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Adenilton José da Silva

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • otimização em dispositivos quânticos ruidosos de escala intermediária
  • Espera-se que em breve os dispositivos quânticos ruidosos e de escala intermediária tenham aplicabilidade prática e estejam disponíveis comercialmente. A construção destes dispositivos é motivada pelo ganho em eficiência, em alguns casos exponencial, na resolução de certos problemas computacionais. Embora esses dispositivos não sejam universais, já que só podem executar circuitos com profundidade limitada, existem provas de conceito em inteligência artificial, finanças e outras áreas indicando potenciais benefícios do desenvolvimento desta tecnologia. Os resultados são particularmente positivos quando consideramos problemas de otimização, sendo vasta a documentação da aplicabilidade de métodos de computação quântica tais como Annealing, o QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm), o VQE (Variational Quantum Eigensolver), entre outros, para solução de problemas em contexto industrial. Crucial para a implementação destas tecnologias, é o trade-off entre métodos clássicos e quânticos, que permite contornar as eventuais limitações dos dispositivos quânticos garantindo que o ganho computacional destes dispositivos ocorra estrategicamente nos processos em que a diferença de custo clássico-quântico é mais pronunciada. Considerando este cenário, neste projeto serão investigados algoritmos clássicos para otimização de sistemas quânticos e algoritmos quânticos aplicados a sistemas clássicos e quânticos. Mais especificamente, pretendemos investigar a i) otimização dos recursos necessários para a implementação de circuitos quânticos; ii) otimização com foco em aprendizado de máquina; iii) estudo de heurísticas clássicas para sistemas inteligentes quânticos, com aplicações em finanças; iv) heurísticas quânticas para otimização de sistemas clássicos e quânticos; e v) mitigação de ruído em diversas aplicações.
  • Universidade Federal de Pernambuco - PE - Brasil
  • 25/11/2022-28/02/2026
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