Construção de um módulo quântico para o classificador baseado em floresta de caminhos ótimos

Abstract

O interesse pela computação quântica tem experimentado um aumento constante, impulsionado principalmente pelas recentes inovações tecnológicas anunciadas por empresas renomadas, como a IBM e a Google. Essas inovações têm o potencial de solucionar desafios significativos em diversos setores, como financeiro, médico, físico, farmacêutico, químico, entre outros. Esse potencial advém da capacidade da computação quântica de resolver problemas que eram anteriormente considerados inviáveis. Concomitantemente a esse crescimento, o campo do aprendizado de máquina tem se destacado como uma ferramenta computacional crucial para o desenvolvimento de novas soluções e tecnologias. Desta forma, o trabalho tem por interesse implementar e avaliar um módulo quântico para o classificador baseado em floresta de caminhos ótimos para explorar a abordagem híbrida do aprendizado de máquina quântico. Os experimentos conduzidos revelaram desafios a serem superados, no entanto, a implementação demonstrou ser promissora devido à sua viabilidade, além de representar o primeiro estudo sobre a aplicação da computação quântica neste classificador em específico.

Interest in quantum computing has seen a consistent upward trend, primarily propelled by recent technological advancements unveiled by esteemed companies such as IBM ad Google. These breakthroughs possess the potential to address significant challenges across various sectors, including finance, healthcare, physics, pharmaceuticals, chemistry, and others. This potential arises from the capability of quantum computing to tackle problems that were hitherto deemed impracticable. Concurrently with this burgeoning interest, the field of machine learning has emerged as a pivotal computational tool for the development of novel solutions and technologies. Hence, the objective of this research is to implement and assess a quantum module for the classifier, utilizing a forest of optimal paths to explore the hybrid approach to quantum machine learning. The conducted experiments have unveiled certain challenges that need to be surmounted. Nonetheless, the implementation has demonstrated promise owing to its feasibility, in addition to representing the pioneering study on the application of quantum computing in this specific classifier.