Banca de DEFESA: NICOLAS MELO DE OLIVEIRA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: NICOLAS MELO DE OLIVEIRA
DATA : 06/08/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Virtual
TÍTULO:

Classificadores Quânticos Baseados em Distância para Dispositivos NISQ

PALAVRAS-CHAVES:

Computação Quântica. Aprendizagem de Máquina Quântica. 
Classificadores Baseados em Distância.

PÁGINAS: 76
RESUMO:

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 Quântica 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, onde o objetivo é 
classificar novos dados a partir da observação de outros dados previamente 
conhecidos. Na computação quântica, essa tarefa tem atraído atenção 
significativa por ter potencial para aprimorar métodos existentes e sugerir 
novas abordagens empregando as capacidades quânticas de computar. Nos 
nossos estudos, limitamos a temática para os classificadores quânticos 
baseados em distância, visando a execução dos mesmos em dispositivos 
quânticos ruidosos de escala intermediária (NISQ). Embora algoritmos 
quânticos anteriores para classificação baseada em distância tenham se 
mostrado promissores, muitos deles não são compatíveis com os dispositivos 
quânticos ruidosos atuais e não conseguem lidar adequadamente com problemas 
envolvendo múltiplas classes. Ainda, os erros existentes no hardware 
quântico atual e o baixo número de qubits disponíveis tornam necessário o 
uso de soluções que utilizem menos qubits e menos operações, mitigando tais 
obstáculos. Isto posto, realizamos um estudo sistemático a respeito de 
classificadores quânticos que usam a distância como medida de similaridade 
para entendermos as limitações e lacunas existentes na literatura. O 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, chamado QOCC, é um modelo de 
classificação elementar baseado no HC. Nosso objetivo com o QOCC é oferecer 
um classificador que consuma menos recursos computacionais quânticos, 
estando menos propenso aos erros provenientes dos ruídos presentes nos 
dispositivos NISQ atuais, 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 quânticas, 
sendo capaz, portanto, de mitigar erros dos computadores quânticos atuais. 
Em um segundo momento, 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 literatura da aprendizagem de 
máquina quântica e na impossibilidade atual de executar, em dispositivos 
NISQ, algumas rotinas presentes nos classificadores multiclasse existentes 
na literatura. Com isso, propomos o qVDCC, que faz uso da teoria dos 
circuitos quânticos variacionais (paramétricos) combinada com o QOCC para, 
em um esquema híbrido de computação quântica-clássica, realizar a 
classificação de bases de dados multiclasse. Essa abordagem nos permitiu 
aliar as capacidades de armazenamento de estados quânticos com 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 um 
ambiente livre de erros; em seguida, em um ambiente quântico ruidoso que 
mimetiza um dispositivo quântico real. Novamente, nossos resultados se 
mostraram promissores e competitivos para com classificadores clássicos.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - RUBENS VIANA RAMOS - UFC
Externo à Instituição - ISRAEL FERRAZ DE ARAUJO - OUTRA
Externo à Instituição - RENATO PORTUGAL - LNCC
Presidente - 1845999 - STEFAN MICHAEL BLAWID
Externo à Instituição - WILSON ROSA DE OLIVEIRA JUNIOR - UFRPE