Voltar
Artigo Acesso aberto Produção Nacional
BIBTEX RIS

Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens

2024; SOCIEDADE BRASILEIRA DE FÍSICA; Volume: 46; Linguagem: Português

10.1590/1806-9126-rbef-2024-0230

ISSN

1806-9126

Autores

Naomy Duarte Gomes, Togni Togni, Bruno Aparecido Cazotti Ramalho, Kleython José Coriolano Cavalcanti de Lacerda, Paulo H. Ferreira,

Tópico(s)

Numerical Methods and Algorithms

Resumo

Neste artigo, abordamos o campo emergente do aprendizado de máquina quântico (AMQ) e suas aplicações inovadoras. Exploramos uma visão geral das bases da mecânica quântica relevantes para o aprendizado de máquina, destacando como os princípios quânticos podem ser utilizados para processar informações de maneira mais eficiente em comparação às abordagens clássicas. Discutimos o passo a passo de um exemplo de algoritmo quântico utilizando Qiskit, comparando-o com seu análogo clássico. Abordamos as vantagens do AMQ, incluindo o potencial de aceleração em problemas de grande escala e a capacidade de lidar com dados altamente dimensionais. Por fim, são discutidos os desafios atuais e as perspectivas futuras do campo, enfatizando seu papel na transformação de diversos setores tecnológicos. Este artigo serve como uma introdução abrangente para aqueles interessados em explorar a interseção entre aprendizado de máquina e mecânica quântica, destacando as promissoras oportunidades que essa combinação oferece.

Referência(s)