Otimização e aprendizado de máquina quântico: algoritmos variacionais e aplicações

Resumo

Este projeto de pesquisa tem como objetivo investigar o potencial e as aplicações dos algoritmos quânticos em otimização e aprendizado de máquina, com foco em sistemas quânticos abertos e a integração com técnicas clássicas de aprendizado de máquina para melhorar a performance destes algoritmos. Além disso, o projeto também visa estudar problemas simples de aprendizado de máquina quântico considerando sistemas quânticos abertos. A pesquisa explorará estudos de caso específicos para demonstrar as vantagens e desafios associados a essa abordagem híbrida. Primeiramente, o projeto analisará diversos algoritmos, em especial o QAOA e o FALQON, examinando as propriedades e limitações desses algoritmos. Em seguida, além de incluirmos estratégias de aprimoramento, a pesquisa investigará a combinação de técnicas clássicas de aprendizado de máquina, como Support Vector Machines e redes neurais, com algoritmos quânticos, a fim de melhorar a eficiência e a acurácia dos métodos quânticos. Por fim, o projeto explorará uma série de estudos de caso que ilustrem a aplicação prática dos algoritmos variacionais e das técnicas híbridas, em especial na área de logística e finanças. Esses estudos de caso permitirão avaliar a eficácia das abordagens propostas, principalmente em sistemas quânticos abertos, e identificar possíveis desafios e oportunidades para futuras pesquisas. (AU)