| 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 |
| Município da Instituição Sede: | São Carlos |
| 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)
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