Aplicações de aprendizado de máquina clássico e quântico em informação quântica

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Mahlow, Felipe Rodrigues Perche [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de máquina; Informação quântica; Inteligência Artificial; Computação quântica; Quantum information; Quantum machine learning; Quantum phases; Quantum synchronization
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/310193; https://lattes.cnpq.br/6009645152550152

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.