Quem somos:
Quantum@C3 (ou QC3) é uma iniciativa de pesquisa associada ao Centro de Ciências Computacionais (C3) da Universidade Federal do Rio Grande (FURG) voltada à Computação Quântica e ao Aprendizado de Máquina Quântico. A iniciativa surgiu a partir da participação da FURG no desenvolvimento do currículo internacional IEEE/ACM/AAAI CS2023, que criou uma nova unidade de conhecimento Quantum Architectures na área de Arquitetura de Sistemas Computacionais. Esse trabalho abriu espaço para atividades de pesquisa em arquiteturas de sistemas computacionais híbridos clássicos e quânticos. Atualmente, o Quantum@C3 reúne pesquisadores e estudantes em projetos de pesquisa e cooperação internacional. As atividades que exploram a abordagem Data-Centric Quantum Machine Learning e sistemas quânticos distribuídos.
Pesquisa em Sistemas Computacionais Quânticos:
O Quantum@C3 investiga métodos e aplicações de sistemas computacionais quânticos voltados a problemas da indústria e a aplicações científicas. O time desenvolve projetos em detecção de anomalias, monitoramento de sistemas ciberfísicos, comunicação quântica ponto-a-ponto e ambientes inteligentes. A iniciativa ainda está em estágio de incubação e concentra esforços em resultados preliminares. Os projetos analisam limitações dos dispositivos quânticos atuais, como ruído, decoerência e disponibilidade restrita de qubits. A partir desses problemas de pesquisa, o grupo tem proposto métodos baseados no conceito de Data-Centric Quantum Machine Learning (DC-QML), desenvolvido recentemente no âmbito do Quantum@C3, com foco na relação entre dados, codificação quântica e desempenho dos algoritmos.
Pesquisa em Data-Centric Quantum Machine Learning:
Esta é uma das principais linhas de pesquisa do Quantum@C3. Essa abordagem investiga como a qualidade, a representação e a codificação dos dados afetam o desempenho de algoritmos quânticos. A iniciativa tem pesquisado as vantagens e também limitações da abordagem DC-QML. Atualmente, o foco está na construção de métodos que ampliem a aplicação prática do Aprendizado de Máquina Quântico (QML) em dispositivos quânticos QPUs.
