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Você já imaginou um robô como CEO de uma empresa?

por Joni Mengaldo

 

O futuro finalmente chegou e o mundo agora tem seu primeiro “CEO robô”, já que uma empresa de metaverso da China decidiu dar o salto.

Você já imaginou um robô como CEO de uma empresa? Pois é exatamente isso que aconteceu na NetDragon, uma empresa chinesa de games e metaverso.

A companhia anunciou a nomeação de uma robô humanoide chamada Tang Yu como CEO de sua subsidiária Fujian NetDragon Websoft. Ela é a primeira robô do mundo a ocupar um cargo executivo em uma empresa.

Mas o que faz uma robô CEO? Segundo o comunicado da NetDragon, Tang Yu vai usar a inteligência artificial para transformar a gestão corporativa e levar a eficiência operacional para um novo nível. Ela vai aumentar a velocidade de execução, melhorar a qualidade das responsabilidades de trabalho e otimizar o fluxo de processos. Além disso, ela vai garantir um ambiente de trabalho justo e eficiente para todos os funcionários.

A NetDragon afirma que a nomeação de Tang Yu é um movimento pioneiro e destaca a estratégia de fazer gestão com o uso de inteligência artificial. A empresa também diz que Tang Yu representa o seu compromisso de abraçar o uso de IA para mudar a forma como opera seu negócio e como direciona seu crescimento estratégico futuro.

A robô CEO tem a aparência de uma mulher humana e será responsável por supervisionar as operações da corporação, que vale quase 10 bilhões de dólares. Ela também vai desempenhar um papel importante no desenvolvimento de talentos e na criação de um melhor ambiente de trabalho para os funcionários .

A nomeação de Tang Yu pode ser vista como um sinal dos tempos, em que a tecnologia está substituindo cada vez mais os humanos em diversas atividades. Segundo o fundador e presidente da Alibaba, Jack Ma, cerca de 30% dos empregos atuais serão substituídos pela tecnologia em um futuro próximo. Ele também previu que, em 30 anos, um robô será capa da revista Time como o melhor CEO.

Será que Tang Yu será esse robô? Será que ela vai ser bem-sucedida em sua missão? Será que ela vai inspirar outras empresas a seguirem o mesmo caminho? Essas são perguntas que só o tempo poderá responder. Por enquanto, podemos apenas observar essa experiência inédita e refletir sobre o papel da inteligência artificial na sociedade e no mercado de trabalho.

 

 

Joni Mengaldo – criador do DikaJob, ítalo-brasileiro, casado com a Helenice, pai do Bruno e Gabriel e Cristão. Atua com ensino, treinamento, consultoria, como professor e palestrante em assuntos sobre competências, comportamento, motivação, liderança e dinâmicas.

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ABTELECOM marca presença em evento com Ministra de Ciência, Tecnologia e Inovação no FIRJAN

Luiz Rocha em grupo junto à Ministra , Luciana Santos

No dia 8 de maio, a Ministra de Estado da Ciência, Tecnologia e Inovação, Luciana Santos, participou de uma cerimônia de apresentação da “Lei do Bem: Oportunidades e Desafios” no FIRJAN, evento que contou com a presença do presidente da ABTELECOM, Luiz Rocha, e de mais de 100 empresários.

Durante o encontro, o presidente da FIRJAN, Eduardo Eugenio Gouvêa Vieira, defendeu a ampliação do alcance da Lei do Bem, principal instrumento de incentivo ao investimento privado em pesquisa, desenvolvimento e inovação no país. Ele defendeu que as empresas do Simples Nacional também possam usufruir da medida.

Luiz Rocha em grupo junto à Ministra , Luciana Santos

Luiz Rocha em grupo junto à Ministra , Luciana Santos

A presença de Luiz Rocha, presidente da ABTELECOM, é um reflexo do interesse da associação no desenvolvimento tecnológico do país e na busca por políticas públicas que estimulem a inovação e a competitividade das empresas do setor de telecomunicações.

Além do evento com a Ministra, a FIRJAN também tem se dedicado a promover a qualificação profissional em diversas regiões do estado do Rio de Janeiro. Recentemente, o presidente e o vice da FIRJAN Leste receberam o prefeito de São Pedro de Aldeia para analisar quais cursos de qualificação profissional poderão ser levados para o município.

Outra iniciativa da FIRJAN é a capacitação “Experiência do Cliente no Ambiente Digital”, oferecida de forma gratuita e exclusiva para associados da instituição. Os encontros, que serão realizados de forma on-line e ao vivo, têm início no dia 16 de maio e visam oferecer conhecimento prático e teórico para a implantação de um ambiente digital amigável, simples e eficiente.

A presença da ABTELECOM em eventos como estes demonstra a importância do setor de telecomunicações para o desenvolvimento tecnológico do país, e o compromisso da associação em contribuir para a criação de políticas públicas que estimulem a inovação e a competitividade das empresas do setor.

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Do Telégrafo ao Digital: Anatel se renova ao atualizar e ampliar o legado de Rondon

Esta é uma data de rememoração do nascimento de Cândido Mariano da Silva Rondon

Rondon é um gigante da cidadania nas comunicações e a Anatel se renova constantemente para promover e atualizar o seu legado”, afirmou o presidente da Agência, Carlos Baigorri, ao homenagear, neste Dia Nacional das Comunicações, o engenheiro, militar e sertanista Cândido Mariano da Silva Rondon, nascido em 5 de maio de 1865.

Ao expandir, com a instalação de mais de 4,5 mil quilômetros de cabos, o telégrafo ao interior do País, respeitando os costumes, ritos e tradições dos povos nativos, a vida de Rondon é um marco definidor do acesso à informação e da promoção da comunicação à população brasileira.

A direção da Anatel destaca que há uma importância especial em rememorar a obra de Rondon por esta ser uma Agência com a missão promover o desenvolvimento da conectividade e da digitalização em benefício da sociedade.

E, especialmente para a sociedade brasileira, a Anatel tem orgulho em ter contribuído com a ampliação do acesso à internet, que está presente em 95% das residências, e com a promoção de programas de conectividade em escolas e cobertura digital de estradas.

Além de continuar com os esforços para ampliar a presença da banda larga à população com o uso de equipamentos seguros e regularizados, a Agência se desenvolve também para promover cada vez mais o acesso a uma conectividade significativa para que os brasileiros possam fazer o melhor uso de todo ecossistema digital em um ambiente o mais seguro possível.

A Anatel se orgulha de ser uma entidade que trabalha para ampliar e atualizar o legado histórico de Rondon nas telecomunicações.

Fonte: ANATEL

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Kit de TV parabólica está disponível em 1,6 mil municípios brasileiros

Dados do Ministério das Comunicações (MCom) mostram que a troca do kit de TV parabólica (banda Ku) com sinal digital para famílias do Cadastro Único para Programas Sociais (CadÚnico) já está disponível em mais de 1,6 mil municípios em todo o país.

Segundo a pasta, até o momento, mais de 200 mil pessoas já receberam o equipamento em casa. A medida se faz necessária por conta da limpeza da faixa de 3,5 GHz para que o 5G seja implantado na região, que implica na migração da TV aberta satelital da banda C para a banda Ku, que traz sinal digital de televisão.

O kit e a instalação são ofertados sem custo para os beneficiários dos programas sociais. A ação é coordenada pela Siga Antenado (Entidade Administradora de Faixa – EAF) e acompanhada pelo MCom e Anatel. Os equipamentos de recepção do sinal visam garantir que não haja interferência nos canais abertos de TV via satélite com a chegada da quinta geração da tecnologia móvel.

O Ministério das Comunicações diz que já foram finalizadas a limpeza da faixa em 946 municípios. A previsão é que até o fim do primeiro semestre deste ano as 1,6 mil cidades estão com suas faixas limpas.

São Paulo é o estado com a maior quantidade de municípios com agendamentos disponíveis, totalizando 319. Em seguida estão Rio Grande do Sul (195) e Santa Catarina (173).

As famílias que se enquadram no perfil para receber as antenas de TV Parabólica devem agendar a troca dos kits pelo telefone 0800 729 2404 ou pelo site do Siga Antenado. O beneficiário precisa informar dados pessoais, o número do CPF e o Número de Inscrição Social (NIS). Confira a lista de cidades que podem acessar o benefício.

Fonte: Teletime

Anatel prorroga frequências de 1,9 e 2,1 GHz da Claro até 2038

O Conselho Diretor da Anatel aprovou, por unanimidade, a renovação de frequências da Claro nas faixas de 1,9 e 2,1 GHz em todo o Brasil pelo prazo máximo previsto em regulamento. Licenças originais venciam domingo.

 

O Conselho Diretor da Anatel aprovou hoje, 28, a renovação das outorgas de uso das frequências de 1,9 e 2,1 GHz da Claro. As licenças venceriam no próximo domingo, dia 30 de abril. Foram prorrogadas até 30 de abril de 2038, prazo máximo previsto no Regulamento de Uso de Radiofrequências.

O relator do processo no Conselho Diretor, Moisés Moreira, fez ajustes apenas textuais à proposta vinda da área técnica, que não viu motivos para impedir a renovação.

O assuntou foi enviado ao TCU em novembro, que devolveu sua análise apenas neste mês de abril, com as outorgas prestes a vencer. A PFE também entendeu que atende todos os pareceres recentes da Corte de contas a respeito dos procedimentos para aprovação de renovação de espectro.

O preço pago pela Claro será de 2% da receita da empresa no ano anterior ao do pagamento, descontados impostos e contribuições sociais incidentes, sendo que no 15º ano a empresa deverá pagar 1%. A renovação se dá para diversos lotes de frequências nas faixas de 1,9 e 2,1 GHz, em todo o Brasil. Confira, na tabela abaixo, todas as cidades onde a operadora tem a licença destas frequências:

Faixas de Frequência Áreas de Prestação Vencimento Proposto
1.920 a 1.935 MHz Municípios de Paranaíba, no Estado do Mato Grosso do Sul e Buriti Alegre, Cachoeira Dourada, Inaciolândia, Itumbiara, Paranaiguara e São Simão, no Estado de Goiás. 30/04/2038
2.110 a 2.125 MHz
1.935 a 1.945 MHz Estados do Acre, Rondônia, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Tocantins, Goiás e Distrito Federal, exceto os municípios de Paranaíba, no Estado do Mato Grosso do Sul, e Buriti Alegre, Cachoeira Dourada, Inaciolândia, Itumbiara, Paranaiguara e São Simão, no Estado de Goiás. 30/04/2038
2.125 a 2135 MHz
1.935 a 1.945 MHz Estados do Paraná e Santa Catarina, exceto os municípios de Londrina e Tamarana, no Estado do Paraná 30/04/2038
2.125 a 2.135 MHz
1.935 a 1.945 MHz Estado do Rio Grande do Sul. 30/04/2038
2.125 a 2.135 MHz
1.955 a 1.965 MHz Estados da Bahia e Sergipe. 30/04/2038
2.145 a 2.155 MHz
1.955 a 1.965 MHz Estados do Rio de Janeiro e Espírito Santo. 30/04/2038
2.145 a 2.155 MHz
1.935 a 1.945 MHz Municípios de Alumínio, Araçariguama, Arujá, Atibaia, Barueri, Biritiba-Mirim, Bom Jesus dos Perdões, Bragança Paulista, Cabreúva, Caieiras, Cajamar, Campo Limpo Paulista, Carapicuíba, Cotia, Diadema, Embu, Embu-Guaçú, Ferraz de Vasconcelos, Francisco Morato, Franco da Rocha, Guararema, Guarulhos, Igaratá, Itapecerica da Serra, Itapeví, Itaquaquecetuba, Itatiba, Itú, Itupeva, Jandira, Jarinu, Joanópolis, Jundiaí, Juquitiba, Mairinque, Mairiporã, Mauá, Mogi das Cruzes, Morungaba, Nazaré Paulista, Osasco, Pedra Bela, Pinhalzinho, Piracaia, Pirapora do Bom Jesus, Poá, Ribeirão Pires, Rio Grande da Serra, Salesópolis, Salto, Santa Izabel, Santana de Parnaíba, Santo André, São Bernardo do Campo, São Caetano do Sul, São Lourenço da Serra, São Paulo, São Roque, Suzano, Taboão da Serra, Tuiuti, Vargem, Vargem Grande Paulista e Várzea Paulista, todos no Estado de São Paulo. 30/04/2038
2.125 a 2.135 MHz
1.935 a 1.945 MHz Estados do Amazonas, Amapá, Pará, Maranhão e Roraima. 30/04/2038
2.125 a 2.135 MHz
1.920 a 1.935 MHz Estado de São Paulo, exceto os municípios de Alumínio, Araçariguama, Arujá, Atibaia, Barueri, Biritiba-Mirim, Bom Jesus dos Perdões, Bragança Paulista, Cabreúva, Caieiras, Cajamar, Campo Limpo Paulista, Carapicuíba, Cotia, Diadema, Embu, Embu-Guaçú, Ferraz de Vasconcelos, Francisco Morato, Franco da Rocha, Guararema, Guarulhos, Igaratá, Itapecerica da Serra, Itapeví, Itaquaquecetuba, Itatiba, Itú, Itupeva, Jandira, Jarinu, Joanópolis, Jundiaí, Juquitiba, Mairinque, Mairiporã, Mauá, Mogi das Cruzes, Morungaba, Nazaré Paulista, Osasco, Pedra Bela, Pinhalzinho, Piracaia, Pirapora do Bom Jesus, Poá, Ribeirão Pires, Rio Grande da Serra, Salesópolis, Salto, Santa Izabel, Santana de Parnaíba, Santo André, São Bernardo do Campo, São Caetano do Sul, São Lourenço da Serra, São Paulo, São Roque, Suzano, Taboão da Serra, Tuiuti, Vargem, Vargem Grande Paulista e Várzea Paulista. 30/04/2038
2.110 a 2.125 MHz
1.920 a 1.935 MHz Estados de Alagoas, Ceará, Paraíba, Pernambuco, Piauí e Rio Grande do Norte. 30/04/2038
2.110 a 2.125 MHz
1.920 a 1.935 MHz Municípios de Araporã, Araújos, Campina Verde, Campo Florido, Campos Altos, Canápolis, Capinópolis, Carmo do Paranaíba, Carneirinho, Centralina, Comendador Gomes, Conceição das Alagoas, Córrego Danta, Cruzeiro da Fortaleza, Delta, Frutal, Gurinhatã, Ibiraci, Igaratinga, Iguatama, Indianópolis, Ipiaçú, Itapagipe, Ituiutaba, Iturama, Lagamar, Lagoa Formosa, Lagoa Grande, Limeira D’Oeste, Luz, Maravilhas, Moema, Monte Alegre de Minas, Monte Santo de Minas, Nova Ponte, Nova Serrana, Papagaios, Pará de Minas, Patos de Minas, Pedrinópolis, Pequi, Perdigão, Pirajuba, Pitangui, Planura, Prata, Presidente Olegário, Rio Paranaíba, Santa Juliana, Santa Vitória, São Francisco de Sales, São José da Varginha, Tupaciguara, Uberaba, Uberlândia, União de Minas e Vazante, do todos no Estado de Minas Gerais. 30/04/2038
2.110 a 2.125 MHz
1.920 a 1.935 MHz Estado de Minas Gerais, exceto os municípios de Araporã, Araújos, Campina Verde, Campo Florido, Campos Altos, Canápolis, Capinópolis, Carmo do Paranaíba, Carneirinho, Centralina, Comendador Gomes, Conceição das Alagoas, Córrego Danta, Cruzeiro da Fortaleza, Delta, Frutal, Gurinhatã, Ibiraci, Igaratinga, Iguatama, Indianópolis, Ipiaçú, Itapagipe, Ituiutaba, Iturama, Lagamar, Lagoa Formosa, Lagoa Grande, Limeira D’Oeste, Luz, Maravilhas, Moema, Monte Alegre de Minas, Monte Santo de Minas, Nova Ponte, Nova Serrana, Papagaios, Pará de Minas, Patos de Minas, Pedrinópolis, Pequi, Perdigão, Pirajuba, Pitangui, Planura, Prata, Presidente Olegário, Rio Paranaíba, Santa Juliana, Santa Vitória, São Francisco de Sales, São José da Varginha, Tupaciguara, Uberaba, Uberlândia, União de Minas e Vazante. 30/04/2038
2.110 a 2.125 MHz
1.955 a 1.965 MHz Municípios de Londrina e Tamarana, no Estado do Paraná. 30/04/2038
2.145 a 2.155 MHz
1.975 a 1.980 MHz Estados do Amazonas, Amapá, Pará, Maranhão e Roraima. 30/04/2038
2.165 a 2.170 MHz
1.975 a 1.980 MHz Municípios de Londrina e Tamarana, no Estado do Paraná. 30/04/2038

Fonte: Telesintese

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Presidente da Anatel destaca papel da Agência no combate a fake news

Em sessão solene em homenagem aos 25 anos da TV Câmara, Carlos Baigorri lembrou atuação do órgão regulador no combate à desinformação

O presidente da Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel), Carlos Baigorri, participou nesta segunda-feira, 24, no plenário da Câmara dos Deputados, de sessão solene em homenagem aos 25 anos da TV Câmara.Discursando na tribuna, Baigorri abordou a possível inclusão do Projeto de Lei 2.630/2020 na pauta do Plenário da Câmara e mencionou que a Anatel tem sido demandada a combater fake news, desinformação e discursos de ódio.

“Desde as últimas eleições, a Anatel tem sido demandada pela sociedade, pelo Supremo Tribunal Federal, pelo Tribunal Superior Eleitoral, a combater as fake news”. Ele lembrou que todos os bloqueios de sites e aplicativos que distribuíam fake news foram executados pela Anatel com base em decisões judiciais.

Baigorri disse que a Anatel vai continuar exercendo o poder de polícia para impedir que as fake news sejam propagadas no País. “Esta semana deve ser trazido aqui ao Plenário o PL 2.630, que discute justamente fake news, e a Anatel é parte desse combate e quer continuar sendo parte desse combatejunto com a radiodifusão pública brasileira”, enfatizou.

Ele lembrou que também a Anatel celebrou 25 anos recentemente, em 5 de novembro de 2022, e falou da parceria entre a emissora e a Agência no projeto “Digitaliza Brasil”, que, ao digitalizar as transmissões de TV aberta no País, levou o sinal da TV Câmara a mais de 1.200 municípios.

“Juntos, vamos chegar aos 5.570 municípios brasileiros. Levar a radiodifusão pública e a informação direto da fonte para o cidadão é fundamental neste momento em que combatemos as fake news, a desinformação e o discurso de ódio. É com informação, sem intermediários, direto da fonte para o consumidor, para o cidadão, que vamos conseguir combater todas essas mazelas que nossa sociedade vive hoje em dia e que teve como reflexo os atos terroristas do 8 de janeiro e todo o discurso de ódio que temos visto nas redes sociais”, disse.

Baigorri explicou que a parceria entre Anatel e TV Câmara se estende para além da consignação de canais à rede legislativa no Plano Básico de Distribuição: é competência da Agência recolher e fiscalizar a Contribuição para o Fomento da Radiodifusão Pública (CFRP), instituída em 2008, e fiscalizar as obrigações de carregamento da TV Câmara pelas prestadoras do Serviço de Acesso Condicionado (SeAC).

Em mensagem enviada à organização da sessão solene, o presidente da Câmara, deputado Arthur Lira, lembrou que a TV Câmara começou a ser transmitida pela TV a cabo, que lhe garantiu espaço na televisão paga, mas que, hoje, é propagada em formato aberto. Disse, ainda, que a TV Câmara cumpre o papel de ser uma janela aberta para que a população veja o que ocorre dentro do Legislativo.

“Ela desempenha uma função de educação para a cidadania ao explicar conceitos democráticos, a importância da política e o impacto dos trâmites legislativos na vida de cada brasileiro e cada brasileira. Em tempo de consumo rápido, de informações duvidosas, ela tem o dever de continuar a ser referência segura de qualidade de conteúdo se adequando aos novos formatos e tecnologias, mas sem deixar de oferecer o espaço para os grandes debates e reflexões, com importante contraditório, tão raro atualmente”, disse Lira.

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Conectividade Significativa passa a ser o foco do MCOM, diz Juscelino Filho

Ministro das Comunicações afirma que universalização está encaminhada com os compromissos assumidos pelas operadoras no leilão 5G e com recursos do Fust, e desafio agora é promover a inclusão e letramento digital de quem está fora da internet

O ministro das Comunicações, Juscelino Filho, afirmou nesta terça-feira, 25, que o governo tem agora como foco incluir digitalmente a população que vive em áreas de cobertura de telecomunicações, mas não acessa a internet ou precisa de serviços em pé de igualdade com os utilizados pelos mais ricos. Segundo ele, o MCOM buscará unir políticas de universalização com políticas de conectividade significativa.

“A conectividade significativa é aquela que melhora a vida das pessoas, que permite que pobres tenham o mesmo acesso ao conhecimento, ao entretenimento, à educação dos mais ricos. É sinônimo de inclusão e combate às desigualdades sociais de nosso país”, falou, durante o Seminário Conectividade Significativa: Um Novo Desafio para o Brasil.

Participam do evento, que vai até amanhã, 26, representantes da Unesco, do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID), da União Internacional de Telecomunicações e da Anatel.

Filho afirmou que os recursos e compromissos do leilão 5G endereçam o fim do gap de conectividade, levando internet a áreas ainda sem cobertura, juntamente com dinheiro do Fust, que passou a ser aplicado em banda larga, as políticas Norte e Nordeste Conectados e o programa Internet Brasil. É o caso, argumentou, de pensar agora no acesso qualitativo pelo usuário.

“Muda a atuação do estado: a política pública passa a ser centrada no cidadão, que usa a internet, e não na rede, que carrega o sinal. Em outras palavras, o trabalho do governo é criar as condições para que o preço esteja bom, a velocidade esteja adequada e que cada pessoa em cada lar entenda como a tecnologia pode deixar a vida mais fácil”, falou.

Segundo ele, o governo também passa a trabalhar com o letramento digital, uma das principais causas para quem está fora da internet, mesmo em áreas com conectividade, continuar sem acesso, segundo o IBGE. A PNAD Continua 2021 indica 42,2% da população que não acesso alega que não sabe, 27,7% alegam que não têm interesse.

“O desenvolvimento das habilidades digitais em parcela expressiva da população exigirá um compromisso e conjunto de iniciativas, dentre essas, a introdução de elementos específicos de letramento digital no processo de ensino, aspecto chave da conectividade significativa nas escolas públicas brasileiras”, defendeu Filho.

O discurso do político encontrou eco nas palavras de Carlos Baigorri, presidente da Anatel, que também falou em letramento digital para promover a inclusão.

Marlova Noleto, Diretora e Representante da UNESCO no Brasil, defendeu a colaboração entre o governo brasileiro e organismos internacionais. “Queria reforçar nossa parceria, com Anatel, BID, para que possamos olhar para a conectividade significativa com o compromisso de não deixar ninguém pra trás e garantir o pleno acesso”, falou.

“Brasil tem 90% de conectividade entre a população, mas faltam políticas para acesso da baixa renda e alfabetização digital”, observou Morgan Doyle, do BID. O banco criou uma linha de crédito de US$ 1 bilhão para uso do governo federal, de governos estaduais e municipais.

Fonte: Telesíntese

Banco de Dados Clássico

Abstract: Bancos de dados clássicos são um componente essencial dos sistemas de informação modernos. Eles são usados para armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados estruturados e permitir a recuperação e manipulação eficiente de dados. Um banco de dados pode ser definido como uma coleção de dados organizados de uma maneira específica para permitir acesso e recuperação eficientes de informações. Um banco de dados é uma coleção de dados relacionados organizados de maneira específica para facilitar o acesso e a recuperação eficientes de informações. Os bancos de dados podem ser usados para armazenar e gerenciar dados para uma ampla variedade de aplicativos, desde bancos de dados pessoais simples até grandes sistemas de nível empresarial. Um banco de dados geralmente consiste em uma ou mais tabelas organizadas em linhas e colunas, com cada linha representando um registro e cada coluna representando um campo.

Introdução: Um banco de dados clássico consiste em uma ou mais tabelas, que contêm campos ou colunas que definem os tipos de dados e a estrutura das informações armazenadas nelas. Os dados em um banco de dados são acessados e manipulados por meio de uma variedade de linguagens de programação e aplicativos de software, que interagem com o sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) para recuperar, inserir, atualizar e excluir dados. O DBMS é responsável por reforçar a integridade dos dados, gerenciar a segurança e o controle de acesso e otimizar o desempenho da consulta para garantir que os dados possam ser recuperados de forma rápida e eficiente. Tipos comuns de bancos de dados incluem bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL e bancos de dados orientados a objetos, cada um com seus próprios recursos exclusivos de modelagem e armazenamento de dados.

Estruturas de dados para gerenciamento de banco de dados clássicos: As estruturas de dados são parte integrante dos sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS), pois fornecem uma maneira de organizar e armazenar dados de maneira a facilitar o acesso e a recuperação eficientes. Neste contexto, as estruturas de dados referem-se à organização e layout dos dados dentro de um banco de dados, bem como aos algoritmos e estruturas de dados usados pelo SGBD para gerenciar esses dados. Uma das estruturas de dados mais comuns usadas no gerenciamento de banco de dados é a tabela, que é uma representação bidimensional de dados organizados em linhas e colunas. Cada linha em uma tabela representa um único registro ou entidade, enquanto cada coluna representa um atributo ou campo específico associado a essa entidade. As tabelas podem ser vinculadas por meio do uso de chaves estrangeiras, que permitem que registros de uma tabela façam referência a registros em outra.

Outra estrutura de dados importante usada no gerenciamento de banco de dados é o índice, que fornece uma maneira de acessar rapidamente registros específicos em um banco de dados. Um índice é essencialmente uma estrutura de dados que mapeia os valores de um ou mais campos para a localização dos registros correspondentes no banco de dados. Isso permite que o DBMS localize e recupere registros rapidamente com base em critérios de pesquisa específicos. Outras estruturas de dados comumente usadas no gerenciamento de banco de dados incluem árvores, tabelas de hash e listas encadeadas. As árvores, por exemplo, podem ser usadas para organizar estruturas hierárquicas de dados, como organogramas ou categorias de produtos. As tabelas de hash podem ser usadas para pesquisar rapidamente registros com base em um valor de chave específico, enquanto as listas vinculadas podem ser usadas para gerenciar dados que mudam constantemente, como um log de eventos do sistema. Em geral, a escolha das estruturas de dados usadas no gerenciamento de banco de dados dependerá de vários fatores, incluindo o tamanho e a complexidade do banco de dados, os tipos de consultas e operações que serão executadas nos dados e os requisitos de desempenho do sistema. A escolha das estruturas de dados corretas pode ajudar a otimizar o desempenho do banco de dados, garantir a consistência e a integridade dos dados e melhorar a confiabilidade e a escalabilidade geral do sistema.

Algoritmos para gerenciamento de banco de dados clássicos: Os algoritmos desempenham um papel crítico no gerenciamento de bancos de dados. Um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) é um aplicativo de software que gerencia o armazenamento, a organização e a recuperação de dados. O DBMS usa vários algoritmos para otimizar o desempenho do banco de dados, que podem ser classificados em diferentes categorias com base em sua funcionalidade. Algoritmos de recuperação de dados: Algoritmos de recuperação são usados para extrair dados de um banco de dados. Os algoritmos de recuperação mais comuns são o algoritmo de busca linear e o algoritmo de busca binária. O algoritmo de Pesquisa Linear pesquisa todo o banco de dados sequencialmente até que os dados desejados sejam encontrados. O algoritmo Binary Search, por outro lado, usa uma estratégia de divisão e conquista para localizar os dados. A pesquisa binária é mais rápida que a pesquisa linear e é mais comumente usada em bancos de dados. Algoritmos de classificação: os algoritmos de classificação são usados para classificar os dados em uma ordem específica. Os algoritmos de classificação mais comumente usados em sistemas de gerenciamento de banco de dados são o algoritmo Bubble Sort, o algoritmo Quick Sort e o algoritmo Merge Sort. Bubble Sort é o algoritmo de classificação mais simples, mas não é muito eficiente para grandes conjuntos de dados. Quick Sort e Merge Sort são mais eficientes e são comumente usados em bancos de dados. Algoritmos de hash: Os algoritmos de hash são usados para criar um identificador exclusivo para cada item de dados no banco de dados. A função de hash usa um item de dados como entrada e retorna um valor de hash de tamanho fixo que é exclusivo desse item de dados. O valor de hash é usado para indexar os dados, tornando mais rápido recuperar itens de dados. Os algoritmos de hashing mais comumente usados em sistemas de gerenciamento de banco de dados são o algoritmo MD5, o algoritmo SHA-1 e o algoritmo SHA-256. Algoritmos de indexação: Os algoritmos de indexação são usados para acelerar a recuperação de dados criando um índice para o banco de dados.
Um índice é uma estrutura de dados que contém uma lista classificada de chaves e seus itens de dados correspondentes. Quando uma consulta é executada, o índice é usado para localizar os itens de dados mais rapidamente do que uma pesquisa linear. Os algoritmos de indexação mais comumente usados em sistemas de gerenciamento de banco de dados são o algoritmo B-Tree, o algoritmo B+Tree e o algoritmo Hash Index. Algoritmos de otimização de consulta: algoritmos de otimização de consulta são usados para otimizar o desempenho de consultas de banco de dados. O otimizador de consulta analisa uma consulta e cria um plano de execução otimizado para a estrutura do banco de dados e a distribuição de dados. Os algoritmos de otimização de consulta mais comumente usados em sistemas de gerenciamento de banco de dados são o otimizador baseado em custo, o otimizador baseado em regra e o otimizador de algoritmo genético. Os algoritmos desempenham um papel vital no gerenciamento de bancos de dados. Usando os algoritmos apropriados, os sistemas de gerenciamento de banco de dados podem otimizar seu desempenho e fornecer recuperação de dados mais rápida e melhor eficiência geral.

Desafios e oportunidades: Embora os bancos de dados clássicos ofereçam muitos benefícios, também existem algumas desvantagens em usá-los. Alguns exemplos: Com relação à complexidade, os bancos de dados podem ser complexos para configurar, configurar e manter. Isso requer certo nível de conhecimento técnico, o que pode ser um desafio para algumas empresas ou organizações que não possuem uma equipe de TI dedicada. Em relação ao custo, os bancos de dados podem ser caros para licenciar, comprar ou manter. Isso pode ser uma barreira significativa para pequenas empresas ou organizações com orçamentos limitados. Em relação ao desempenho, os bancos de dados podem apresentar problemas de desempenho, principalmente ao lidar com grandes quantidades de dados ou vários usuários simultâneos. Isso pode resultar em tempos de consulta lentos ou até mesmo travamentos do sistema, o que pode ser frustrante para os usuários. Quanto a perda de dados, os bancos de dados podem ser vulneráveis à perda de dados devido a falha de hardware, bugs de software ou erro humano. Isso pode resultar em perda de dados significativa, que pode ser difícil ou impossível de recuperar e Riscos de segurança, embora os bancos de dados possam ser protegidos, eles também podem ser vulneráveis a violações de segurança se não forem configurados ou mantidos adequadamente. Isso pode resultar em roubo, perda ou corrupção de dados, o que pode ser prejudicial para empresas ou organizações que dependem de dados confidenciais. Embora os bancos de dados ofereçam muitos benefícios, eles também apresentam algumas desvantagens. As empresas ou organizações que consideram usar um banco de dados devem avaliar cuidadosamente suas necessidades de gerenciamento de dados, experiência técnica, orçamento e requisitos de segurança antes de tomar uma decisão.

Aplicações: Um aplicativo de banco de dados é um programa de computador que interage com um banco de dados para gerenciar, manipular e recuperar dados. Esses aplicativos podem ser projetados para diferentes finalidades, incluindo entrada de dados, processamento de dados, geração de relatórios e análise de dados. Alguns exemplos de aplicações potenciais de bancos de dados clássicos:
Projeto do Modelo de Dados: O aplicativo de banco de dados começa com o projeto do modelo de dados, que define a estrutura do banco de dados e como os dados serão organizados; Criação do banco de dados, uma vez que o modelo de dados é projetado, o banco de dados é criado e os dados são inseridos nele. Isso pode ser feito manualmente ou os dados podem ser importados de outras fontes; Desenvolvimento de aplicativos, o aplicativo de banco de dados é então desenvolvido usando uma linguagem de programação, que interage com o banco de dados por meio de um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS). O DBMS gerencia o armazenamento e a recuperação de dados do banco de dados e fornece uma interface para que o aplicativo interaja com o banco de dados; Interface do usuário, uma interface do usuário é criada para o aplicativo, permitindo que os usuários interajam com o banco de dados, realizem pesquisas e manipulem os dados; Processamento da consulta, quando um usuário solicita dados do banco de dados, a consulta é processada pelo SGBD, que recupera os dados necessários do banco de dados e os retorna para o aplicativo; Análise de dados, o aplicativo de banco de dados também pode ser usado para análise de dados, permitindo que os usuários criem relatórios, gráficos e outras visualizações para obter insights dos dados e Segurança, medidas de segurança são implementadas para garantir que apenas usuários autorizados tenham acesso ao banco de dados e que os dados permaneçam seguros. Um aplicativo de banco de dados é uma ferramenta poderosa para gerenciar e analisar dados e pode ser usado em vários setores, incluindo finanças, saúde, varejo entre outros.

Conclusão: É importante garantir que os bancos de dados sejam adequadamente projetados, implementados e mantidos para garantir a precisão, segurança e integridade dos dados. Backups, atualizações e testes regulares devem ser realizados para evitar a perda de dados e garantir o bom funcionamento do sistema de banco de dados. Diferentes tipos de bancos de dados, como bancos de dados relacionais, NoSQL e gráficos, têm diferentes pontos fortes e fracos, e a escolha do tipo certo de banco de dados depende das necessidades específicas da organização. No geral, os bancos de dados desempenham um papel crítico na computação moderna e são amplamente utilizados em vários setores diversos.

Referências:
“Database Systems: The Complete Book” by Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, and Jennifer Widom.
“Database Design for Mere Mortals: A Hands-On Guide to Relational Database Design” by Michael J. Hernandez.
“SQL Cookbook: Query Solutions and Techniques for Database Developers” by Anthony Molinaro.
“Database Management Systems” by Raghu Ramakrishnan and Johannes Gehrke.
“Database System Concepts” by Abraham Silberschatz, Henry F. Korth, and S. Sudarshan.
“NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence” by Martin Fowler and Pramod J. Sadalage.
“The Art of SQL” by Stephane Faroult and Peter Robson.
“Data Modeling Essentials” by Graeme Simsion and Graham Witt.
“Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Real-Time Data Systems” by Nathan Marz and James Warren.
“Effective SQL: 61 Specific Ways to Write Better SQL” by John L. Viescas.
“A Comparison of NoSQL Data Modeling Techniques” by S. M. Kamruzzaman and S. Islam (2018)
“Big Data: A Survey” by E. Abbasi and M. H. Younis (2016)
“A Survey of Modern Database Management Systems” by R. H. Güting et al. (2015)
“Big Data Analytics: A Literature Review Paper” by N. Al-Jarrah et al. (2015)
“Data Warehousing and Data Mining: A Review” by R. P. Maheshwari and K. R. Puranik (2014)
“The In-Memory Revolution: How SAP HANA Enables Business of the Future” by V. K. Garg and S. S. Pandey (2013)
“A Survey on Data Mining Approaches for Healthcare” by N. M. El-Sappagh et al. (2018)
“A Survey of Graph Databases” by D. Olteanu et al. (2018)
“Survey on Data Replication Techniques in Distributed Databases” by S. Taneja and S. Sharma (2016)
“A Survey on Database Security Issues and Solutions” by R. Kumar and S. Lal (2015)

Autor:
José Alexandro Acha Gomes
Trabalha na Universidade Federal Fluminense – RJ
Pesquisador Autônomo

Banco de Dados Quântico

Abstract: Os computadores quânticos mostraram grande potencial na resolução de problemas que os computadores clássicos não conseguem. Uma dessas áreas é o gerenciamento de banco de dados, onde o uso de algoritmos quânticos e estruturas de dados quânticos pode levar a melhorias significativas em eficiência e velocidade. Para isto, devemos explorar o conceito de bancos de dados quânticos e revisar a literatura existente sobre estruturas de dados quânticos e algoritmos quânticos para gerenciamento de banco de dados. Neste caso devemos entender os desafios e oportunidades apresentados pelos bancos de dados quânticos e entender sobre direções futuras para pesquisas nessa área.

Introdução: O gerenciamento de banco de dados é um componente crítico da computação moderna, e a eficiência das operações de banco de dados tem um impacto significativo no desempenho de vários aplicativos. A computação quântica, com sua capacidade de executar determinadas tarefas exponencialmente mais rápido que a computação clássica, tem o potencial de revolucionar o gerenciamento de banco de dados. Os bancos de dados quânticos podem oferecer tempos de resposta de consulta mais rápidos, armazenamento aprimorado e eficiência de recuperação e segurança de dados aprimorada. Este artigo explora o conceito de bancos de dados quânticos, os algoritmos quânticos subjacentes e as estruturas de dados, e os desafios e oportunidades apresentados por esse campo emergente.

Estruturas de dados quânticos para gerenciamento de banco de dados: Uma das aplicações mais promissoras da computação quântica está no campo do gerenciamento de banco de dados. As estruturas de dados quânticos são um novo tipo de estrutura de dados que foi desenvolvida especificamente para a computação quântica. Estruturas de dados tradicionais, como arrays, listas encadeadas e árvores, são projetadas para funcionar em computadores clássicos. Eles não são adequados para a computação quântica porque não aproveitam as propriedades únicas da mecânica quântica. As estruturas de dados quânticas, por outro lado, são projetadas para aproveitar a mecânica quântica e podem fornecer acelerações significativas em relação às estruturas de dados clássicas. Uma das estruturas de dados quânticos mais importantes é o banco de dados quântico. Um banco de dados quântico é um banco de dados armazenado em um computador quântico. Os bancos de dados quânticos podem ser pesquisados usando um algoritmo de pesquisa quântica, que pode fornecer acelerações significativas em relação aos algoritmos de pesquisa clássicos. Os bancos de dados quânticos também podem ser atualizados usando algoritmos de atualização quântica, que podem atualizar o banco de dados em tempo constante.
Outra importante estrutura de dados quânticos é a tabela hash quântica. Uma tabela hash quântica é uma estrutura de dados que pode ser usada para armazenar e recuperar dados em tempo constante. Tabelas de hash quânticas podem ser usadas para implementar bancos de dados quânticos, bem como outras estruturas de dados quânticos. Temos a lista encadeada quântica que é projetada para funcionar em um computador quântico. As listas vinculadas quânticas podem ser usadas para implementar bancos de dados quânticos, bem como outras estruturas de dados quânticos. No geral, as estruturas de dados quânticos oferecem vantagens significativas sobre as estruturas de dados tradicionais para gerenciamento de banco de dados em computadores quânticos. À medida que a computação quântica continua a se desenvolver, podemos esperar mais pesquisas sobre o desenvolvimento e a implementação de estruturas de dados quânticos para gerenciamento de banco de dados.

Algoritmos quânticos para gerenciamento de banco de dados: Os algoritmos quânticos para gerenciamento de banco de dados utilizam as propriedades exclusivas da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento, para obter acelerações computacionais que não são possíveis usando algoritmos clássicos. Um dos algoritmos quânticos mais conhecidos para gerenciamento de banco de dados é o algoritmo de Grover. O algoritmo de Grover é um algoritmo de pesquisa quântica que pode ser usado para pesquisar um banco de dados não classificado de “n” itens em tempo O(sqrt(N)), que é uma aceleração quadrática em comparação com os algoritmos clássicos. O algoritmo de Grover funciona criando uma superposição quântica de todas as entradas possíveis do banco de dados e, em seguida, usando um oráculo quântico para amplificar a amplitude da entrada de destino, que pode ser medida com alta probabilidade após um pequeno número de iterações. Outro algoritmo quântico para gerenciamento de banco de dados é o algoritmo quântico para encontrar colisões em uma função. Este algoritmo usa estimativa de fase quântica para encontrar colisões em uma função com alta probabilidade, que é uma ferramenta útil para muitas aplicações criptográficas. Esse algoritmo tem aplicações no gerenciamento de banco de dados, pois pode ser usado para encontrar entradas duplicadas em um banco de dados. Algoritmos quânticos para gerenciamento de banco de dados também podem ser usados para executar tarefas complexas de análise de dados, como agrupamento e reconhecimento de padrões. Por exemplo, o algoritmo k-means quântico pode ser usado para agrupar dados em um estado quântico em tempo O(sqrt(N)), que é uma aceleração quadrática em comparação com os algoritmos clássicos. O algoritmo da máquina de vetores de suporte quântico (SVM) pode ser usado para tarefas de reconhecimento de padrões, como classificação de imagens, e demonstrou fornecer uma aceleração em relação aos algoritmos SVM clássicos. Os algoritmos quânticos para gerenciamento de banco de dados têm o potencial de fornecer acelerações computacionais significativas em relação aos algoritmos clássicos, permitindo o processamento de conjuntos de dados maiores e tarefas de análise de dados mais complexas. À medida que os computadores quânticos se tornam mais poderosos e acessíveis, podemos esperar mais pesquisas e desenvolvimentos nessa área, levando a aplicações novas e inovadoras da computação quântica no campo do gerenciamento de banco de dados.

Desafios e oportunidades: Os bancos de dados quânticos têm seus problemas. Um dos maiores desafios é a questão da corrupção de dados quânticos. A informação quântica é extremamente delicada e pode ser facilmente perturbada pelo ambiente, levando a erros nos dados armazenados. Esse problema é agravado pelo fato de que as informações quânticas não podem ser clonadas, o que significa que os backups dos dados não podem ser feitos da mesma forma que os backups clássicos. Outro desafio é a questão da escalabilidade do banco de dados quântico. Os computadores quânticos ainda estão nos estágios iniciais de desenvolvimento e atualmente estão limitados a um número relativamente pequeno de qubits, que são o equivalente quântico dos bits clássicos. À medida que o número de qubits cresce, a complexidade do sistema aumenta exponencialmente, dificultando a manutenção da coerência dos estados quânticos. Isso limita o tamanho dos bancos de dados quânticos que podem ser criados e a complexidade das operações que podem ser executadas neles. Existe também a questão da segurança do banco de dados quântico. Os computadores quânticos têm o potencial de quebrar muitos dos algoritmos criptográficos usados atualmente para proteger bancos de dados clássicos. Isso significa que novos métodos de criptografia precisarão ser desenvolvidos e resistentes a ataques quânticos. Além disso, os bancos de dados quânticos podem ser vulneráveis a ataques que exploram a natureza delicada da informação quântica. Em resumo, os bancos de dados quânticos têm um tremendo potencial para avançar nossa compreensão do processamento e armazenamento de informações. No entanto, eles também apresentam desafios significativos, principalmente nas áreas de corrupção de dados, escalabilidade e segurança. Enfrentar esses desafios exigirá pesquisa e desenvolvimento significativos nos próximos anos, mas os benefícios potenciais provavelmente serão substanciais.

Aplicações: Alguns exemplos de aplicações potenciais de bancos de dados quânticos: Big Data, Bancos de dados quânticos podem ser usados para armazenar e processar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente. Eles podem fornecer acesso e processamento de dados mais rápidos, permitindo que as empresas analisem grandes conjuntos de dados e tomem decisões informadas rapidamente; Criptografia, bancos de dados quânticos podem ser usados para desenvolver novos sistemas criptográficos que são mais seguros do que os métodos tradicionais. Os bancos de dados quânticos podem fornecer uma plataforma mais segura para armazenar informações confidenciais, como registros financeiros e médicos, aproveitando as técnicas de criptografia quântica; Aprendizado de máquina, bancos de dados quânticos podem ser usados para desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina mais poderosos. A computação quântica pode resolver problemas complexos de otimização mais rapidamente do que os computadores clássicos, permitindo algoritmos de aprendizado de máquina mais eficientes; Saúde, os bancos de dados quânticos podem ser usados para armazenar e analisar dados médicos, fornecendo informações sobre prevenção de doenças, tratamento e desenvolvimento de medicamentos. Os bancos de dados quânticos podem ajudar a identificar padrões e tendências nos dados do paciente que podem melhorar os diagnósticos e tratamentos médicos; Serviços Financeiros, Bancos de dados quânticos podem ser usados para desenvolver modelos financeiros mais eficientes para gerenciamento de risco, análise de investimentos e negociação.
Os bancos de dados quânticos podem analisar grandes volumes de dados financeiros e fornecer previsões mais precisas, permitindo que os comerciantes tomem melhores decisões de investimento e logística, os bancos de dados quânticos podem ser usados para otimizar os processos de logística, incluindo gerenciamento da cadeia de suprimentos, rastreamento de estoque e distribuição. Os bancos de dados quânticos podem fornecer análise de dados em tempo real, permitindo que as empresas respondam rapidamente às mudanças na demanda e no fornecimento. Os bancos de dados quânticos têm o potencial de revolucionar a maneira como armazenamos, processamos e analisamos informações em uma ampla gama de setores.

Conclusão: Os bancos de dados quânticos representam uma área importante de pesquisa com potencial significativo para melhorar o gerenciamento de bancos de dados. Estruturas e algoritmos de dados quânticos oferecem o potencial para tempos de resposta de consulta mais rápidos, armazenamento aprimorado e eficiência de recuperação e segurança de dados aprimorada. Embora existam vários desafios que precisam ser abordados, incluindo escalabilidade e correção de erros, as oportunidades apresentadas pelos bancos de dados quânticos são significativas. À medida que a tecnologia de computação quântica continua a se desenvolver, podemos esperar mais avanços nesse campo.

 

Referências:
Quantum Databases: A Survey, by Karthik Natarajan and Geetha Manjunath (2017)
Quantum Databases and Information Retrieval, by Hiroyuki Sato and Masanori Ohya (2013)
Quantum Databases: Theory and Applications, edited by Jacob Biamonte, Giovanni Sicuro, and Peter Wittek (2021)
Quantum Databases, by Jonathan Carter and Barry Sanders (2013)
Quantum Databases, by Amr Sabry and Radha Jagadeesan (2005)
Quantum Databases, by Zixiang Xiong and Zhihao Cao (2019)
Quantum Database Searching and Access Control, by Vladimir Nesov, Vitaly Shmatikov, and Avi Wigderson (2006)
Quantum Databases and Data Structures, by Andris Ambainis, Martin Beaudry, and Yosuke Kanada (2010)
Quantum Databases and Information Retrieval: Theory, Algorithms, and Applications, by Xiaodong Li, Wei Li, and Zengxiang Li (2020)
Quantum Databases, by Jianying Zhou and Liqun Chen (2008)
“Quantum Databases: A Survey” by Atul Kumar et al. (2018)
“Quantum Database Search: An Overview” by Anupam Prakash (2013)
“Quantum Databases and Information Retrieval” by Tsutomu Sasao (2006)
“Quantum databases: efficient search and data organization using quantum algorithms” by Almutairi et al. (2020)
“Quantum Computation of Database Search” by Lov Grover (1996)
“Quantum Database Tomography” by Andrew M. Childs et al. (2001)
“Quantum Database Compression” by Aram W. Harrow et al. (2005)

 

Autor:
José Alexandro Acha Gomes
Trabalha na Universidade Federal Fluminense – RJ
Pesquisador Autônomo

Bancos de Dados Clássicos Versus Bancos de Dados Quânticos

Abstract: O campo da ciência da computação testemunhou uma evolução notável ao longo dos anos, e um dos avanços mais significativos nos últimos tempos foi o desenvolvimento da computação quântica. A computação quântica é uma forma de computação que usa fenômenos da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento, para executar operações em dados. Como resultado, a computação quântica tem o potencial de revolucionar muitos campos, incluindo o sistema de gerenciamento de banco de dados. Neste artigo, discutiremos as diferenças entre bancos de dados clássicos e bancos de dados quânticos, e suas respectivas vantagens e limitações.

Introdução: A principal diferença entre um banco de dados quântico e um banco de dados clássico é a maneira como eles armazenam e processam informações. Em um banco de dados clássico, as informações são armazenadas e processadas usando bits clássicos, que podem ter um valor de 0 ou 1. Isso significa que os dados são armazenados em uma série de dígitos binários e as operações executadas nos dados também são baseadas em lógica clássica. Em contraste, um banco de dados quântico usa bits quânticos, ou qubits, para armazenar e processar informações. Ao contrário dos bits clássicos, os qubits podem existir em vários estados simultaneamente, o que permite que os bancos de dados quânticos processem grandes quantidades de informações em paralelo. Além disso, os bancos de dados quânticos podem usar o emaranhamento quântico, um fenômeno no qual dois qubits se correlacionam de uma maneira que os bits clássicos não podem, para executar certos tipos de cálculos com mais eficiência.

Bancos de dados clássicos: Um banco de dados clássico, também conhecido como banco de dados tradicional, é uma coleção de dados estruturados organizados e armazenados em um formato específico para permitir armazenamento, recuperação e gerenciamento eficientes de dados. Os dados são normalmente armazenados em tabelas, com cada tabela consistindo em um conjunto de linhas e colunas. As tabelas se relacionam entre si por meio de campos comuns, que permitem que os dados sejam consultados e analisados por meio de diversas ferramentas e técnicas. Um sistema clássico de gerenciamento de banco de dados (DBMS) geralmente inclui um aplicativo de software que fornece ferramentas para criar, modificar e gerenciar o banco de dados. Exemplos de DBMS clássicos incluem Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server e IBM DB2. Esses sistemas são amplamente utilizados em aplicações de negócios, como gerenciamento de estoque, gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e contabilidade financeira, entre outros. Uma das principais vantagens dos bancos de dados clássicos é a capacidade de lidar com grandes quantidades de dados estruturados de forma eficiente. Eles também são altamente confiáveis e seguros e podem fornecer ferramentas poderosas para análise e geração de relatórios de dados. No entanto, eles podem exigir um investimento inicial significativo em hardware e software e podem ser menos flexíveis do que as tecnologias de banco de dados mais recentes, como NoSQL e soluções de Big Data.

Bancos de dados quânticos: Um banco de dados quântico é um banco de dados que usa computação quântica para armazenar e recuperar dados. Em um banco de dados clássico, os dados são representados usando bits que podem estar em um dos dois estados (0 ou 1). No entanto, em um banco de dados quântico, os dados são representados usando bits quânticos, ou qubits, que podem existir em vários estados simultaneamente. O uso de qubits permite o potencial de executar certos tipos de operações muito mais rapidamente do que é possível com computadores clássicos, levando à possibilidade de operações de banco de dados mais eficientes e poderosas. Além disso, os bancos de dados quânticos também podem oferecer recursos de segurança aprimorados, pois as técnicas de criptografia quântica são inerentemente mais seguras do que as técnicas de criptografia clássicas. No entanto, é importante observar que os bancos de dados quânticos ainda são uma área de pesquisa em desenvolvimento e muitos desafios técnicos devem ser superados antes que possam ser amplamente implementados.

Vantagens dos bancos de dados quânticos: A principal vantagem dos bancos de dados quânticos sobre os bancos de dados clássicos é sua velocidade. Os bancos de dados quânticos podem realizar muitos cálculos simultaneamente, levando a acelerações significativas em relação aos bancos de dados clássicos. Essa propriedade é particularmente útil para aplicativos que exigem cálculos complexos, como análise de dados e aprendizado de máquina. Além disso, os bancos de dados quânticos podem realizar certos cálculos que são impossíveis para os bancos de dados clássicos. Por exemplo, bancos de dados quânticos podem realizar fatoração de grandes números em tempo polinomial, enquanto bancos de dados clássicos requerem tempo exponencial.

Vantagens dos bancos de dados clássicos: Algumas vantagens dos bancos de dados clássicos: Integridade dos dados, bancos de dados clássicos garantem a integridade dos dados por meio do uso de chaves primárias, chaves estrangeiras e outras restrições que mantêm o relacionamento entre tabelas diferentes. Isso significa que os dados são precisos, consistentes e confiáveis; Segurança, bancos de dados clássicos fornecem recursos de segurança robustos, como autenticação de usuário, controle de acesso baseado em função e criptografia. Isso garante que os dados confidenciais sejam protegidos contra acesso não autorizado e adulteração; Padronização, Bancos de dados clássicos usam uma linguagem de consulta padronizada (SQL) que é amplamente reconhecida e compreendida por desenvolvedores e administradores de banco de dados. Isso facilita o compartilhamento de dados entre diferentes sistemas e aplicativos e Confiabilidade, os bancos de dados clássicos são altamente confiáveis e podem se recuperar de falhas do sistema, corrupção de dados e outros problemas. Isso é obtido por meio de técnicas como backups e replicação. No geral, os bancos de dados clássicos fornecem uma tecnologia madura e comprovada que pode lidar com as necessidades de gerenciamento de dados mais exigentes.

Limitações dos bancos de dados quânticos: Apesar de suas vantagens, os bancos de dados quânticos também apresentam várias limitações. Uma das limitações mais significativas é sua suscetibilidade a erros. A computação quântica é um processo frágil e mesmo pequenas perturbações podem levar a erros na computação. Como resultado, os bancos de dados quânticos requerem mecanismos de correção de erros, que podem ser difíceis de implementar. Além disso, os bancos de dados quânticos ainda estão nos estágios iniciais de desenvolvimento e existem ferramentas e recursos limitados disponíveis para seu uso.

Conclusão: Os bancos de dados clássicos são uma realidade e são utilizados no mundo todo hoje com vários problemas relativos à segurança. Como cada vez mais temos maior volume de dados sendo armazenado cada dia que passa, temos por consequência o surgimento de BIG DATA. Nesse contexto os bancos de dados quânticos são uma aposta para o futuro. No entanto, os bancos de dados quânticos ainda estão nos estágios iniciais de desenvolvimento e ainda não são amplamente utilizados em aplicações práticas. Além disso, os bancos de dados quânticos exigem hardware e software especializados para operar, o que pode ser caro e difícil de implementar, incluindo sua suscetibilidade a erros e recursos limitados para seu uso. À medida que a tecnologia de computação quântica continua a se desenvolver, podemos esperar que os bancos de dados quânticos se tornem cada vez mais importantes em muitos campos, incluindo finanças, saúde e pesquisa científica. Em resumo, um banco de dados clássico é uma coleção de dados gerenciados usando tecnologias de computação tradicionais, enquanto um banco de dados quântico é um conceito teórico que usa os princípios da mecânica quântica para armazenar e manipular dados.

 

Referências:
“Quantum Databases” edited by Andreas Wichert and Christian Duta. This book provides an overview of the state-of-the-art research on quantum databases and includes contributions from experts in the field.
“Quantum Computing for Computer Scientists” by Noson S. Yanofsky and Mirco A. Mannucci. While not specifically focused on databases, this book covers the fundamentals of quantum computing and its potential applications in various fields, including databases.
“Quantum Information Science” by David Mermin. This book provides an introduction to the principles of quantum information science, including quantum computing and quantum cryptography, and their potential impact on various areas of science and technology, including databases.
“Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management” by Thomas Connolly and Carolyn Begg. This book provides a comprehensive overview of traditional database systems and their design and implementation. While not specifically focused on quantum databases, it may be useful as a point of comparison and to understand the differences between classical and quantum databases.
Quantum search without entanglement – Seth Lloyd – Phys. Rev. A 61, 010301(R) – Published 8 December 1999
PubChemQC Project: A Large-Scale First-Principles Electronic Structure Database for Data-Driven Chemistry – Maho Nakata*†Orcid – Model. 2017, 57, 6, 1300–1308 – Publication Date:May 8, 2017
Performing private database queries in a real-world environment using a quantum protocol – Philip Chan, Itzel Lucio-Martinez, Xiaofan Mo, Christoph Simon & Wolfgang Tittel – Scientific Reports volume 4, Article number: 5233 (2014) Cite this article
Quantum search of spatial regions – S. Aaronson University of California, Berkeley, USA A. Ambainis University of Latvia, Latvia – Published in: 44th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science, 2003. Proceedings
Circuit-Based Quantum Random Access Memory for Classical Data – Daniel K. Park, Francesco Petruccione & June-Koo Kevin Rhee – Scientific Reports volume 9, Article number: 3949 (2019) Cite this article
Quantum Physics Education Research over the Last Two Decades: A Bibliometric Analysis – by Philipp BitzenbauerORCID Physics Education, Department of Physics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Staudtstr. 7, 91058 Erlangen, Germany – Educ. Sci. 2021, 11(11), 699; https://doi.org/10.3390/educsci11110699 – Received: 9 October 2021 / Revised: 28 October 2021 / Accepted: 29 October 2021 / Published: 1 November 2021
Is Machine Translation a Reliable Tool for Reading German Scientific Databases and Research Articles? – Sonia Zulfiqar, M. Farooq Wahab*, Muhammad Ilyas Sarwar, and Ingo Lieberwirth – Cite this: J. Chem. Inf. Model. 2018, 58, 11, 2214–2223 Publication Date:October 25, 2018 https://doi.org/10.1021/acs.jcim.8b00534

 

Autor:
José Alexandro Acha Gomes
Trabalha na Universidade Federal Fluminense – RJ
Pesquisador Autônomo