O aprendizado de máquina quântico tem sido tratado como uma abordagem promissora para diversas áreas, entre elas a saúde biomédica e digital.No entanto, as evidências empíricas que sustentam sua aplicação nesses campos ainda permanecem limitadas e geralmente restritas a estudos em simuladores.Para tratar essas questões, este trabalho propõe a combinação de uma revisão sistemática com um estudo de caso empírico, de modo a servir como base para pesquisas futuras.Uma revisão sistemática alinhada ao PRISMA é conduzida sobre estudos de aprendizado de máquina quântico publicados entre 2018 e 2025, utilizando uma estrutura PICOC previamente definida, triagem em etapas e avaliação quantitativa de qualidade para avaliar configurações de execução, características dos conjuntos de dados, protocolos de validação, baselines clássicos e reprodutibilidade.Como resultado, um estudo de caso empírico é proposto para a classificação de câncer de mama a partir de imagens histopatológicas do conjunto BreakHis.O estudo de caso emprega um pipeline híbrido com extração e compressão clássica de características seguida por uma máquina de vetores de suporte quântica e com avaliação utilizando as seguintes métricas: acurácia, acurácia balanceada, precisão, recall, especificidade, F1-score, coeficiente de correlação de Matthews e AUC-ROC.No teste prático utilizando simulador, a máquina de vetores de suporte quântica alcançou 80,00% de acurácia, 78,03% de acurácia balanceada, 90,51% de precisão, 81,96% de recall, 74,09% de especificidade, 86,02% de F1-score, 51,96% de coeficiente de correlação de Matthews e 80,38% de AUC-ROC.Além disso, um teste reduzido em hardware IBM Quantum foi realizado no ibm_fez, com 80 imagens de treino, 80 imagens de teste, 128 shots por circuito, 9.562 circuitos e 1.223.936circuit-shots, demonstrando a executabilidade do kernel quântico de um qubit e permitindo quantificar seus desvios em relação ao kernel analítico.Em conjunto, a revisão e o estudo de caso estabelecem um mapa de evidências alinhado ao PRISMA e um protocolo experimental controlado para apoiar pesquisas futuras mais comparáveis em aprendizado de máquina quântico aplicado à saúde sob as limitações dos dispositivos quânticos ruidosos de escala intermediária, sem caracterizar vantagem quântica.
O aprendizado de máquina quântico tem sido tratado como uma abordagem promissora para diversas áreas, entre elas a saúde biomédica e digital.No entanto, as evidências empíricas que sustentam sua aplicação nesses campos ainda permanecem limitadas e geralmente restritas a estudos em simuladores.Para tratar essas questões, este trabalho propõe a combinação de uma revisão sistemática com um estudo de caso empírico, de modo a servir como base para pesquisas futuras.Uma revisão sistemática alinhada ao PRISMA é conduzida sobre estudos de aprendizado de máquina quântico publicados entre 2018 e 2025, utilizando uma estrutura PICOC previamente definida, triagem em etapas e avaliação quantitativa de qualidade para avaliar configurações de execução, características dos conjuntos de dados, protocolos de validação, baselines clássicos e reprodutibilidade.Como resultado, um estudo de caso empírico é proposto para a classificação de câncer de mama a partir de imagens histopatológicas do conjunto BreakHis.O estudo de caso emprega um pipeline híbrido com extração e compressão clássica de características seguida por uma máquina de vetores de suporte quântica e com avaliação utilizando as seguintes métricas: acurácia, acurácia balanceada, precisão, recall, especificidade, F1-score, coeficiente de correlação de Matthews e AUC-ROC.No teste prático utilizando simulador, a máquina de vetores de suporte quântica alcançou 80,00% de acurácia, 78,03% de acurácia balanceada, 90,51% de precisão, 81,96% de recall, 74,09% de especificidade, 86,02% de F1-score, 51,96% de coeficiente de correlação de Matthews e 80,38% de AUC-ROC.Além disso, um teste reduzido em hardware IBM Quantum foi realizado no ibm_fez, com 80 imagens de treino, 80 imagens de teste, 128 shots por circuito, 9.562 circuitos e 1.223.936circuit-shots, demonstrando a executabilidade do kernel quântico de um qubit e permitindo quantificar seus desvios em relação ao kernel analítico.Em conjunto, a revisão e o estudo de caso estabelecem um mapa de evidências alinhado ao PRISMA e um protocolo experimental controlado para apoiar pesquisas futuras mais comparáveis em aprendizado de máquina quântico aplicado à saúde sob as limitações dos dispositivos quânticos ruidosos de escala intermediária, sem caracterizar vantagem quântica.
Esta tese explora as interseções entre Aprendizado de Máquina e Informação Quântica, investigando como ferramentas de inteligência artificial podem ser aplicadas para resolver problemas fundamentais em sistemas quânticos complexos. O trabalho foca em dois desafios principais: a classificação de fases quânticas e a predição de sincronização quântica. Na classificação de fases quânticas, apresentamos três abordagens complementares. A primeira explora a independência de modelo, demonstrando como é possível treinar um classificador em dados provenientes de um modelo de Hamiltoniano e utilizá-lo para classificar fases em um modelo distinto. A segunda abordagem emprega algoritmos de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) com seleção de atributos baseada na técnica SHAP (Shapley Additive Explanations), otimizando a escolha de features relevantes para melhorar a precisão dos classificadores. Por fim, introduzimos o uso de redes generativas adversárias (GANs) para criar dados sintéticos, permitindo ampliar e diversificar os conjuntos de dados e, assim, aumentar a eficiência e a precisão das classificações. No segundo desafio, a predição de sincronização quântica, aplicamos um algoritmo de aprendizado supervisionado para prever a ocorrência de sincronização ou antissincronização em sistemas quânticos. Baseando-nos em dados iniciais da evolução temporal do sistema, demonstramos como identificar padrões que indicam a dinâmica futura desses fenômenos com alta confiabilidade. Esta tese contribui apresentando soluções inovadoras e um conjunto abrangente de ferramentas que conectam inteligência artificial à compreensão de sistemas quânticos. Os resultados obtidos oferecem insights valiosos para a compreensão e manipulação desses sistemas.
A aprendizagem de máquina quântica é um campo em rápido crescimento e tem surgido como uma alternativa à aprendizagem de máquina clássica para impulsionar a busca por soluções eficientes para certos problemas. Além disso, o avanço da tecnologia em Computação Quân- tica trouxe possibilidades para a execução de algoritmos em dispositivos quânticos reais. Aqui, centramos nossa pesquisa no estudo de uma das tarefas mais comuns dentro da aprendizagem de máquina, a classificação supervisionada. Nos nossos estudos, limitamos a temática para os classificadores quânticos baseados em distância, visando a execução dos mesmos em disposi- tivos quânticos ruidosos de escala intermediária (Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)). Embora algoritmos quânticos anteriores para classificação baseada em distância tenham se mostrado promissores, muitos deles não são adequados com os dispositivos NISQ e não con- seguem lidar com problemas envolvendo múltiplas classes. O Hadamard Classifier (HC) é um modelo quântico de aprendizagem de máquina baseado em distância para reconhecimento de padrões. A partir dele, desenvolvemos dois classificadores quânticos baseados em distância para execução em dispositivos NISQ: o primeiro deles, Quantum One-Class Classifier (QOCC), é um modelo de classificação elementar. Nosso objetivo com o QOCC é oferecer um classi- ficador que consuma menos recursos computacionais quânticos, estando menos propenso aos erros provenientes de ruídos, ao mesmo tempo em que possui desempenho competitivo quando comparado a análogos clássicos. Os resultados obtidos nos experimentos com o QOCC foram promissores e confirmaram um desempenho equiparável tanto contra classificadores clássicos quanto contra o HC, mesmo usando menos qubits (bits quânticos) e menos operações quânti- cas. Em seguida, focamos nossos esforços em utilizar o QOCC como base para um classificador multiclasse. Nossa motivação para isso consistiu na carência desse tipo de classificador na li- teratura da aprendizagem de máquina quântica e na impossibilidade atual de executar, em dispositivos NISQ, algumas rotinas presentes nos classificadores multiclasse existentes. Propo- mos o quantum Variational Distance-based Centroid Classifier (qVDCC), que faz uso da teoria dos circuitos quânticos variacionais para, em um esquema híbrido de computação quântica- clássica, realizar a classificação de bases de dados multiclasse. Essa abordagem nos permitiu utilizar o maquinário bem-estabelecido da aprendizagem de máquina clássica para encontrar e otimizar centroides artificiais para as bases de dados que minimizassem suas distâncias para os demais dados da respectiva classe. Simulamos o funcionamento do qVDCC em dois ambientes distintos: primeiramente em uma simulação ideal (livre de erros); em seguida, em um uma simulação ruidosa que mimetiza um dispositivo NISQ. Mais uma vez, nossos resultados se mostraram promissores e competitivos em relação aos classificadores clássicos.
A computação quântica é uma área de pesquisa recente que engloba três áreas conhecidas: matemática, física e computação. Com as pesquisas na área de algoritmos\nquânticos veio a necessidade de entender e expressar tais algoritmos do ponto de vista de programação. Diversas linguagens e modelos para programação quântica de alto nível têm sido propostas nos últimos anos. A Mecânica Quântica (MQ) é um conjunto de regras matemáticas que servem para a construção de teorias físicas, desde a sua criação até os dias de hoje ela tem sido aplicada em diversos ramos. Neste contexto se desenvolveu a Computação Quântica, talvez a mais espetacular proposta de aplicação prática da MQ. A dificuldade de se desenvolver algoritmos quânticos propicia o uso de técnicas alternativas à solução de problemas puramente algorítmica, como por exemplo o aprendizado de máquinas e algoritmos genéticos. Carlo Trugenberger propõe um modelo de memória\nquântica associativa onde os padrões binários de n bits são armazenados em superposição com um subconjunto apropriado da base computacional de n qubits. Este modelo resolve o problema de escassez de capacidade bem conhecida da memória clássica associativa,provendo uma melhoria grande em capacidade. A distribuição proposta por Trugenberger usa a distância de Hamming, em que as amplitudes tem um pico nos padrões armazenados, que tem menor distância em relação à entrada. A precisão do reconhecimento de padrões pode ser ajustado por um parâmetro b, isto é, aumentando b aumenta a probabilidade\nde reconhecimento. Este trabalho analisa a diversidade genética das abelhas sem ferrão Melipona quinquefasciata, obtidas de várias colônias silvestres, em localidades distintas\nda Chapada do Araripe-CE, Chapada da Ibiapaba-CE, cidade do Canto do Buriti-PI e Luziânia-GO. As sequências de DNA foram transformados substituindo A por 00, G por 01, C por 10 e T por 11. Os resultados mostram que essa probabilidade é muito eficiente para reconhecer os padrões de sequências de DNA das abelhas sem ferrão Melipona quinquefasciata\ndas regiões 18S e ITS1 parcial. O algoritmo não é computacionalmente eficiente em um computador clássico, mas será extremamente eficiente em um computador quântico. Concluiu-se que este método de reconhecimento quântico de padrões é melhor que o método clássico utilizado por Pereira.
[pt] A superioridade de desempenho dos algoritmos quânticos, em alguns problemas específicos, reside no uso direto de fenômenos da mecânica quântica para realizar operações com dados em computadores quânticos. Esta característica fez surgir uma nova abordagem, denominada Computação com Inspiração Quântica, cujo objetivo é criar algoritmos clássicos (executados em computadores clássicos) que tirem proveito de princípios da mecânica quântica para melhorar seu desempenho. Neste sentido, alguns algoritmos evolutivos com inspiração quântica tem sido propostos e aplicados com sucesso em problemas de otimização combinatória e numérica, apresentando desempenho superior àquele dos algoritmos evolutivos convencionais, quanto à melhoria da qualidade das soluções e à redução do número de avaliações necessárias para alcançá-las. Até o presente momento, no entanto, este novo paradigma de inspiração quântica ainda não havia sido aplicado à Programação Genética (PG), uma classe de algoritmos evolutivos que visa à síntese automática de programas de computador. Esta tese propõe, desenvolve e testa um novo modelo de algoritmo evolutivo com inspiração quântica, denominado Programação Genética Linear com Inspiração Quântica (PGLIQ), para a evolução de programas em código de máquina. A Programação Genética Linear é assim denominada porque cada um dos seus indivíduos é representado por uma lista de instruções (estruturas lineares), as quais são executadas sequencialmente. As contribuições deste trabalho são o estudo e a formulação inédita do uso do paradigma da inspiração quântica na síntese evolutiva de programas de computador. Uma das motivações para a opção pela evolução de programas em código de máquina é que esta é a abordagem de PG que, por oferecer a maior velocidade de execução, viabiliza experimentos em larga escala. O modelo proposto é inspirado em sistemas quânticos multiníveis e utiliza o qudit como unidade básica de informação quântica, o qual representa a superposição dos estados de um sistema deste tipo. O funcionamento do modelo se baseia em indivíduos quânticos, que representam a superposição de todos os programas do espaço de busca, cuja observação gera indivíduos clássicos e os programas (soluções). Nos testes são utilizados problemas de regressão simbólica e de classificação binária para se avaliar o desempenho da PGLIQ e compará-lo com o do modelo AIMGP (Automatic Induction of Machine Code by Genetic Programming), considerado atualmente o modelo de PG mais eficiente na evolução de código de máquina, conforme citado em inúmeras referências bibliográficas na área. Os resultados mostram que a Programação Genética Linear com Inspiração Quântica (PGLIQ) apresenta desempenho geral superior nestas classes de problemas, ao encontrar melhores soluções (menores erros) a partir de um número menor de avaliações, com a vantagem adicional de utilizar um número menor de parâmetros e operadores que o modelo de referência. Nos testes comparativos, o modelo mostra desempenho médio superior ao do modelo de referência para todos os estudos de caso, obtendo erros de 3 a 31% menores nos problemas de regressão simbólica, e de 36 a 39% nos problemas de classificação binária. Esta pesquisa conclui que o paradigma da inspiração quântica pode ser uma abordagem competitiva para se evoluir programas eficientemente, encorajando o aprimoramento e a extensão do modelo aqui apresentado, assim como a criação de outros modelos de programação genética com inspiração quântica.
Desde a primeira vez que computação quântica foi concetualizada por Feynman, simulação quântica tem estado na vanguarda das possiveis aplicações de interesse. Os custos proibitivos de simular sistemas quânticos com computadores classicos são uma forte motivação para a investigação em computação quântica. Ao longo da última década, tem-se observado um progresso notável no desenvolvimento de hardware quantico. No entanto, os obstáculos entre nos e a era de vantagem quantica util mantem-se essencialmente os mesmos: A informação quântica e fragil, e protegê-la é um desafio. Visto que os dispositivos quânticos atuais são ruidosos e tem um número limitado de qubits, desenvolver algoritmos que possam ser executados neles e uma area de investigação importante. Por resultarem em circuitos de preparação de estado (ansatze) pouco profundos e treinaveis, algoritmos quânticos variacionais (VQAs) adaptativos são uma opção promissora. O primeiro algoritmo nesta classe, o ADAPT-VQE, pode ser utilizado para problemas de estrutura eletronica, otimização combinatoria, materia condensada, sistemas periódicos no tempo, entre outros. Nesta tese, são propostas varias melhorias para VQAs adaptativos, com o objetivo de diminuir os custos e aumentar a viabilidade a curto prazo. Propõe-se um otimizador quasi-Newton para VQAs adaptativos que reduz os custos de medição necessários para implementar estes algoritmos em hardware quântico, bem como o tempo necessario para os simular classicamente. Propõe-se ainda um novo conjunto de operadores — “operatores de intercambio acoplado” (CEOs) — que resulta no menor numero de portas quanticas e na menor profundidade de circuito entre todas as propostas na literatura. Combina-se varios desenvolvimentos-chave e mostra-se uma redução dramatica dos recursos computacionais quânticos necessários em comparação com as primeiras versões do algoritmo ou com ansätze estáticos para VQE. Adicionalmente, propõe-se uma versão codesenhada do ADAPT-VQE (Co-ADAPT-VQE) onde o hardware quântico e tido em consideração na construção do ansatz. Este paradigma pode ser utilizado para otimizar circuitos de preparação de estado em qualquer dispositivo, colmatando limitações como conetividade limitada, tempos de coerencia curtos, e erros nas portas quanticas. Finalmente, propomos estrategia para mitigar “vales de gradientes”, um problema de convergência especifico ao ADAPT-VQE.
Primeiramente, agradeço à minha família, Valéria, Jovane e Ádrian, pelo incentivo e apoio incondicional que me permitiram chegar até aqui.Expresso minha profunda gratidão ao professor Carlile, que tem sido meu orientador desde a graduação.Muito obrigado por acreditar em mim, pela paciência e por me acompanhar ao longo de todo esse tempo.Gostaria de agradecer ao Wagner, por ter sido um parceiro de pesquisa e quase um coorientador nesse final de mestrado.À Clara, obrigado pela companhia, pelo carinho e por estar ao meu lado, tornando essa jornada mais leve.Agradeço imensamente à equipe da OMU (Júlia, Denis e Speck), não apenas pela convivência, mas por compartilharem da visão de que a extensão é parte fundamental e indissociável da vida universitária.Aos funcionários do IMECC, cuja dedicação nos bastidores torna nosso trabalho possível.Deixo um agradecimento especial à Luciana, Douglas, Edelina, Edson, Magali, Luciana, Rodrigo e a todos os demais que contribuem para o funcionamento do instituto.Aos meus amigos e colegas que, de diferentes formas, contribuíram para a minha formação pessoal e acadêmica.O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior -Brasil (CAPES) -Código de Financiamento 001.Agradeço ao PICME pelo financiamento que possibilitou a realização deste trabalho."The story so far: In the beginning the Universe was created.This has made a lot of people very angry and been widely regarded as a bad move" (Douglas Adams) Resumo O Problema de Geometria de Distâncias Molecular Discretizável (DMDGP) consiste em determinar a estrutura tridimensional de uma molécula a partir de um conjunto esparso de distâncias interatômicas.Embora abordagens clássicas, como o algoritmo Branch-and-Prune (BP), resolvam instâncias desse problema explorando uma árvore binária de busca, elas sofrem de complexidade exponencial no pior caso.Este trabalho propõe e formaliza uma abordagem quântica para o DMDGP utilizando o Algoritmo de Grover, visando uma aceleração quadrática na busca por conformações válidas.Inicialmente, apresentamos um algoritmo clássico otimizado para a detecção de simetrias no espaço de busca com complexidade linear O(|E p |+|V |), utilizando uma estratégia de fusão de intervalos.Em seguida, desenvolvemos o mapeamento da árvore de busca do BP para um registro quântico, onde os estados de superposição codificam as escolhas dos ângulos de torção.A contribuição central desta dissertação reside no design de oráculos quânticos robustos.Superando as limitações de formulações anteriores dependentes do tamanho da molécula, propomos oráculos independentes de tamanho baseados em funções contínuas limitadas, especificamente a Sigmoide e a Arco-tangente.Essas construções permitem converter a função de custo contínua em uma decisão binária baseada apenas na precisão desejada, aumentando a portabilidade do algoritmo para dispositivos quânticos de escala intermediária (NISQ).