Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Algoritmo de Grover adaptado à aprendizagem
Variante do algoritmo de busca quântica de Grover otimizada para acelerar a busca de padrões em bancos de dados de aprendizagem, oferecendo uma aceleração quadrática em comparação com algoritmos clássicos.
Rede Neural Quântica (QNN)
Arquitetura computacional combinando circuitos quânticos parametrizados com princípios de aprendizagem profunda, explorando a superposição e o emaranhamento para processar dados em espaços de Hilbert de alta dimensão.
Máquina de Vetores de Suporte Quântica (QSVM)
Algoritmo de classificação quântica utilizando circuitos quânticos para avaliar eficientemente os kernels em espaços de características quânticas, permitindo uma classificação com complexidade exponencialmente reduzida.
Algoritmo VQE
Variational Quantum Eigensolver aplicado à otimização de modelos de aprendizagem, utilizando circuitos quânticos variacionais para encontrar os parâmetros ótimos minimizando uma função de perda quântica.
QAOA
Quantum Approximate Optimization Algorithm explorando circuitos quânticos alternando operadores de mistura e de problema para resolver problemas de otimização combinatória em aprendizagem automática.
Codificação Quântica de Dados
Processo de transformação de dados clássicos em estados quânticos através de técnicas como codificação de amplitude, de fase ou angular, permitindo uma representação exponencialmente compacta da informação.
Descida de Gradiente Quântica
Algoritmo de otimização quântica calculando os gradientes de forma quântica avaliando simultaneamente múltiplas direções graças à superposição, acelerando a convergência dos modelos de aprendizagem.
Algoritmo HHL
Algoritmo de Harrow-Hassidim-Lloyd resolvendo sistemas de equações lineares em complexidade logarítmica, fundamental para muitas tarefas de aprendizagem como regressão e decomposição em valores singulares.
Aprendizagem por Reforço Quântico
Paradigma de aprendizagem onde os agentes exploram superposições de estados de ação e processos de decisão Markovianos quânticos para explorar simultaneamente múltiplas estratégias em ambientes complexos.
Regressão Quântica por Mínimos Quadrados
Método de regressão que utiliza o algoritmo HHL para resolver eficientemente as equações normais, permitindo uma regressão linear com uma aceleração exponencial para certas classes de problemas.
Classificação Quântica por Kernel
Abordagem de classificação que utiliza circuitos quânticos para calcular kernels em espaços de características quânticas inacessíveis aos algoritmos clássicos, melhorando a separabilidade dos dados.
Algoritmo de Fase Quântica para Aprendizagem
Técnica que utiliza a estimação de fase quântica para extrair os valores próprios de operadores ligados aos modelos de aprendizagem, permitindo uma análise espectral eficiente dos dados.
Circuitos Quânticos Variacionais (VQC)
Arquitetura híbrida que combina circuitos quânticos parametrizados com otimizadores clássicos, adaptada às restrições dos computadores quânticos atuais para o treino de modelos de aprendizagem.
Híbrido Quântico-Clássico
Paradigma computacional que integra componentes quânticos e clássicos onde os circuitos quânticos executam subtarefas especializadas enquanto os algoritmos clássicos gerem o controlo e a otimização global.
Entrelaçamento Quântico para Aprendizagem
Exploração das correlações não-locais entre qubits para representar relações complexas nos dados, permitindo uma modelagem de dependências para além das capacidades dos sistemas clássicos.
Superposição Quântica em ML
Utilização do princípio de superposição para representar e processar simultaneamente múltiplas configurações de dados ou parâmetros de modelo, oferecendo um paralelismo quântico para a aprendizagem.
Medida quântica adaptativa
Estratégia de medida quântica onde as operações de medida são adaptadas dinamicamente em função dos resultados anteriores para maximizar a extração de informação relevante para a aprendizagem.
Otimização quântica sem gradiente
Classe de algoritmos quânticos que otimizam as funções objetivo sem cálculo explícito de gradientes, utilizando técnicas como amostragem quântica ou busca quântica direta.