Optimização, tecnologias quânticas e cicuitos com memória

• Processo: 25/08539-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
• Pesquisador responsável: Leonardo Kleber Castelano
• Beneficiário: Martín Daniel Jiménez
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 24/09298-7 - Otimização, tecnologia quântica e circuitos com memória, AP.R
• Assunto(s): Computação quântica Controle ótimo Memristor Redes neurais Mecânica quântica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: computação quântica | Controle ótimo | Memristor | qubits | Redes neurais | Física quântica

Resumo

Este projeto aborda desafios centrais no desenvolvimento de tecnologias de informação quântica, com foco na construção de sistemas de computação quântica escaláveis, resilientes e de alta fidelidade. A proposta concentra-se na mitigação de efeitos quânticos adversos, como decoerência e crosstalk, que comprometem a implementação de computação quântica tolerante a falhas. Para isso, serão empregados métodos avançados de controle quântico ótimo, incluindo o método de Krotov e técnicas baseadas em redes neurais, com o objetivo de otimizar pulsos de controle e aumentar a fidelidade de portas quânticas.O projeto também investiga o uso de redes neurais capazes de satisfazer equações diferenciais quânticas, como ferramenta para identificar e compensar crosstalk dinâmico durante a execução de operações quânticas. Essa abordagem híbrida, que integra inteligência artificial e teoria de controle quântico, visa oferecer soluções inovadoras para o controle de sistemas quânticos em plataformas experimentais reais.Complementarmente, a pesquisa explora o potencial de memristores, dispositivos que integram propriedades de memória e resistência, no contexto de arquiteturas híbridas para computação e armazenamento de dados. Será investigada a dinâmica de circuitos contendo memristores acoplados a elementos passivos, com foco na otimização de pulsos externos para controle funcional. Além disso, será avaliada a viabilidade de memristores quânticos e suas possíveis aplicações em tecnologias emergentes de informação quântica. (AU)