O problema do caixeiro viajante é um dos problemas mais conhecidos da matemática aplicada e da ciência da computação. Sua formulação é bastante simples: imaginem que um vendedor precise visitar clientes em localidades diferentes, cada um uma única vez, e retornar para sua residência ao final do dia. Qual seria a melhor rota (menor distância) para realizar todas as visitas? Apesar de ser um problema de fácil definição, ele é extremamente difícil de resolver para um grande número de clientes, o que torna a sua solução bastante complexa do ponto de vista computacional.
Esse desafio não é apenas um exercício teórico, ele é a base para as missões referentes à mobilidade urbana atual. O problema do caixeiro viajante representa desafios reais de roteirização de veículos e otimização de rotas, desde quando utilizamos serviços de GPS, como Google Maps e Waze, até sistemas logísticos complexos para entregas em grande volume. Na prática, ele ajuda a responder perguntas fundamentais para empresas e organizações: qual é a melhor sequência de entregas? Como minimizar distância percorrida, tempo de transporte ou custo operacional? E como fazer isso considerando diferentes variáveis do mundo real?
É nesse contexto que novas abordagens começam a surgir, explorando tecnologias emergentes capazes de aprimorar a resolução de problemas de otimização complexos. Entre essas tecnologias, a Computação Quântica destaca-se como um caminho promissor na exploração de soluções em sistemas logísticos cada vez mais sofisticados.
Como a Computação Quântica entra nessa equação?
A computação quântica representa um novo paradigma de processamento de informação baseado na mecânica quântica. Enquanto os computadores tradicionais trabalham com bits, unidades binárias de informação que assumem valores de 0 ou 1, os sistemas quânticos utilizam unidades chamadas “qubits”, que podem representar múltiplos estados simultaneamente.
Na prática, isso permite explorar diferentes possibilidades de solução ao mesmo tempo, algo especialmente valioso para problemas extremamente complexos. Embora a tecnologia ainda esteja em fase de amadurecimento, diversas pesquisas indicam que, no futuro, computadores quânticos poderão acelerar significativamente a resolução de desafios em diferentes áreas [1][2]:
- Finanças e análise de risco;
- Desenvolvimento de novos materiais e medicamentos;
- Energia e sistemas elétricos;
- Inteligência artificial;
- e, de forma muito especial, mobilidade urbana envolvendo logística e otimização de operações.
Problemas logísticos são tipicamente combinatórios, uma vez que existem inúmeras formas possíveis de organizar rotas e recursos, e identificar a melhor delas exige avaliar um enorme conjunto de alternativas. Essa característica torna a logística um dos campos mais instigantes para aplicações futuras da computação quântica.
Mobilidade: um laboratório natural para inovação computacional
Imagine uma empresa de vestuário que necessita realizar entregas e atender centenas ou milhares de clientes em um único dia. Alguns pedidos devem ser entregues em horários específicos e diferentes veículos possuem capacidades distintas. Além disso, as condições de trânsito mudam constantemente.
Esse tipo de desafio não se resume apenas a calcular distâncias. É necessário considerar simultaneamente diversos fatores, tais como:
- Janelas de horário para entrega;
- Diferentes tipos de veículos;
- Custos operacionais;
- Capacidade de carga;
- Mudanças inesperadas no planejamento.
Encontrar a melhor combinação possível entre todas essas variáveis é um problema matemático altamente complexo. Para lidar com esse tipo de desafio, as empresas tradicionalmente recorrem a algoritmos avançados e técnicas de inteligência artificial, ferramentas que continuam evoluindo e seguem sendo pilares para as operações atuais. Nesse contexto, pesquisadores e organizações também passam a explorar como tecnologias emergentes, como a computação quântica, podem ampliar ainda mais a capacidade de resolver problemas de otimização em grande escala.
É importante destacar que a computação quântica não substituirá imediatamente os sistemas atuais. O cenário aponta para um processo de longo prazo, no qual essa tecnologia atuará como um componente importante de sistemas de HPC (quantum-centric computing) ou utilizará modelos híbridos, que combinam técnicas clássicas de inteligência artificial com componentes quânticos [3][4]. Em ambos os casos, algoritmos e sistemas tradicionais continuam responsáveis por grande parte do processamento e armazenamento de dados, enquanto sistemas quânticos são utilizados para explorar as partes mais custosas do problema, ou seja, a busca por soluções mais eficientes. Essa combinação permite aproveitar o melhor dos dois mundos: a maturidade da computação clássica e o potencial exploratório da computação quântica.
Embora a computação quântica ainda esteja em estágio inicial de desenvolvimento, com hardware ainda ruidoso, a corrida quântica já é uma realidade, como novas e melhores QPUs (processadores) sendo lançadas todos os anos [5]. O diferencial para as organizações, nesse contexto, está em iniciar o quanto antes a aproximação com essa tecnologia, posicionando-se de forma mais estratégica para quando ela alcançar maturidade comercial.
Essa preparação não significa necessariamente investir imediatamente em infraestrutura quântica, mas desenvolver competências estratégicas, como capacitação de equipes, incentivo a projetos de pesquisa aplicada e estabelecimento de parcerias com centros de inovação e universidades Assim como a inteligência artificial levou anos para se consolidar nas empresas, a computação quântica provavelmente seguirá uma trajetória gradual. O diferencial competitivo estará nas organizações que conseguirem aprender, testar e evoluir ao longo desse processo.
Quando Ciência e empresas trabalham juntas, a inovação é potencializada
A exploração de tecnologias emergentes raramente ocorre de forma isolada. Diferentemente de outras inovações digitais, ela exige uma articulação mais ampla entre universidades, centros de pesquisa, governo e setor produtivo.É justamente nessa convergência que surgem os ambientes mais férteis para maior capacidade de investigação científica, mais possibilidades de validações de soluções e melhores condições para que descobertas virem aplicações práticas.
No Brasil, algumas iniciativas já começam a fortalecer esse tipo de colaboração de forma mais estruturada, gerando resultados que vão além da indústria e alcançam a sociedade. Um exemplo que merece destaque é o Programa de Residência em TIC Brazil Quantum Camp, realizado pelo CESAR, em parceria com o Instituto Eldorado, a Softex, o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) e a ARAMIS Inc., que busca posicionar a empresa como pioneira na integração de computação quântica para otimizar a cadeia produtiva de vestuário e varejo [6]. A iniciativa busca ampliar o acesso à capacitação tecnológica gratuita e contribuir para reduzir a carência de profissionais qualificados em tecnologias quânticas no país, um campo que se consolida como estratégico para a próxima geração de inovação.
Entre as frentes investigadas dentro do programa está a busca por soluções aos desafios logísticos complexos, a exemplo dos que listamos no início deste artigo. Essa linha de pesquisa explora como novos modelos de inteligência artificial, combinados com técnicas de computação quântica, podem contribuir para melhorar a roteirização, planejamento de entregas e tomada de decisão em operações logísticas no setor de vestuário.
O diferencial dessas iniciativas está na aproximação direta com clientes e desafios operacionais realistas. Em vez de trabalhar apenas com cenários exclusivamente hipotéticos, os projetos têm buscado incorporar problemáticas trazidas por organizações parceiras, permitindo que pesquisadores experimentem suas abordagens em contextos próximos das demandas do mercado. A partir da abordagem colaborativa, empresas conseguem explorar tecnologias emergentes com menor risco e custo, enquanto pesquisadores têm acesso aos desafios e dados capazes de orientar o desenvolvimento de novas soluções.
Mais do que produzir artigos científicos, essas iniciativas ajudam a construir um ecossistema de inovação em torno da computação quântica aplicada para a área de mobilidade. A combinação entre pesquisa acadêmica, desenvolvimento tecnológico e interação com usuários permite acelerar o aprendizado coletivo e preparar empresas e instituições para um futuro em que novas capacidades computacionais poderão transformar profundamente a forma como problemas são resolvidos.
A corrida quântica já começou e a logística ainda tem muito a ganhar
A história da tecnologia mostra que grandes transformações costumam nascer em ambientes de pesquisa antes de se converterem em aplicações amplamente adotadas. A computação quântica parece seguir esse mesmo caminho.
Projetos que exploram a combinação entre inteligência artificial, ciência de dados, computação de alta performance (HPC) e tecnologias quânticas estão abrindo novas possibilidades para resolver problemas que antes pareciam intratáveis.Na logística, onde pequenas melhorias de eficiência podem gerar impactos econômicos enormes, o potencial dessas abordagens é bastante relevante.
Ainda estamos no meio dessa jornada, mas já caminhamos o suficiente para entender onde podemos chegar com a computação quântica. Mas à medida que pesquisadores e empresas aprofundam essa colaboração, aceleramos cada vez mais o futuro da logística, atuando na interseção entre ciência avançada e o mercado.
REFERÊNCIAS
[1] Executive Briefing of Emerging Technologies – https://www.gartner.com/en/documents/7021198
[2] Quantum Computing: Trends Shaping the Future and Why Standards Matter – https://standards.ieee.org/beyond-standards/quantum-computing-trends-shaping-the-future-and-why-standards-matter/#:~:text=Q%2DDay%20refers%20to%20the,Information%20Science%20exemplify%20this%20trend.
[3] Quantum Approaches to Urban Logistics – https://arxiv.org/abs/2512.10813
[4] Quantum Computing Market – https://www.idtechex.com/en/research-report/quantum-computing-market/1110#:~:text=The%20IDTechEx%20report%20%22Quantum%20Computing,topological%2C%20diamond%20defect%20and%20annealers.
[5] Roadmap IBM – https://www.ibm.com/roadmaps/quantum/2030/
[6] Post Linkedin BQC – https://pt.linkedin.com/posts/cesar_cesar-e-instituto-eldorado-brazil-quantum-activity-7382073772280815616-ALHO
