Projetos de Pesquisa

 

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Adenilton José da Silva

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • aprendizado em dispositivos quânticos de escala intermediária
  • A computação quântica permite a resolução de alguns problemas com um ganho exponencial no tempo de execução quando comparada com os computadores atuais ou clássicos. Devido ao ruído e a escala intermediária dos processadores quânticos, as vantagens teóricas ainda não puderam ser verificadas. Na aprendizagem de máquina quântica (AMQ) a computação quântica é utilizada para resolver as limitações da aprendizagem de máquina. Diversos algoritmos de aprendizado já foram propostos, mas ainda não foi realizado um experimento que comprove os ganhos da AMQ sobre sua versão clássica. A dificuldade de realização experimental da AMQ ocorre devido a limitações do Hardware e necessidade de desenvolvimento de algoritmos de aprendizado específicos para os dispositivos de escala intermediária. Este projeto irá investigar o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado para dispositivos quânticos que possuam vantagens em relação ao tempo de processamento, memória ou capacidade de aprendizado e que possam ser executados em dispositivos ruidosos de escala intermediária. Com o advento dos primeiros processadores quânticos os algoritmos desenvolvidos terão impacto em diversas áreas do conhecimento, acelerando o desenvolvimento de sistemas inteligentes através do uso de processadores quânticos. Será investigado o desenvolvimento de algoritmos quânticos de treinamento para modelos híbridos (clássicos/quânticos) de aprendizado com ganhos em relação a aprendizagem de máquina clássica e que possam ser executados nos dispositivos quânticos atuais. Os primeiros experimentos com dispositivos reais com vantagens em relação aos computadores clássicos foram realizados em 2019 e existe uma expectativa de que problemas práticos possam ser resolvidos nos próximos anos. Diversas estratégias serão utilizadas para o desenvolvimento dos algoritmos. Por exemplo, circuitos quânticos variacionais, aprendizado baseado em distância e o treinamento quântico de modelos clássicos de aprendizagem de máquina.
  • Universidade Federal de Pernambuco - PE - Brasil
  • 16/03/2022-31/03/2025