Neurônio artificial não-binário com variação de fase implementado em um computador quântico - Borba, Jhordan Silveira de; Maziero, Jonas (Ciência e Natura, 2024)
O primeiros neurônios artificiais quânticos seguiram um caminho similar aos modelos clássicos, envolvendo apenas estados discretos. Neste artigo, introduzimos um algoritmo que generaliza o modelo binário, manipulando a fase de números complexos. Propomos, testamos e implementamos um modelo de neurônio que envolve valores contínuos em um computador quântico. Através de simulações, demonstramos que nosso modelo funciona em um esquema híbrido utilizando o gradiente descendente como algoritmo de aprendizado. Esse trabalho representa um novo passo na direção da avaliação do uso de redes neurais implementadas eficientemente em dispositivos quânticos de curto-prazo.