{"id":33187,"date":"2021-03-31T01:42:00","date_gmt":"2021-03-31T01:42:00","guid":{"rendered":"http:\/\/patrocinados.estadao.com.br\/medialab\/agenciacomunicacao\/prnewswire\/prnewsinternacional\/pr-newswire-internacional-cambridge-quantum-computing-e-precursora-em-metodos-de-aprendizado-de-maquina-quantica-para-o-raciocinio\/"},"modified":"2021-03-31T01:42:00","modified_gmt":"2021-03-31T01:42:00","slug":"pr-newswire-internacional-cambridge-quantum-computing-e-precursora-em-metodos-de-aprendizado-de-maquina-quantica-para-o-raciocinio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/prnewswire\/prnewsinternacional\/pr-newswire-internacional-cambridge-quantum-computing-e-precursora-em-metodos-de-aprendizado-de-maquina-quantica-para-o-raciocinio\/","title":{"rendered":"PR NEWSWIRE – INTERNACIONAL :: Cambridge Quantum Computing \u00e9 precursora em m\u00e9todos de aprendizado de m\u00e1quina qu\u00e2ntica para o racioc\u00ednio"},"content":{"rendered":"
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Cambridge Quantum Computing \u00e9 precursora em m\u00e9todos de aprendizado de m\u00e1quina qu\u00e2ntica para o racioc\u00ednio<\/h1>\n

– O racioc\u00ednio qu\u00e2ntico assistido baseado em informa\u00e7\u00f5es parciais demonstra uma intelig\u00eancia da m\u00e1quina qu\u00e2ntica que \u00e9 precisa, flex\u00edvel e eficaz<\/h2>\n

PR Newswire<\/p>\n

CAMBRIDGE, Inglaterra, 31 de mar\u00e7o de 2021<\/p>\n<\/div>\n

\nCAMBRIDGE<\/span>, Inglaterra, 31 de mar\u00e7o de 2021 \/PRNewswire\/ —\u00a0Os cientistas da Cambridge Quantum Computing (CQC<\/a>) desenvolveram m\u00e9todos e demonstraram que as m\u00e1quinas qu\u00e2nticas podem aprender a inferir informa\u00e7\u00f5es ocultas a partir de modelos de racioc\u00ednio probabil\u00edstico muito gen\u00e9rico. Estes m\u00e9todos poderiam melhorar uma ampla gama de aplica\u00e7\u00f5es, em que o racioc\u00ednio em sistemas complexos e a quantifica\u00e7\u00e3o da incerteza s\u00e3o fundamentais. Os exemplos deste diagn\u00f3stico incluem diagn\u00f3stico m\u00e9dico, detec\u00e7\u00e3o de erros em m\u00e1quinas de miss\u00e3o cr\u00edtica ou a previs\u00e3o financeira para gest\u00e3o de investimentos.<\/p>\n

Neste artigo<\/a>\u00a0publicado no reposit\u00f3rio pr\u00e9-impresso arXiv, os pesquisadores da CQC estabeleceram que os computadores qu\u00e2nticos podem aprender a lidar com a incerteza t\u00edpica dos cen\u00e1rios do mundo real e que os humanos muitas vezes podem lidar de forma intuitiva. A equipe de pesquisa foi liderada pelo Dr. Marcello Benedetti<\/span> com os coautores Brian Coyle<\/span>, o Dr. Michael Lubasch<\/span> e o Dr. Matthias Rosenkranz<\/span>, e faz parte da divis\u00e3o Quantum Machine Learning da CQC, liderada pelo Dr. Mattia Fiorentini<\/span>.<\/p>\n

O documento implementa tr\u00eas provas de princ\u00edpio em simuladores e em um computador qu\u00e2ntico IBM Q para demonstrar o racioc\u00ednio qu\u00e2ntico assistido em:<\/p>\n