A Multiverse Computing, uma das líderes globais na tecnologia de computação quântica e soluções baseadas em machine learning, ganhou junto de outras duas empresas um investimento de 100 mil libras (R$ 611 mil, em conversão) da Innovate UK para desenvolver, utilizando métodos quânticos, um sistema de previsão em larga escala contra inundações causadas pelas mudanças climáticas que o mundo está vivenciando.
Colaboração com o governo britânico
O projeto está sendo supervisionado pelo Departamento de Meio-Ambiente, Alimentação e Assuntos Rurais (DEFRA) do Reino Unido, que conta com a parceria de outras duas empresas: a Moody’s Analytics, dos EUA, e a Oxford Quantum Circuits (OQC), sediada em território britânico.
Sendo o patrocinador por trás do projeto, o Reino Unido será o primeiro país a se beneficiar dos novos métodos de prevenção à inundações desenvolvidos pelo trio, que esperançosamente serão capazes de resolver as limitações impostas por métodos mais tradicionais, tornando a tomada de decisões e a análise de riscos para caso de inundações e enchentes algo mais preciso e eficiente.
A Multiverse Computing figura como a principal contratante do projeto, sendo a fornecedora do software que será utilizado durante o desenvolvimento dos novos modelos de prevenção, além de contribuir com a criação do algoritmo e a formulação técnica do problema. O equipamento quântico será fornecido pela OQC, enquanto a Moody’s Analytics ficará responsável pela análise de dados em eficiência computacional, além de ser uma importante fonte de experiência e informação no setor.
Algoritmos quânticos são a solução
De acordo com Enrique Lizaso Olmos, fundador e CEO da Multiverse Computing, o uso de algoritmos quânticos para prevenir o dano causado por inundações podem auxiliar significativamente tanto na eficácia quanto na efetividade dos modelos em larga escala, podendo resolver de uma vez por todas o dilema da adaptação contra as mudanças climáticas e o risco de enchentes extremas.
“Compreender as mudanças no risco de inundações pode nos ajudar contra eventos climáticos exagerados, desde agências governamentais trabalhando para mitigar esses riscos a civis tentando proteger suas casas e propriedades, bem como agências de seguro que quantificam esses riscos”, afirmou Lizaso Olmos durante entrevista.
A modelagem de risco de inundações envolve um complexo modelo hidrodinamico bi-dimensional responsável por solucionar Equações de Água Rasa (SWE), que descrevem o fluxo da água em todos os cenários relevantes em uma inundação, como a quebra de uma barragem, tempestades ou a enchente em um rio. Infelizmente, o custo envolvido com as simulações feitas em computador utilizando modelos mais sofisticados é um fator extremamente limitante. Nesse caso, a computação quântica pode ajudar a resolver o problema.
O modelo do interior de um computador quântico no Centro de Pesquisa Thomas J. Watson, da IBM, em Yorktown Heights, Nova Iorque. (Foto: reprodução/The New York Times/James Estrin)
De acordo com Sergio Gago, Diretor Geral de Quantum e IA Generativa da Moody’s Analytics, o surgimento de novas tecnologias — tais como a computação quântica usada no projeto — podem auxiliar na diminuição de custos. Em específico, o diretor acredita que há um grande potencial no uso do machine learning quântico (QML) para desenvolver “emuladores”, que serviriam como uma possível alternativa para os modelos tradicionais baseados em física.
A primeira fase do projeto deve durar até o dia 30 de Novembro de 2023, com uma segunda fase sendo planejada para Janeiro de 2024 com duração de 15 meses, caso o estudo apresente resultados.
Foto destaque: Inundação causada pelo aumento do nível de água de rio localizado em Iorque, Inglaterra. Reprodução/Alamy Stock Photo/Gary Calton/Carbonbrief
