Participar do evento é simples! Tudo o que você precisa fazer é se inscrever para garantir seu lugar. Uma vez inscrito, você terá duas opções para acompanhar as palestras:

1. Ao vivo pelo YouTube: Acompanhe as palestras de onde quiseres, através de transmissões ao vivo pelo nosso canal oficial no YouTube. Você terá a oportunidade de interagir por meio de comentários e absorver o conhecimento diretamente dos especialistas no campo da Computação Quântica.

2. Presencialmente: Se preferir uma experiência mais imersiva, convidamos você a se juntar a nós pessoalmente no local do evento. Confira a programação para obter detalhes sobre os horários e locais das palestras. Estamos ansiosos para recebê-lo em um ambiente inspirador, onde você poderá se conectar diretamente com outros entusiastas da área e mergulhar nas discussões revolucionárias.

Lembre-se de verificar a programação completa para obter informações sobre os horários, locais e palestrantes. Esta é a sua oportunidade de se envolver com a vanguarda da Computação Quântica e ampliar seus horizontes nesse campo em constante evolução. Mal podemos esperar para compartilhar essa jornada com você!

Acompanhe nosso Instagram e Youtube não perca a oportunidade de se inscrever e participar desse evento transformador. Esteja preparado para se juntar a nós nessa jornada de descobertas e avanços na Computação Quântica. Sua presença é fundamental para enriquecer ainda mais essa experiência única. Aguardamos ansiosamente por sua inscrição!

À medida que nos preparamos para a emocionante sétima edição do Workshop de Computação Quântica, vale a pena relembrar as edições anteriores que nos trouxeram até aqui:

• VI Workshop de Computação Quântica (2023)
• V Workshop de Computação Quântica (2022)
• IV Workshop de Computação Quântica (2021)
• III Workshop de Computação Quântica (2020)
• II Workshop de Computação Quântica (2019)
• I Workshop de Computação Quântica (2018)

As atividades serão realizadas nos seguintes locais:

• Auditório João Ernesto Escosteguy Castro (Auditório do EPS)
• Laboratório LIICT6 no 3º andar do Bloco B do CTC
• Laboratório INE106, localizado no andar térreo do INE
• Auditório do Departamento de Arquitetura e Urbanismo

Explorando Problemas da Física com Aprendizado de Máquina e Algoritmos Variacionais Quânticos

Felipe Fanchini

Os algoritmos de aprendizado de máquina e suas versões variacionais quânticas têm se mostrado ferramentas poderosas para o estudo de sistemas físicos complexos. Nesta palestra, discutiremos como essas abordagens podem ser aplicadas a problemas fundamentais na física. Iremos apresentar uma série de estudos que desenvolvemos, incluindo a análise de sistemas magnéticos, processos não-Markovianos, a sincronização quântica, física de partículas, termometria quântica e tomografia de Hamiltoniano. Esses estudos demonstram o potencial desses algoritmos para o estudo de propriedades e comportamentos em sistemas físicos.

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Tecnologias Emergentes em Computação Quântica com Átomos Neutros

Manuel A. Lefrán Torres

Neste seminário, abordaremos os componentes fundamentais de um processador quântico que utiliza átomos neutros. Começamos analisando sistemas que facilitam o resfriamento e o aprisionamento de amostras de átomos neutros alcalinos. Em seguida, discutimos os estados atômicos de Rydberg, que são essenciais para criar um ambiente controlado, permitindo tanto a simulação quanto a computação quântica. Por último, apresentamos um exemplo que ilustra como desenvolver uma porta quântica controlada através de sequências precisas de pulsos de luz (rotação de estado). Compreender esses elementos é vital para o avanço das tecnologias quânticas baseadas em átomos neutros, trazendo promissoras inovações na computação e simulação quântica.

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Analisando Abordagens Clássicas e Quânticas para Otimização Combinatória: Testando Speedups Quadráticos em Algoritmos Heurísticos

Pedro C. da Silva Costa

Propomos uma estratégia de benchmarking para comparar algoritmos quânticos e clássicos aplicados à otimização combinatória, utilizando o Hamiltoniano de Sherrington-Kirkpatrick como problema de referência. Algoritmos de busca estruturada, tanto clássicos quanto quânticos, demonstram speedup superior ao quadrático em relação aos métodos de força bruta. No entanto, embora haja expectativa de que o algoritmo heurístico quântico testado possa fornecer um speedup quadrático em relação ao seu equivalente clássico, ele apresenta escalabilidade assintótica pior na prática. Esses resultados destacam as limitações atuais dos algoritmos heurísticos quânticos e as vantagens das abordagens de busca estruturada. Nossa estrutura oferece insights importantes para pesquisas futuras sobre benchmarking de heurísticas quânticas, especialmente em contextos onde o acesso a computadores quânticos tolerantes a falhas não está disponível.

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Aprendizagem no Universo Quântico

Robert Huang

Nesta palestra, explorarei os avanços recentes na construção de uma rigorosa teoria sobre como cientistas, máquinas e futuros computadores quânticos podem aprender modelos que descrevem o universo quântico. Iniciaremos com um processo viável de conversão de um sistema quântico de muitos corpos em uma descrição clássica compacta, conhecida como classical shadow. Essa técnica permite prever com eficiência diversas propriedades, como valores esperados de observáveis locais e funções de correlação entre poucos corpos. A partir desse formalismo, abordaremos duas questões fundamentais na interseção entre aprendizado de máquina e física quântica: Máquinas clássicas podem aprender a resolver problemas complexos da física quântica? E máquinas quânticas podem aprender exponencialmente mais rápido e realizar previsões mais precisas do que suas contrapartes clássicas? Ambas as questões serão respondidas de forma afirmativa, por meio de uma combinação de rigorosas análises matemáticas e demonstrações experimentais.

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Introdução à programação quântica com Ket

Evandro C. R. da Rosa

Podemos usar superposição e emaranhamento para desenvolver aplicações aceleradas por computadores quânticos para resolver alguns problemas mais rápido do que qualquer supercomputador jamais poderia. Embora computadores quânticos capazes de superar computadores clássicos na resolução de problemas do mundo real ainda não sejam uma realidade, esperamos que eles estejam prontos em breve. Até lá, já podemos nos preparar para esse futuro, desenvolvendo e testando soluções aceleradas pela computação quântica hoje. Neste minicurso apresentaremos os principais conceitos da computação quântica aplicadas na linguagem de programação quântica Ket. Esperamos que todos os participantes interajam durante o curso, manifestando suas dúvidas e testando o que aprenderam.

Material

Gravações: Parte 1, Parte 2, Parte 3.

Aprendizado de máquina quântica

Lucas Friedrich & Tiago Farias

Neste minicurso, exploraremos uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina quântico, desde seus princípios até aplicações práticas. Iniciaremos com uma discussão sobre portas lógicas parametrizadas, funções custo, medidas, estimativas de gradiente e processos de otimização, que são fundamentos essenciais para compreender o funcionamento desses algoritmos. Prosseguiremos com uma análise da família de algoritmos de variação quântica, como o Variational Quantum Algorithm (VQA) e redes neurais quânticas. Discutiremos como esses algoritmos podem ser aplicados a problemas de classificação e regressão. Através destas implementações, os participantes poderão entender melhor como o aprendizado de máquina quântico pode ser utilizado para resolver problemas práticos de relevância científica.

Material 30/10

Material 31/10

Gravações: Parte 1, Parte 2, Parte 3.

Desbrave em ritmo acelerado com as Lightning Talks!

As Lightning Talks são uma série de apresentações rápidas voltadas para temas atuais em computação quântica. Cada palestrante tem 15 minutos para compartilhar suas ideias e descobertas, seguidos por 5 minutos de perguntas e discussões. O formato busca facilitar uma troca rápida e direta de conhecimento.

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Cronograma das Lightning Talks

1. Problema do Empacotamento - Uma Abordagem Quântica e Clássica
   César Freitas (UFSC)

2. Benchmarking da Complexidade em Processadores Quânticos com um Indicador Baseado em Majorização
   Nina M. O’Neill (CBPF)

3. Caracterização Global de Emaranhamento via Classical Shadows
   João Pedro Engster (UFSC)

4. Medidas de Classical Shadows para Otimizações Quânticas Baseadas em Feedback
   Leticia Bertuzzi (UFSC)

5. Otimizando Tempo na Execução de Circuitos Quânticos
   Eduardo Willwock Lussi (UFSC)

O Hackathon de Computação Quântica é uma oportunidade única para explorar desafios práticos e aplicar seus conhecimentos na área. Os desafios serão anunciados ao longo dos minicursos do evento, e os participantes terão até o 04/11 - 12h para enviar suas soluções.

Embora o hackathon não tenha premiação, ele oferece um ambiente colaborativo e de aprendizado, incentivando a troca de ideias e o desenvolvimento de habilidades em computação quântica.

Fique atento! Mais informações serão divulgadas em breve.

• Desafio: Classical Shadows e Ket [pdf]
• Desafio: Aprendizado de Máquina Quântico [pdf]

A Exposição de Pôsteres é uma oportunidade valiosa para os participantes compartilharem suas pesquisas e descobertas com a comunidade acadêmica e profissional. A ideia é tornar o evento um ambiente interativo onde os participantes possam discutir seus projetos, resultados e ideias relacionados à computação quântica. É uma excelente oportunidade para networking!

Para apresentar seu pôster, basta preencher o formulário de inscrição e trazer o seu pôster no dia do evento:

Em nosso Podcast Quântico, profissionais da computação quântica compartilharão suas experiências e perspectivas sobre a computação quântica. Junte-se a nós em conversas autênticas enquanto discutimos trajetórias profissionais, desafios enfrentados e os momentos que definem o caminho para o sucesso na indústria quântica. Se você está curioso sobre as possibilidades do mundo quântico ou está considerando suas próprias opções de carreira, este podcast oferece insights valiosos diretamente de quem está trilhando esse percurso!

Participantes:

• Rômulo Pinho

• Waldemir Cambiucci

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A VR Quantum Experience é uma experiência imersiva e interativa em Realidade Virtual, projetada para facilitar a compreensão de conceitos fundamentais da mecânica quântica.

Durante a demonstração, os participantes mergulham em uma representação das funções de onda de Schrödinger aplicadas ao átomo de hidrogênio. Em um ambiente virtual com 6 graus de liberdade, será possível explorar diferentes configurações dos orbitais atômicos, movendo-se livremente ao redor do átomo, ampliando ou reduzindo sua escala e rotacionando-o.

Essa abordagem dinâmica oferece uma perspectiva única e acessível para a visualização de fenômenos quânticos complexos!

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Evandro C. R. da Rosa

Quantuloop (Brasil)

Evandro é cofundador da startup de computação quântica Quantuloop, doutorando e mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Sua área de pesquisa abrange programação e simulação de computadores quânticos. Ele é o idealizador da plataforma de programação quântica de código aberto Ket, liderando seu desenvolvimento no âmbito do Grupo de Computação Quântica da UFSC.

Felipe Fanchini

Universidade Estadual Paulista (Brasil)

Felipe é professor e pesquisador da Universidade Estadual Paulista (Unesp) com experiência em informação e computação quântica, bem como em aprendizado de máquina. É membro da coordenação do programa FAPESP em tecnologias quânticas. Suas pesquisas estão relacionadas a sistemas quânticos abertos, estratégias de proteção da informação quântica e análise de sistemas quânticos utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Em anos recentes, tem se dedicado ao aprendizado de máquina quântico e otimização quântica realçando a confluência de suas principais áreas de expertise.

Hsin-Yuan (Robert) Huang

Caltech (Estados Unidos)

Hsin-Yuan Huang é cientista visitante no MIT e cientista de pesquisa no Google Quantum AI. Concluiu seu doutorado em 2023 sob a orientação de John Preskill e Thomas Vidick. Também conhecido como Robert, ele começará como Professor Assistente de Física Teórica no Caltech em 2025. Sua pesquisa foca na teoria da informação quântica, física quântica de muitos corpos e teoria da aprendizagem para avançar nossa compreensão dos fenômenos quânticos e acelerar descobertas científicas. Seu objetivo é desenvolver máquinas quânticas capazes de explorar novas fronteiras na mecânica quântica e além.

Lucas Friedrich

Universidade Federal de Santa Maria (Brasil)

Lucas Friedrich é bacharel em Física pela Universidade Federal de Santa Maria, onde atualmente realiza seu doutorado em Física. Sua pesquisa está focada no emergente campo do aprendizado de máquina quântico, explorando como os computadores quânticos podem oferecer vantagens significativas na criação de modelos mais robustos e eficientes em comparação com os métodos clássicos. Além disso, ele está envolvido no desenvolvimento de novos métodos de otimização e na aplicação prática dos algoritmos quânticos variacionais.

Manuel A. Lefrán Torres

Universidade de São Paulo (Brasil)

Manuel A. Lefrán Torres possui bacharelado em Física pela Universidade Central Marta Abreu de Las Villas (2014), mestrado em Matemática Aplicada pela mesma instituição (2017) e doutorado em Física pela Universidade de São Paulo (2024). Atualmente, realiza pós-doutorado na Universidade de São Paulo, trabalhando no projeto “Feixe Molecular em um Único Estado Quântico”. Possui experiência na área de Física, com ênfase em Física Atômica e Molecular, e tem interesse em pesquisas relacionadas a átomos e moléculas frias, sensores quânticos e computação quântica.

Pedro C. da Silva Costa

Universidade de Tecnologia de Sydney (Austrália)

Pedro C. S. Costa é pesquisador assistente na Universidade de Tecnologia de Sydney (UTS) e pesquisador honorário da Universidade Macquarie. Além disso, presta consultoria para duas startups americanas, sendo uma delas a BosonQ Psi. Concluiu seu mestrado em Física Teórica na Unesp e seu doutorado no Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas sob a orientação de Fernando de Melo. Durante o seu doutorado, iniciou a sua especialização em algoritmos quânticos, tendo como seu primeiro resultado o algorítimo quântico para a simulação da equação de onda, desenvolvido com Stephen Jordan durante seu período trabalhando como pesquisador visitante na Universidade de Maryland nos Estados Unidos. Fez seu pós-doutorado na Universidade Macquarie localizada em Sydney, Austrália (AUS), com o grupo do Prof. Dominic Berry. Em seguida, trabalhou por um ano e meio para o governo australiano com o intuito de aplicar soluções quânticas para a rede de transporte. Possui os algoritmos quânticos mais eficientes para equações diferenciais lineares e não-lineares e o algoritmo mais eficiente possível para resolver sistemas de equações lineares.

Rômulo Pinho

Dell (Brasil)

Rômulo Pinho é pesquisador e Distinguished Engineer na Dell Technologies, atuando principalmente nas áreas de IA e Computação Quântica, e ajudando a empresa a investigar e definir sua atuação na interseção entre as duas áreas. Possui doutorado em Física (processamento de imagens médicas) pela Universidade de Antuérpia, na Bélgica, e soma 25 anos de experiência em P&D entre indústria e academia, em setores como TI, O&G, saúde e televisão. Rômulo ingressou na Dell Technologies (antiga EMC) em 2014 para trabalhar como pesquisador em IA. Desde então, liderou pesquisas em áreas como compressão de dados, otimização de workflows científicos e cargas de trabalho, detecção de padrões e anomalias, visão computacional, NLP e, mais recentemente, nas interseções entre computação quântica e IA generativa. Publicou mais de 20 artigos científicos em periódicos e conferências e já tem mais de 100 patentes depositadas.

Tiago de Souza Farias

Universidade Federal de São Carlos (Brasil)

Tiago Farias é doutor em Física pela Universidade Federal de Santa Maria e atualmente realiza pós-doutorado na Universidade Federal de São Carlos, com foco em computação quântica e aprendizado de máquina. Com experiência em algoritmos clássicos e quânticos, seus interesses de pesquisa incluem computação quântica, física estatística e otimização. Tiago se dedica a explorar as fronteiras da tecnologia quântica aplicada ao aprendizado de máquina, buscando contribuir de forma significativa para a área.

Waldemir Cambiucci

Microsoft (Brasil)

Waldemir é diretor de inovação e tecnologias emergentes na Microsoft Brasil, suportando discussões sobre transformação digital e inovação com clientes corporativos. Tem atuado em projetos e discussões sobre IoT, Industrial IoT, Artificial Intelligence, Machine Learning, Responsible AI, Cloud Solutions e Quantum Solutions Architecture. Com mais de 25 anos de experiência em TI, tem participado dos principais fóruns de tecnologia no Brasil e no exterior. Waldemir é Engenheiro de Computação e Mestre em Engenharia Elétrica pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP). Atualmente é PhD candidato pela Universidade de São Paulo, com pesquisa em algoritmos quânticos e computação quântica distribuída. É membro do IEEE Quantum Community, Qiskit Developer Associate Certified e Microsoft Azure Quantum Ambassador no Brasil.

• Prof. Eduardo Inacio Duzzioni, Dr. (UFSC) - Coordenador
• Profª. Jerusa Marchi, Drª. (UFSC) - Coordenadora
• Prof. Paulo Mafra, Dr. (UFSC)
• Prof. Pedro Castellucci, Dr. (UFSC)
• Evandro Chagas Ribeiro da Rosa, Me. (UFSC/Quantuloop)
• Eduardo Palmeira, Me. (UFSC)
• João Pedro Engster, Me. (UFSC)
• Otto Menegasso Pires, Me. (LAQCC/SENAI CIMATEC)
• Eduardo Willwock Lussi, B.Sc. (UFSC/Quantuloop)
• Gabriel Medeiros Lopes, B.Sc. (UFSC)
• Letícia Bertuzzi, B.Sc. (UFSC)
• César Freitas (UFSC)
• Ruan Luiz Molgero Lopes (UFSC)
• Vinícius Luz Oliveira (UFSC)