Com o crescimento da computação quântica como um paradigma de processamento de informação, modelos quânticos de redes neurais têm sido propostos para unir os benefícios da computação quântica com os benefícios das Redes Neurais Artificiais (RNA). Existe uma dificuldade de implementar a não-linearidade dos neurônios em computadores quânticos, uma vez que tradicionalmente a computação quântica possui apenas operadores unitários. Há algumas propostas na literatura de modelos de neurônios que simulam essa não-linearidade, mas elas aparecem simulando alguma função não-linear específica, como a função de limiar ou arco-tangente. Há ainda as RNAs que possuem comportamento de memória associativa, fazendo a recuperação de informação a partir de uma entrada igual ou parecida com seus padrões armazenados.
Nesse trabalho, três novos modelos inteligentes quânticos são descritos. O primeiro deles é um modelo de neurônio que executa qualquer função não-linear discreta. O modelo proposto permite que o neurônio possa simular o comportamento dos neurônios clássicos, assim como utilizar dos recursos intrínsecos da computação quântica como superposição e emaranhamento. Esse modelo também permite incorporar informações espaço-temporais. O segundo modelo proposto é uma memória associativa com uso de operadores não-lineares e o terceiro modelo é uma memória associativa com operadores lineares, utilizando os algoritmos quânticos de Grover e transformada inversa de Fourier. Esses modelos de memória permitem reconhecer informações próximas ou iguais ao conteúdo que está na memória e possui custo linear de operação.

Avanços em Redes Neurais Quânticas

CTDIAC: D1

technical paper

The 9th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), the 16h Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), and the 12th Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC) was held from 20 to 23 October, 2020.

BRACIS originated from the combination of the two most important scientific events in Brazil in Artificial Intelligence (AI) and Computational Intelligence (CI): the Brazilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA (22 editions), and the Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN (13 editions). ENIAC is a national forum for researchers, practitioners, educators and students to present and discuss innovations, trends, experiences, developments and work in progress in the fields of Artificial and Computational Intelligence. CTDIAC is a satellite event whose goals are to disseminate and award the best dissertations and theses (MSc and PhDs concluded in Brazilian universities from June 2018 to May 2020) in Artificial and Computational Intelligence areas.

In this year, the Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe) will be held in conjunction with BRACIS 2020. This sysposium aims at integrating researchers, practitioners, developers, students and users to present their research results, to discuss ideas, and to exchange techniques, tools, and practical experiences – related to the Data Mining and Machine Learning areas.

Fernando Maciano de Paula Neto

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