THE ECONOMIC INFEASIBILITY OF QUANTUM MACHINE LEARNING FOR CLIMATE PREDICTION: A COST-BENEFIT ANALYSIS OF EMERGING TECHNOLOGIES

Publicado em 19/01/2026 - ISBN: 978-65-272-2137-1

Título do Trabalho
THE ECONOMIC INFEASIBILITY OF QUANTUM MACHINE LEARNING FOR CLIMATE PREDICTION: A COST-BENEFIT ANALYSIS OF EMERGING TECHNOLOGIES
Autores
  • Paula Andrea
Modalidade
Artigo completo
Área temática
Inclusão Social (Social Inclusion)
Data de Publicação
19/01/2026
País da Publicação
Brasil
Idioma da Publicação
pt-BR
Página do Trabalho
https://www.even3.com.br/anais/enecomat/1366215-the-economic-infeasibility-of-quantum-machine-learning-for-climate-prediction--a-cost-benefit-analysis-of-emergi
ISBN
978-65-272-2137-1
Título do Evento
ENECOMAT - XVIII Encontro sobre Economia Mato-grossense - Economia, Igualdade Social e Tecnologia Quântica
Cidade do Evento
Cuiabá
Título dos Anais do Evento
Anais do ENECOMAT - XVIII Encontro sobre Economia Mato-grossense com o tema Economia, Igualdade Social e Tecnologia Quântica
Nome da Editora
Even3
Meio de Divulgação
Meio Digital

Como citar

ANDREA, Paula. THE ECONOMIC INFEASIBILITY OF QUANTUM MACHINE LEARNING FOR CLIMATE PREDICTION: A COST-BENEFIT ANALYSIS OF EMERGING TECHNOLOGIES.. In: Anais do ENECOMAT - XVIII Encontro sobre Economia Mato-grossense com o tema Economia, Igualdade Social e Tecnologia Quântica. Anais...Cuiabá(MT) Faculdade de Economia - UFMT, 2025. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/enecomat/1366215-THE-ECONOMIC-INFEASIBILITY-OF-QUANTUM-MACHINE-LEARNING-FOR-CLIMATE-PREDICTION--A-COST-BENEFIT-ANALYSIS-OF-EMERGI. Acesso em: 14/06/2026

Trabalho

Even3 Publicacoes