Revista Brasileira de Ensino de Física (Sep 2024)

Introdução ao aprendizado de máquina quântico, suas aplicações e vantagens

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

DOI
https://doi.org/10.1590/1806-9126-rbef-2024-0230
Journal volume & issue
Vol. 46

Abstract

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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.

Keywords