CLASSIFICAÇÃO DE DADOS EM COMPUTADORES QUÂNTICOS:
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Tipo de produção
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2023-06-14
Autores
MATHEUS TEIXEIRA
Orientador
Roberto Baginski Batista Santos
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Palavras-chave
Transistores,CPUs,computadores clássicos,computadores quânticos,aprendizado de máquina supervisionado,máquina de vetores de suporte quântica.
Resumo
À medida que nos aproximamos das dimensões mínimas dos transistores utilizados em CPUs,
nos aproximamos também dos limites computacionais dos computadores clássicos. Diante
da crescente demanda por maior poder de processamento para resolver problemas complexos,
surge a necessidade de uma ferramenta mais capacitada: os computadores quânticos. Em resposta
a essa situação, diversas áreas da computação estão sendo adaptadas para aplicar seus
métodos em computadores quânticos. Entre essas áreas, destaca-se o campo do aprendizado
de máquina. O presente trabalho descreve um método de aprendizado de máquina supervisionado
que utiliza a máquina de vetores de suporte quântica para a classificação de dados em um
computador quântico
As we approach the minimum physical size of transistors used in CPUs, we also come closer to the computational limits of classical computers. With the increasing demand for more pro- cessing power to solve complex problems, there arises a need for a more capable tool: quantum computers. In response to this situation, several areas of computing are being adapted to ap- ply their methods on quantum computers. Among these areas, one of the most prominent is machine learning. This work presents a supervised machine learning method using quantum support vector machines for data classification on a quantum computer.
As we approach the minimum physical size of transistors used in CPUs, we also come closer to the computational limits of classical computers. With the increasing demand for more pro- cessing power to solve complex problems, there arises a need for a more capable tool: quantum computers. In response to this situation, several areas of computing are being adapted to ap- ply their methods on quantum computers. Among these areas, one of the most prominent is machine learning. This work presents a supervised machine learning method using quantum support vector machines for data classification on a quantum computer.