Graduado em Licenciatura em Física pela UNESP (2023) e em Bacharelado em Física de Materiais pela UNESP (2025), é atualmente mestrando em Ciência da Computação na mesma instituição. É bolsista da FAPESP e desenvolve pesquisas em Computação Quântica, com ênfase em algoritmos de feedback quântico, otimização quântica e aprendizado de máquina quântica. Realizou estágio de pesquisa no exterior (BEPE/FAPESP) na Universidad Técnica Federico Santa María, no Chile, concluído em janeiro de 2026. Atua também em atividades de docência e formação acadêmica, com experiência como tutor em capacitação em Inteligência Artificial da UNESP e no programa PAADES (Análise Computacional Elementar). (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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