Performance de algoritmos quânticos de otimização sob diferentes estruturas de problemas

• Processo: 23/13524-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2028
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física
• Pesquisador responsável: Marcos César de Oliveira
• Beneficiário: Arthur Kenzo Feltrin Iwakami
• Instituição Sede: Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Algoritmos quânticos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos de otimização | Algoritmos quânticos | Otimização Quântica | Performance de algoritmos | Informação e Computação Quântica

Resumo

Os objetivos deste projeto envolvem a melhoria de algoritmos de otimização quântica por meio de uma combinação de simulações e experimentação com hardware quântico real de fornecedores comerciais. As principais áreas de exploração incluem:- Técnicas de inicialização aprimoradas (inicialização quente) para os algoritmos.- Estratégias para personalizar os parâmetros ou estruturas do algoritmo para classes de problemas específicas.- Expansão da aplicabilidade do algoritmo para domínios nos quais atualmente não pode operar, como o manuseio de variáveis inteiras em vez de binárias.- Investigação de diversas aplicações práticas dos algoritmos, uma vez que seu desempenho depende fortemente das características matemáticas do problema de otimização e do contexto de aplicação.Objetivos do projeto ordenados por prioridade:1. Desenvolver um framework geral em Python para benchmarking de algoritmos de otimização quântica.2. Escolher e avaliar um conjunto de algoritmos em diferentes conjuntos de problemas e classes de funções objetivas. Estabelecer relações entre a estrutura matemática dos algoritmos e dos problemas com base nos resultados.3. Melhorar o desempenho de um algoritmo escolhido fazendo modificações específicas para problemas em sua estrutura.4. Estender os algoritmos existentes para novos domínios de variáveis além das binárias.5. Encontrar novos análogos quânticos para algoritmos de otimização clássicos e meta-heurísticas.