Este estudo propõe uma revisão sistemática que analisa as aplicações e as perspectivas futuras da integração de redes neurais com computação quântica, com um foco especial no uso de um dos frameworks mais utilizados na literatura, o Qiskit. Ao explorar como o Qiskit é utilizado para potencializar essas integrações, esperamos proporcionar uma compreensão mais detalhada das capacidades emergentes e dos desafios enfrentados pelos pesquisadores na área. O estudo destaca resultados importantes para identificar os avanços atuais e futuros nestes campos.
Este estudo propõe uma revisão sistemática que analisa as aplicações e as perspectivas futuras da integração de redes neurais com computação quântica, com um foco especial no uso de um dos frameworks mais utilizados na literatura, o Qiskit. Ao explorar como o Qiskit é utilizado para potencializar essas integrações, esperamos proporcionar uma compreensão mais detalhada das capacidades emergentes e dos desafios enfrentados pelos pesquisadores na área. O estudo destaca resultados importantes para identificar os avanços atuais e futuros nestes campos.
A computação quântica vem se destacando como uma das inovações tecnológicas mais relevantes do século XXI, oferecendo novas abordagens para o processamento de informações e apresentando desempenho superior à computação clássica em problemas de alta complexidade. Baseada nos fundamentos da mecânica quântica, especialmente nos princípios de superposição e entrelaçamento, essa tecnologia possibilita representar e manipular múltiplos estados de informação de forma simultânea. Considerando sua importância crescente na ciência e na engenharia, este trabalho tem como objetivo analisar o estado atual, os desafios e as principais aplicações da computação quântica, com ênfase em suas repercussões em áreas estratégicas como a segurança digital, a inteligência artificial e a simulação de materiais. A pesquisa foi conduzida por meio de uma revisão bibliográfica. Os resultados mostram que a computação quântica tende a redefinir os limites da ciência computacional, abrindo novas possibilidades em campos como a criptografia, o aprendizado de máquina e as ciências dos materiais. Observou-se, contudo, que a consolidação dessa tecnologia ainda depende da superação de obstáculos técnicos, como a instabilidade dos qubits, os processos de correção de erros e a escalabilidade dos sistemas. Conclui-se que o avanço da computação quântica requer a integração entre pesquisa científica, desenvolvimento tecnológico e formação interdisciplinar, fatores indispensáveis para que essa área se firme como base dos sistemas computacionais do futuro.
Resumo: Este trabalho aborda como utilizar a plataforma de computação quântica da empresa IBM e seu framework, conhecido na literatura como IBM Q Experience e Qiskit, respectivamente.Esta plataforma fornece um conjunto de processadores quânticos acessados via nuvem.Esses processadores quânticos podem ser acessados gratuitamente por pesquisadores de diversas áreas: físicos, matemáticos, engenheiros, educadores.Qiskit é um framework de desenvolvimento fornecido pela mesma empresa, que fornece, além da simulação local, a conexão entre o usuário e o processador quântico onde se deseja executar circuitos quânticos ou algoritmos, voltados ao ensino de computação quântica.Nosso trabalho teve como objetivo fornecer um circuito simples que emaranha 2-qubits, utilizando o Qiskit como recurso pedagógico para estudar conceitos básicos da computação quântica como portas, circuitos e, além disso, ainda temos o processo de medição de qubits disponível neste framework.Após a revisão teórica, implementamos as portas e circuitos quânticos no Qiskit, fornecendo o código, o resultado da simulação e, a visualização gráfica desses resultados.Concluímos que o Qiskit provou ser um importante recurso pedagógico para explorar vários conceitos da mecânica quântica e da computação, como portas, circuitos, emaranhamento e medidas quânticas.Na visualização gráfica, o Qiskit pode auxiliar na discussão dos resultados obtidos em circuitos simples e complexos, com foco na pesquisa e ensino da computação quântica.
Introdução: A computação quântica representa uma mudança fundamental em relação à computação clássica, ao utilizar princípios da mecânica quântica como superposição, emaranhamento e interferência. Desde as propostas iniciais de Feynman e Deutsch, a área tem avançado significativamente, embora ainda enfrente grandes desafios técnicos e conceituais para sua consolidação. Objetivo: analisar os principais desafios envolvidos no desenvolvimento da computação quântica e suas aplicações práticas potenciais, com destaque para os campos da criptografia, otimização, simulação de sistemas físicos e aprendizado de máquina. Metodologia: Consistiu-se na utilização de bases de dados eletrônicas mediante a realização de uma revisão integrativa da literatura e de um estudo descritivo com enfoque qualitativo. Tal processo foi conduzido a partir da seleção de artigos disponíveis na Scientific Electronic Library (SciELO), seguindo critérios de inclusão que priorizaram publicações dos últimos quatro anos, voltadas especificamente para estudos relacionados à computação quântica, com foco em avanços tecnológicos, gargalos técnicos e perspectivas futuras. Resultados e Discussão: Percebeu-se que a computação quântica tem avançado, mas ainda enfrenta desafios significativos. Na simulação de sistemas físicos e químicos, ela pode modelar moléculas complexas com grande precisão, beneficiando áreas como a farmacologia e a engenharia de materiais. Em otimização e logística, a computação quântica pode oferecer soluções mais rápidas para problemas de alocação e roteamento. Já na inteligência artificial, estudos sugerem que técnicas quânticas podem acelerar o processamento de dados e o treinamento de modelos, potencializando o desempenho de sistemas de aprendizado. Considerações: Apesar de ainda estar em estágio experimental, a computação quântica avança rapidamente e apresenta um enorme potencial disruptivo. No entanto, para que isso se concretize, será necessário superar desafios tecnológicos consideráveis por meio da colaboração entre universidades, empresas e governos.
Resumo: Este artigo trata da utilização da plataforma de processadores quânticos, conhecida na literatura como IBM Q Experience, como um recurso pedagógico para a disciplina de computação quântica.Por meio da utilização do Qiskit, um pacote de desenvolvimento fornecido gratuitamente pela empresa IBM, que fornece a ligação entre o usuário e o processador.Os circuitos quânticos devem ser rodados nesses processadores quânticos, como também, a possibilidade de simulação de projetos de circuitos localmente.Nos concentramos na caracterização do Qiskit referente a vários aspectos práticos dos códigos.Para esse fim, catalogamos as portas lógicas quânticas em duas tabelas demonstrando que o Qiskit pode ser útil como um recurso didático para os cursos de computação quântica.Destacamos também que o Qiskit possui mecanismos básicos para o processamento da informação, consequentemente, a criação de circuitos e portas quânticas com medidas nas bases computacionais tornam-se mais fácil.Um exemplo de um circuito quântico foi adotado para a demonstração dos conceitos, simulação do circuito e visualização gráfica dos resultados via Qiskit.Concluímos que o framework Qiskit é um recurso pedagógico importante para explorar vários conceitos da computação quântica, tais como: portas lógicas, circuitos e medidas quânticas.Na visualização gráfica, o Qiskit pode auxiliar na discussão dos resultados obtidos de circuitos simples e complexos, voltados para o ensino e pesquisa da computação quântica.
Este trabalho apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre o ensino de Computação Quântica (CQ) de 2010 a 2023, com artigos indexados nas bases Scopus, Web of Science e Scielo. Foram selecionados 50 artigos dos 283 inicialmente encontrados. Nosso estudo oferece um panorama dessas publicações, identificando a natureza dos trabalhos, o nível de ensino, o objetivo central, a metodologia utilizada, as justificativas para o ensino de CQ, as ferramentas e recursos empregados, os principais conteúdos ensinados e os resultados e recomendações. Dentre os resultados, destaca-se que a maioria dos estudos foca no nível de graduação e são propostas, com poucas pesquisas empíricas e relatos de experiência. Identificamos uma carência de referenciais teórico-metodológicos e uma lacuna na formação de professores, com apenas um estudo neste tema. A introdução da CQ é frequentemente feita através da programação quântica, aproveitando ferramentas para a construção de circuitos quânticos, valorizados pela indústria. Os desafios incluem falta de clareza nos objetivos educacionais e métodos de ensino. Recomendações incluem a integração de tópicos quânticos desde níveis introdutórios, continuidade na pesquisa, desenvolvimento de materiais educativos e parcerias com a indústria. O interesse no ensino de CQ é impulsionado pelo potencial de impacto das tecnologias quânticas na economia global.
Redes Neurais Artificiais (RNA) têm sido utilizadas como modelos computacionais que aprendem a partir de um conjunto de dados e são capazes de extrapolar esse conhecimento a partir das generalizações inerentes ao seu processo de decisão. Com o crescimento da computação quântica como novo paradigma de processamento de informação, modelos quânticos de redes neurais têm sido propostos para coadunar os benefícios da computação quântica com os benefícios das RNAs. Os modelos quânticos de RNA existentes assumem a dificuldade de implementar a não-linearidade intrínseca dos neurônios que compõem a RNA, uma vez que tradicionalmente a computação quântica possui apenas operadores unitários. Há algumas propostas na literatura de modelos de neurônios que simulam essa não-linearidade, mas elas aparecem simulando alguma função não-linear específica, como a função de limiar ou arco-tangente. Há ainda as RNAs que possuem comportamento de memória associativa, fazendo a recuperação de informação a partir de uma entrada igual ou parecida com seus padrões armazenados. A implementação desses modelos envolve duas etapas, o processo de armazenamento e a recuperação de informação. Os modelos quânticos de memória associativa têm utilizado a superposição quântica para armazenamento e alguns modelos foram propostos para recuperação de informação. Nesse trabalho estendemos o funcionamento não-linear do Perceptron, permitindo que um neurônio quântico execute qualquer função não-linear discreta. O modelo proposto permite que o neurônio possa simular o comportamento dos neurônios clássicos assim como utilizar dos recursos intrínsecos da computação quântica como superposição e emaranhamento. Há também a proposição de um neurônio que possui memória interna e que pode armazenar informações de iterações anteriores a medida que ele é executado. Esse modelo permite incorporar informações espaço-temporais em seu modelo. Em termos de memórias associativas, propusemos a utilização de dois modelos de recuperação probabilística de informação, um não linear e outro linear, utilizando os algoritmos quânticos de Grover e transformada inversa de Fourier. Esse modelo de memória permite reconhecer informações óximas ou iguais ao conteúdo que está na memória e possui custo linear de operação.