São Paulo — InkDesign News — Uma nova pesquisa em aprendizado de máquina e computação quântica aponta o potencial da combinação de técnicas clássicas e quânticas para resolver problemas complexos de maneira mais eficiente.
Arquitetura de modelo
Na implementação do modelo, a pesquisa utilizou uma abordagem híbrida, onde algoritmos clássicos foram aliados a qubits para explorar espaços de solução vastos com maior eficiência. A introdução de métodos de otimização, como máquinas de vetores de suporte quânticos (“Quantum SVM”), demonstra como modelos quânticos podem aprimorar a detecção de anomalias em conjuntos de dados complexos.
“Com a capacidade de manipular estados quânticos, estamos atentos à forma como otimizamos nossos processos na busca por soluções práticas para problemas reais” (“By harnessing the ability to manipulate quantum states, we are keen on how we optimize our processes in finding practical solutions to real-world problems”)— Dr. João Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo.
Treinamento e otimização
O treinamento do modelo envolveu a utilização de “quantum kernel methods”, que, ao contrário das técnicas tradicionais, permite uma computação paralela, utilizando superposição e entrelaçamento para aumentar a velocidade e a precisão do aprendizado. O tempo de treinamento foi significativamente reduzido, demonstrando a viabilidade da implementação de recursos quânticos nos fluxos de trabalho atuais.
A pesquisa também analisou a eficiência de algoritmos variacionais na adaptação de arquiteturas de rede neural quântica, assim como a necessidade de técnicas de correção de erro para garantir a estabilidade das operações em hardware. Esses elementos são cruciais, uma vez que o desempenho dos modelos depende da integridade dos dados manipulados.
Resultados e métricas
Os resultados mostraram uma acurácia superior na identificação de anomalias, com a abordagem quântica alcançando 77% de recall, comparado aos métodos clássicos, que apresentaram desempenho inferior em taxa de falsos positivos. “Estamos apenas começando a explorar os limites do aprendizado quântico; os resultados foram promissores, mas ainda há muito a desenvolver” (“We are just beginning to explore the limits of quantum learning; the results have been promising, but there is still much to develop”)— Ana Costa, Engenheira de Dados, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.
Em comparação com os métodos clássicos que alcançaram um recall de 100%, a combinação de técnicas clássicas e quânticas mostrou-se eficaz em manter um equilíbrio entre precisão e eficiência em grandes conjuntos de dados, um fator decisivo para aplicações em áreas como saúde e finanças.
Os próximos passos incluem a exploração de métodos híbridos em ambientes de produção e a validação em problemas do mundo real. A pesquisa indica que o futuro do aprendizado de máquina pode estar intimamente ligado ao avanço das tecnologias quânticas, potencializando a capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
