IonQ e parceiros criam IA para gerar circuitos quânticos

Em 16 de setembro de 2026, a IonQ detalhou uma pesquisa conjunta com o Oak Ridge National Laboratory, a Nvidia e a Universidade do Tennessee, Knoxville. O estudo revelou que um modelo generativo baseado em transformer consegue projetar circuitos de otimização quântica diretamente, eliminando o ciclo repetitivo de ajuste de parâmetros que encarecia esses processos.

Na otimização quântica híbrida, problemas complexos são divididos em partes menores que exigem circuitos específicos. Em testes com 100 variáveis de decisão, o método tradicional viu o tempo de geração de circuitos subir de cerca de 34 segundos com 4 qubits para mais de 11 minutos com 12 qubits. O modelo generativo manteve o tempo próximo de 28 segundos em todos os tamanhos testados e praticamente dobrou a qualidade das respostas.

O estudo foi liderado pelo Oak Ridge National Laboratory e simulado em uma GPU Nvidia H200 no sistema Defiant2, por meio da plataforma Nvidia CUDA-Q e do cuQuantum SDK. Para cada subproblema, o modelo gerou dez circuitos candidatos, pontuou cada simulação e usou o melhor resultado para atualizar a solução geral.

O artigo ganhou o prêmio de melhor trabalho na conferência IEEE Quantum Week 2026 em Toronto, evento no qual a IonQ teve nove artigos aceitos. A IonQ afirmou que o avanço abre caminho para escalar a otimização híbrida em suas gerações atuais e futuras de hardware quântico.