Graduado em Licenciatura em Física pela UNESP (2023), atualmente cursa o Bacharelado em Física de Materiais e o Mestrado em Ciência da Computação na mesma instituição. É bolsista da FAPESP, tendo desenvolvido projetos de pesquisa em Computação Quântica, com foco em algoritmos variacionais, otimização e aprendizado de máquina, incluindo estágio de pesquisa no exterior (BEPE FAPESP) na Universidad Técnica Federico Santa María (Chile). Atua também em atividades de docência, como monitor universitário, tutor no programa PAADES (Análise Computacional Elementar) da UNESP e professor em cursos pré-vestibulares. (Fonte: Currículo Lattes)
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O objetivo deste estudo é analisar como os algoritmos quânticos podem ser usados para melhorar a otimização e o aprendizado de máquina. Vamos explorar como esses algoritmos funcionam em sistemas quânticos abertos e como podem ser combinados com métodos tradicionais de aprendizado de máquina para melhorar seus resultados. Além disso, vamos investigar como os algoritmos quânticos podem ser …
O Estudo das transições de fases quânticas é um aspecto de grande interesse na comunidade científica. Apesar dos enormes esforços para se detectar as transições e classificar as fases, atualmente este ainda é um grande problema dado o esforço computacional necessário na diagonalização das matrizes de alta dimensão. Nosso objetivo, nesse sentido, é entender como as técnicas de Machine Lear…
Este projeto visa estudar a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina quântica (QML), com foco em modelos QSVM (Quantum Support Vector Machine) e QPINN (Quantum Physics-Informed Neural Network). O objetivo é entender suas capacidades, limitações e potencial explicativo em sistemas quânticos de pequena escala. Uma análise exploratória de estruturas de circuitos e seu comportamento …
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