Computação Híbrida: Desafios e Avanços na Quinta Geração - IA e Nanotecnologia no Século XXI

Hybrid Computing: Challenges and Advances in the Fifth Generation - AI and Nanotechnology in the 21st Century

Resumo

Este projeto tem como objetivo treinar um modelo de aprendizado de máquina quântico para resolver um problema de classificação utilizando o conjunto de dados da flor Iris. Para isso, serão comparados os seguintes modelos:

1. Modelo Clássico: Treinamento de um modelo de Máquina de Vetores de Suporte (SVC) utilizando o scikit-learn, servindo como base de comparação.
2. Modelo Quântico: Implementação e treinamento do Classificador Quântico Variacional (VQC), que utiliza circuitos quânticos variacionais para a tarefa de classificação.

A análise dos resultados permitirá avaliar se a abordagem quântica oferece vantagens para este problema específico.

Palavras-Chave

#CienciasDados #InteligênciaArtificial #AprendizadoMáquina #ComputaçãoClassica #ComputaçãoQuantica

Introdução

No início do século XXI, a tecnologia da informação passou por avanços significativos, culminando no surgimento da Computação Híbrida. Essa abordagem combina diferentes paradigmas computacionais para resolver problemas complexos e otimizar operações através da inteligência artificial (IA) e da nanotecnologia.

• Inteligência Artificial (IA): Utiliza algoritmos sofisticados e aprendizado de máquina para melhorar a capacidade de processamento e adaptar sistemas de forma autônoma.
• Nanotecnologia: Permite a miniaturização e manipulação precisa de materiais em escalas nanométricas, potencializando a eficiência dos dispositivos computacionais.

Este projeto explora os desafios e avanços da Computação Híbrida, destacando a integração da IA com a nanotecnologia para enfrentar problemas complexos do século XXI, como a análise de grandes volumes de dados e a execução de simulações complexas.

Metodologia

1. Análise Exploratória de Dados

• Carregamento do conjunto de dados Iris, disponível no scikit-learn.
• Exploração das características dos dados, identificação de padrões e preparação dos dados para os modelos.

2. Modelo Clássico

• Treinamento de um modelo de Máquina de Vetores de Suporte (SVC) com o conjunto de dados Iris.
• Avaliação de desempenho para estabelecer uma linha de base.

3. Modelo Quântico

• Implementação do Classificador Quântico Variacional (VQC).
• Treinamento do VQC utilizando o mesmo conjunto de dados para realizar a tarefa de classificação.
• Comparação dos resultados obtidos com o modelo clássico.

Estrutura do Projeto

• src/: Contém os scripts de treinamento, implementação dos modelos e análise dos dados.
• data/: Scripts para carregamento e pré-processamento do conjunto de dados Iris.
• notebooks/: Jupyter Notebooks para exploração e visualização dos dados, bem como experimentos iniciais.
• docs/: Documentação adicional sobre a implementação e metodologia.
• README.md: Este arquivo, contendo a visão geral do projeto.

Requisitos

• Python 3.7+
• scikit-learn
• Bibliotecas para computação quântica (por exemplo, Qiskit ou outra de sua preferência)
• Outras dependências que podem ser instaladas via requirements.txt

Instruções de Uso

1. Clonando o Repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/seu-repositorio.git
   cd seu-repositorio