COMPUTAÇÃO QUÂNTICA E APRENDIZADO DE MÁQUINA: UMA ABORDAGEM QUÂNTICA EM GRAFOS

LUCAS BEZERRA STORINO; Franklin Marquezino

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Trabalho

Título do Trabalho

COMPUTAÇÃO QUÂNTICA E APRENDIZADO DE MÁQUINA: UMA ABORDAGEM QUÂNTICA EM GRAFOS

Autores

LUCAS BEZERRA STORINO
Franklin Marquezino

Modalidade

Resumo apresentação oral padrão

Área temática

Centro de Tecnologia (CT)/Ciência da Computação

Data de Publicação

22/03/2021

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/jgmictac/317084-computacao-quantica-e-aprendizado-de-maquina--uma-abordagem-quantica-em-grafos

ISBN

978-65-5941-128-3

Palavras-Chave

Computação Quântica, Programação Quântica, Machine Learning

Resumo

No escopo da computação quântica, muito se discute sobre a chamada Supremacia Quântica, que diz que uma máquina quântica poderia resolver certos problemas que nenhum computador clássico conseguiria num tempo viável. Essa discussão diz respeito tanto a construção dessas máquinas quanto no estudo dos algoritmos que resolvem esses problemas. O plano de pesquisa deste projeto de iniciação científica visa exatamente o segundo tópico: a programação quântica. Essa que difere da programação convencional clássica uma vez que o hardware das máquinas usadas são projetados visando os fenômenos quânticos. O tópico inicial ao estudo da programação quântica é o de revisão de álgebra linear. Após isso, somos apresentados ao conceito do qubit, a unidade básica de memória de um computador quântico. Assim como o bit convencional, ele assume estado lógico 0 ou 1 no final da computação. Contudo, sua diferença com o bit se encontra durante a computação, uma vez que o qubit admite a coexistência simultânea dos dois valores lógicos. Essa coexistência quântica é representada por uma soma de vetores ortogonais. O coeficiente de cada um desses vetores é um número complexo chamado de amplitude do estado, e o quadrado dessa amplitude é a probabilidade do resultado da computação dar o estado lógico representado pelo vetor vinculado a esse coeficiente. Com base nos qubits e na manipulação deles, através de portas lógicas quânticas, é que se cria os programas quânticos. Muitos algoritmos que seguem esse paradigma já foram estudados e são bem conhecidos na literatura, esses que resolvem problemas de forma mais eficiente que os algoritmos convencionais. Entre eles temos o Algoritmo de Deutsch [1], que determina o comportamento de uma função booleana, sendo ela balanceada ou constante. Outro exemplo é o Algoritmo de Bernstein-Vazirani [2] que encontra o coeficiente de uma função caixa-preta booleana, esse que obteve ganho linear em comparação ao seu algoritmo convencional. Nessa ótica, o objetivo inicial da pesquisa é estudar a computação quântica visando procurar a relevância desse outro jeito de fazer computação dentro de problemas conhecidos, seja no âmbito da teoria, procurando otimizar algoritmos convencionais, seja na aplicação em outras áreas da ciência. Em um segundo momento, iremos abordar especificamente uma abordagem quântica em Algoritmos em Gráficos usando o paradigma de Machine Learning Quântico. Como auxílio para a pesquisa, temos em mãos a apostila “Introdução à Programação de Computadores Quânticos” elaborada por Franklin Marquezino e Renato Portugal como base para os estudos, fora o simulador de circuitos quânticos dos computadores quânticos da IBM, onde podemos simular nossos circuitos para analisar tanto respostas de exercícios propostos ou até teorias que possamos ter no futuro. Referências [1] D. Deutsch. Quantum theory, the Church-Turing principle and the universal quantum computer. [2] E. Bernstein and U. Vazinari. Quantum complexity theory.

Título do Evento: XLII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural (JICTAC 2020 - Edição Especial) - Evento UFRJ
Título dos Anais do Evento: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

STORINO, LUCAS BEZERRA; MARQUEZINO, Franklin. COMPUTAÇÃO QUÂNTICA E APRENDIZADO DE MÁQUINA: UMA ABORDAGEM QUÂNTICA EM GRAFOS.. In: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural. Anais...Rio de Janeiro(RJ) UFRJ, 2021. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/jgmictac/317084-COMPUTACAO-QUANTICA-E-APRENDIZADO-DE-MAQUINA--UMA-ABORDAGEM-QUANTICA-EM-GRAFOS. Acesso em: 02/07/2025