Computação quântica e aprendizado de máquina na Era NISQ

• Processo: 23/03562-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Brasil
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
• Pesquisador responsável: Diogo de Oliveira Soares Pinto
• Beneficiário: Diogo de Oliveira Soares Pinto
• Pesquisador visitante: Askery Alexandre Canabarro Barbosa da Silva
• Instituição do Pesquisador Visitante: Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Instituto de Física (IF), Brasil
• Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Computação quântica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | computação quântica | Quantum computing and quantum information

Resumo

Este projecto de pesquisa visa explorar a intersecção entre a computação quântica e a aprendizagem de máquinas na era quântica ruidosa de escala intermediária (do inglês, NISQ), que abriu novas oportunidades para a aprendizagem de máquinas. Vamos investigar o estado atual da computação quântica, as suas vantagens sobre a computação clássica, e as atuais limitações dos dispositivos NISQ. Especificamente, iremos examinar diferentes abordagens e modelos para combinar computação quântica e aprendizagem de máquinas, incluindo algoritmos de aprendizagem de máquinas quânticas, algoritmos híbridos clássicos-quânticos, e algoritmos clássicos de inspiração quântica em vários domínios, procurando aplicações potenciais. A nossa abordagem envolve experimentar uma grande variedade de modelos e conjuntos de dados e, como parte desta investigação, forneceremos um repositório dos modelos formados para promover a transparência e a reprodutibilidade no campo de pesquisa e para facilitar a continuação da investigação nesta área. A interface entre a computação quântica e a aprendizagem de máquinas é uma linha de investigação estimulante com potencial para desbloquear novas capacidades de resolução de problemas complexos em diversos setores e tem também implicações para a segurança e soberania nacionais, pelo que a sua crescente importância no Brasil merece toda a atenção. Acreditamos que o nosso trabalho irá contribuir significativamente para o avanço deste campo. (AU)