O que a computação quântica pode fazer?

Um computador quântico é um novo tipo de computador com três aplicações principais.

Sohum Thakkar
Sohum Thakkar · CEO, Qolour
May 16, 2026
O candelabro dourado de cabos de micro-ondas de um computador quântico, montado dentro de um refrigerador de diluição

Um computador quântico é um novo tipo de computador. Computadores comuns guardam memória em bits: 0s e 1s. Computadores quânticos guardam memória em qubits: cima, baixo, para os lados e em qualquer direção intermediária (guia completa aqui). Essa é uma linguagem totalmente nova para computar, e acaba sendo muito mais poderosa para algumas tarefas.

Então, o que exatamente os computadores quânticos podem fazer? Estamos encontrando novas aplicações todo mês. As três de maior impacto hoje são:

  1. 1

    Química

    A fábrica química computacional

    Projete novas moléculas em minutos em vez de milênios.

  2. 2

    Segurança

    O decifrador global

    Todos os protocolos seguros da internet estão em risco.

  3. 3

    Otimização

    O otimizador de negócios ao vivo

    Resolva os problemas de agendamento impossíveis.

A fábrica química computacional

Se pedíssemos a uma IA para inventar uma nova liga da era espacial, mais leve que o ar, mais forte que o aço e cor-de-rosa intenso, ela poderia voltar com uma fórmula química em vinte segundos.

Verificar se está correta, porém, é o problema. Em computadores clássicos, verificar as propriedades de um material é um problema exponencial, ou seja, pode levar anos mesmo para moléculas de tamanho médio. É tão difícil que a maior molécula já resolvida exatamente é o benzeno (C6H6), que nem é uma molécula muito grande. Cada átomo que você adiciona aumenta a complexidade exponencialmente.

Por que é tão difícil

Para determinar as propriedades de uma molécula, você precisa da estrutura eletrônica dela: como os elétrons estão distribuídos ao redor dos átomos.

Veja um exemplo concreto: os OLEDs azuis. As moléculas OLED são as que iluminam os pixels individuais da tela do seu celular. Passe uma corrente elétrica por elas e elas emitem luz num comprimento de onda específico.

Os azuis são famosamente ineficientes. Eles se desgastam mais rápido que os vermelhos e verdes, por isso telas de celular escurecem e mudam de cor com o tempo. Então, se um químico propõe uma nova molécula que emite luz azul limpa, queremos verificar antes de partir para a fabricação.

Para prever a cor da luz que a molécula emite, ou a eficiência dela, você tem que prever todas as configurações possíveis dos elétrons e quão provável cada uma é.

Uma tela de celular, de perto: cada pixel é um trio RGB de emissores OLED.

Exemplos de configurações eletrônicas estão mostrados abaixo. Cada “mancha” é uma região em que é provável encontrar elétrons.

Nove distribuições de nuvens de elétrons renderizadas em 3D para moléculas similares ao carvão, cada uma mostrando lóbulos de isossuperfície vermelhos e verdes em torno de um esqueleto atômico de bolas e bastões
Nuvens orbitais de elétron único para nove moléculas similares ao carvão. Imagem de Quantum Chemistry Calculation Study on Chain Reaction Mechanisms and Thermodynamic Characteristics of Coal Spontaneous Combustion at Low Temperatures (ResearchGate, 2021).

Por que isso é lento? Os elétrons se encaixam como peças de quebra-cabeça. Eles se repelem, então quando um se aproxima de um núcleo, outro tem que se afastar. Encontrar a configuração mais estável significa testar um número absurdo de arranjos e checar quais não comprimem elétrons demais uns contra os outros.

Os físicos vêm cortando esse problema há décadas. Vários Prêmios Nobel foram concedidos por acelerações incrementais. Mesmo assim, nenhum algoritmo resolve isso para moléculas com mais de ~20 átomos quando há ao menos um elemento pesado envolvido (elementos mais pesados como o chumbo têm mais elétrons, então o espaço de busca explode).

E se conseguíssemos?

Se isso não fosse tão lento, poderíamos construir uma fábrica química computacional: testar bilhões de moléculas candidatas por dia e encontrar as melhores.

  • 🔋

    Baterias que duram uma década

  • 🛣️

    Rodovias que nunca racham

  • ☀️

    Protetor solar sem risco de câncer

Esse é o mundo em que eu quero viver. Infelizmente, em computadores clássicos, ele não pode acontecer. Esses cálculos genuinamente demoram demais.

Computadores quânticos conseguem testar configurações eletrônicas exponencialmente mais rápido que os computadores comuns. Eles vão viabilizar a fábrica química computacional. Essa é uma oportunidade de trilhões de dólares.

O decifrador global

A internet é segura porque criptografamos o tráfego entre dispositivos. Uma fração enorme dessa criptografia se apoia em um protocolo chamado RSA.

Todo algoritmo de criptografia depende de algumas suposições. A maioria das suposições do RSA está tudo bem. Exceto uma:

A suposição

Fatorar um número de 2048 bits em seus dois fatores primos leva ~1015 anos (um quatrilhão de anos) no melhor algoritmo clássico rodando no supercomputador mais rápido que a humanidade já construiu. Isso é cerca de 70.000 vezes a idade do universo.

Acontece que computadores quânticos conseguem fatorar esses números facilmente. Então computadores quânticos podem decifrar o tráfego da internet.

E podem quebrar mais que isso. Quando você baixa um software, seu computador verifica se ele foi assinado por um desenvolvedor conhecido, como Microsoft, Adobe ou Apple. Essa verificação de assinatura também depende de a fatoração ser inviável. Qualquer um com um computador quântico grande o bastante pode assinar software se passando pela Microsoft, e sua máquina vai confiar. A mesma ameaça vale para assinatura de código, certificados bancários, chaves de VPN, acesso SSH e a maioria das garantias criptográficas em que você nem pensa no dia a dia.

Essa é uma preocupação real e ativa de segurança mundial. Muitas empresas estão migrando para a criptografia pós-quântica: algoritmos projetados para resistir a ataques quânticos. Algumas estão se mexendo rápido. A maioria não está se mexendo rápido o suficiente.

O otimizador de negócios ao vivo(potencialmente)

As empresas são extremamente ineficientes. As mais avançadas usam algoritmos de otimização para alocar recursos melhor. Alguns exemplos:

  • Empresas de investimento usam otimização de carteira para decidir onde colocar o dinheiro.
  • Empresas de hardware transformam suas cadeias de suprimentos em problemas de otimização.
  • Empresas de transporte resolvem problemas de rotas e horários para manter os clientes felizes (e, mais frequentemente, economizar dinheiro).

A maioria dessas otimizações leva dias, às vezes anos. Você não consegue fazê-las ao vivo. Aliás, a maioria das empresas nem espera elas terminarem. Cortam após um tempo definido e enviam a melhor resposta que tinham até ali. Isso deixa dinheiro na mesa.

A ressalva honesta

Computadores quânticos talvez consigam fazer otimização significativamente mais rápido. Mas não há garantias. Esse é o problema desse campo: é quase impossível provar que um método de otimização é melhor antes de realmente testá-lo no hardware. A maioria dos pesquisadores acredita que precisamos esperar computadores quânticos maiores para ver se isso se confirma.

O que vem a seguir

A computação quântica ainda tem um longo caminho pela frente. Mas traz consigo a fábrica química computacional, o decifrador global e o otimizador de negócios ao vivo.

Você vai ser quem traz isso à vida?