura ambiente e ser naturalmente compatível com redes de comunicação, mas ainda produz computadores menores. Já os qubits de spin eletrônico em silício, também chamados de quantum dots, têm um apelo particular. “Poderiam ter milhares de qubits e ser fabricados com tecnologias CMOS padrão”, disse Wisotsky, referindo-se ao meio de produção atual. “São promissores, mas ainda estão no começo.”
A coexistência de múltiplas arquiteturas não é fraqueza do campo: é uma característica. Diferentes modalidades se prestam melhor a diferentes classes de problemas. Assim como hoje usamos CPUs e GPUs para tarefas distintas, o futuro da Computação Quântica provavelmente envolverá uma combinação de hardware especializado. “Acho que no final teremos várias modalidades porque algumas são melhores do que outras para resolver certos tipos de problemas”, diz ele.
Durante a SAS Innovate 2026, em que a empresa apresentou seus lançamentos e falou de prioridades, entre elas, a Computação Quântica, Wisotsky explicou como enxerga o desenvolvimento e fez projeções para os próximos anos.
Hype versus realidade: onde a promessa quântica é genuína
A pergunta que mais incomoda executivos e pesquisadores do setor é simples e espinhosa: até que ponto a Computação Quântica corre o risco de se tornar mais hype do que entrega? Bill Wisotsky responde com equilíbrio. “Há dois lados dessa moeda”, diz. “Um é o hype. Você ouve empresas de Computação Quântica anunciando que resolveram um problema em duas horas que levaria centenas de anos com computação clássica. Digamos que elas realmente tenham resolvido esses problemas, mas não são necessariamente problemas aplicáveis. São muito específicos. Isso alimenta o hype da Computação Quântica.” O problema que foi “resolvido” em laboratório raramente corresponde ao problema que a empresa tem na prática. “Quando eu trabalho com clientes, eles me perguntam ‘Você consegue resolver esse problema?’ e muitas vezes a resposta é não, porque aquela solução empregada no case não é a mesma coisa.”
Entretanto, Wisotsky é rápido em apontar o enorme potencial. Há áreas em que ele vê tração genuína, caso da otimização. “Vimos resultados muito bons em otimização”, afirma. O Aprendizado de Máquina Quântico é outro campo com potencial real, principalmente conforme os computadores quânticos se tornam mais poderosos. Dois algoritmos chamam sua atenção em particular: as redes neurais quânticas (Quantum Neural Networks ou QNNs) e os reservatórios quânticos. “Gosto muito dos reservatórios quânticos porque se encaixam muito bem na forma como fazemos as coisas na SAS”, completa. “Acho que todos esses computadores quânticos e todas essas áreas – seja otimização, simulação de modelos moleculares, otimização para dobramento de proteínas ou aprendizado de máquina – são todas de grande impacto.”
Mas há uma questão que coloca um freio nesse avanço: a escassez de algoritmos quânticos. “Sem os algoritmos, os computadores quânticos não são úteis”, alerta Wisotsky. “Há apenas um punhado de algoritmos quânticos que podem rodar nos computadores quânticos de hoje.” A analogia que ele usa: “Estamos pedindo a um trabalhador para construir uma casa só com um martelo e alguns pregos.”
A solução, na visão de Wisotsky, não passa apenas por portar algoritmos clássicos para o ambiente quântico, o velho “lift and shift”. “Talvez precisemos redesenhar alguns desses algoritmos do zero para funcionarem mais como a Física Quântica, em vez de tentar adaptar a ciência de dados.”
Problemas “insolúveis”, respostas quânticas?
Existe uma tendência a acreditar que a Computação Quântica será capaz de resolver problemas “insolúveis” que os computadores clássicos não foram capazes. Questionado que tipos de problemas, Wisotsky cita a evolução da tecnologia, dos computadores, da internet e dos dispositivos móveis. “Dizemos que o quântico poderia mudar o mundo. E eu acho que pode mesmo.”
A área que ele aponta com maior convicção é a modelagem molecular. “Existem coisas que simplesmente não conseguimos fazer em modelagem molecular. À medida que você aumenta o número de átomos, elétrons e ligações para simular em um computador clássico, o problema se torna intratável”, explicou. “Com as tecnologias quânticas, seria possível simular moléculas complexas com precisão atômica, algo que a Física Quântica da natureza faz naturalmente, mas que computadores clássicos simplesmente não conseguem replicar.”
O impacto potencial é imenso. “Isso vai abrir classes inteiramente novas de medicamentos e de terapias”, disse Wisotsky. O dobramento de proteínas – processo que determina a função biológica de cada proteína e cuja compreensão é central para o desenvolvimento de remédios – é outro exemplo citado. Vale lembrar que o AlphaFold, o sistema de IA desenvolvido pelo Google DeepMind, causou uma revolução ao prever estruturas de proteínas com precisão sem precedentes usando aprendizado de máquina clássico. Mas ainda há limitações consideráveis para proteínas muito grandes ou em interação com outras moléculas. A Computação Quântica poderia abordar exatamente esses casos mais complexos.
Wisotsky mencionou ainda a Internet Quântica como uma possibilidade transformadora. Diferentemente da Internet que conhecemos, que transmite bits de informação, uma rede quântica transmitiria qubits entrelaçados, criando canais de comunicação teoricamente imunes à interceptação (qualquer tentativa de observar os dados os alteraria irreversivelmente). O Brookhaven National Laboratory, em Nova York, está entre as instituições que trabalham ativamente nessa direção, junto a universidades da região.
O “momento ChatGPT” e o conselho para CIOs e CISOs
Quando perguntado o que aconselharia a um CIO ou CISO que ainda não iniciou projetos de Computação Quântica, Bill Wisotsky não hesitou. “Em algum momento, você vai ter que endereçar isso porque vai se tornar algo mais mainstream. Portanto, eu diria: comece a explorar agora.”
A curva de aprendizado é mais íngreme do que parece. Há múltiplas modalidades de hardware, cada uma com características próprias. Há Computação Digital Quântica, Computação Analógica Quântica, Recozimento Quântico (Quantum Annealing). “Se você esperar muito, vai atrasar demais.” E aí vem a analogia que ele mais gosta: a festa na piscina. “Você é convidado para uma festa na piscina. Se você for parecido com meu filho mais novo, vai sair correndo e se jogar na piscina. Mas pode também ser como meu filho mais velho, que fica testando a água com o pé, uma, duas, várias vezes. Pode acontecer que, na hora que decidir entrar, a festa já acabou. Em Computação Quântica, você não quer ser essa pessoa. Mas também não quer sair correndo e pular na água que pode estar muito gelada.”
O caminho do meio que Bill Wisotsky descreveu (e que ele vê empresas mais antenadas trilhando) envolve investimentos graduais e inteligentes. “As empresas estão começando a investir. Estão construindo equipes. Não necessariamente comprando computadores quânticos, mas comprando tempo em computadores quânticos. Estão desenvolvendo algoritmos, publicando papers, conseguindo patentes. A ideia é resolver a questão de propriedade intelectual agora. E quando a tolerância a falhas chegar, você estará pronto.”
Esperar que o mercado amadureça para começar é exatamente o erro que ele quer evitar. É o equivalente a começar a pensar em estratégia de IA quando o ChatGPT já virou notícia de capa de revista. Ele acredita que o “momento ChatGPT”, quando a tecnologia realmente se torna acessível e mainstream, será a resolução de um problema importante e real que não poderia ser resolvido de outra forma. Talvez a descoberta de um novo material, uma molécula terapêutica impossível de sintetizar de outra forma, ou uma quebra criptográfica controlada e anunciada poderia ser esse gatilho.