Navegando por Autor "Silva, Askery Alexandre Canabarro Barbosa da"
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Artigo Data-driven study of the COVID-19 pandemic via age-structured modelling and prediction of the health system failure in Brazil amid diverse intervention strategies(Public Library of Science, 2020-07-30) Silva, Askery Alexandre Canabarro Barbosa da; Tenório, Elayne; Martins, Renato; Martins, Laís; Brito, Samuraí Gomes de Aguiar; Araújo, Rafael Chaves SoutoIn this work we propose a data-driven age-structured census-based SIRD-like epidemiological model capable of forecasting the spread of COVID-19 in Brazil. We model the current scenario of closed schools and universities, social distancing of people above sixty years old and voluntary home quarantine to show that it is still not enough to protect the health system by explicitly computing the demand for hospital intensive care units. We also show that an urgent intense quarantine might be the only solution to avoid the collapse of the health system and, consequently, to minimize the quantity of deaths. On the other hand, we demonstrate that the relaxation of the already imposed control measures in the next days would be catastrophicDissertação Entanglement detection in pure states with a quantum classifier algorithm(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-14) Varela, Joab Morais; Araújo, Rafael Chaves Souto; http://lattes.cnpq.br/1509277905143351; https://orcid.org/0000-0001-9182-6104; http://lattes.cnpq.br/0545685854714310; Araújo, João Medeiros de; https://orcid.org/0000-0001-8462-4280; http://lattes.cnpq.br/3061734732654188; Silva, Askery Alexandre Canabarro Barbosa daEstados quânticos emaranhados provaram ser um recurso essencial para o processamento da informação, porém, sua classificação ainda é um problema em aberto. O objetivo deste trabalho é aplicar métodos de aprendizado de máquina baseados em métricas de distância para fazer uma classificação ao de estados quânticos. A implementação ao do método de classificação ao foi feita utilizando algoritmos clássicos e quânticos comparando também o desempenho e a eficiência de ambos. Porém, deve-se ressaltar que todos os processos de computação quântica realizados neste trabalho utilizaram simuladores fornecidos pelo SDK Qiskit. Nenhum computador quântico real foi usado para implementar os métodos quânticos devido à quantidade de qubits que excede o número disponível nos computadores quânticos de acesso aberto do IBM Q-Experience. Os resultados clássicos obtidos neste trabalho fazem uma boa classificação de estados quânticos com uma taxa de precisão entre 70% e 80%. As previsões quânticas, no entanto, podem ter uma precisão menor, devido a algumas simplificações feitas na etapa de pré-processamento dos dados, mostrando que algoritmos quânticos para classificação de emaranhamento provavelmente necessitarão de um número maior de qubits do que o atualmente disponível.Artigo Machine learning nonlocal correlations(American Physical Society, 2019-05-22) Silva, Askery Alexandre Canabarro Barbosa da; Brito, Samuraí Gomes de Aguiar; Araújo, Rafael Chaves SoutoThe ability to witness nonlocal correlations lies at the core of foundational aspects of quantum mechanics and its application in the processing of information. Commonly, this is achieved via the violation of Bell inequalities. Unfortunately, however, their systematic derivation quickly becomes unfeasible as the scenario of interest grows in complexity. To cope with that, here, we propose a machine learning approach for the detection and quantification of nonlocality. It consists of an ensemble of multilayer perceptrons blended with genetic algorithms achieving a high performance in a number of relevant Bell scenarios. As we show, not only can the machine learn to quantify nonlocality, but discover new kinds of nonlocal correlations inaccessible with other current methods as well. We also apply our framework to distinguish between classical, quantum, and even postquantum correlations. Our results offer a novel method and a proof-of-principle for the relevance of machine learning for understanding nonlocalityDissertação QAOA applied to the portfolio optimization problem(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-06-12) Palhares Júnior, Alberto Bezerra de; Araújo, Rafael Chaves Souto; Silva, Askery Alexandre Canabarro Barbosa da; http://lattes.cnpq.br/1509277905143351; http://lattes.cnpq.br/2817599222252879; Melnikov, Dmitry; http://lattes.cnpq.br/1078982414439134; Bernardes, Nadja KolbA computação quântica não se encontra mais no seu estágio inicial. Já existem hoje computadores quânticos com mais qubits do que um computador clássico é capaz de simular eficientemente. Esse estágio atual é considerado intermediário e por isso é chamado de era NISQ (quântica ruidosa de escala intermediária). A principal característica desse estágio atual é que ainda não há uma quantidade de qubits suficiente para fazer correção quântica de erros, daí o ruidoso no nome. Nesse contexto de computação quântica sem correção quântica de erros e com uma quantidade intermediária de qubits, os algoritmos variacionais ganharam destaque e, dentre eles, há um que se chama QAOA (algoritmo de otimização quântica aproximada). Como o nome sugere, esse é um algoritmo quântico que aproxima a solução de problemas de otimização. O objetivo do presente trabalho foi aplicar esse algoritmo para resolver um problema de otimização da área de finanças conhecido como otimização de portfólio. Essa aplicação se deu tanto da forma ideal (sem ruído) como da forma condizente com a capacidade atual dos computadores quânticos (com ruído). Ambas foram simuladas usando a ferramenta em Python da IBM para simulação e acesso via nuvem de computadores quânticos chamada de Qiskit. Os resultados sugerem que o desempenho do QAOA com ruído foi como esperado pior que o caso ideal, porém ainda satisfatório dentro das limitações do método.Artigo Quantum Finance: um tutorial de computação quântica aplicada ao mercado financeiro(Revista Brasileira de Ensino de Física, 2022-09-27) Silva, Askery Alexandre Canabarro Barbosa da; Mendonça, Taysa M.; Nery, Ranieri Vieira; Moreno, George; Albino, Anton S.; Jesus, Gleydson F. de; Araújo, Rafael Chaves SoutoAntes restrita a uma área de fronteira da Física, a computação quântica é uma das áreas que mais tem crescido atualmente, justamente por suas aplicações tecnológicas em problemas de otimização, aprendizagem de máquina, segurança da informação e simulações. O objetivo deste artigo é introduzir os fundamentos da computação quântica, tendo como foco um algoritmo quântico promissor e sua aplicação a um problema do mercado financeiro. Mais especificamente, discutimos o problema da otimização de portfólio usando o Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). Não somente descrevemos os principais conceitos envolvidos, mas também consideramos exemplos simples práticos, envolvendo ativos financeiros disponíveis na bolsa brasileira, com códigos, tanto clássicos quanto quânticos, dísponíveis livremente em um Jupyter Notebook. Também analisamos em detalhes a qualidade das soluções de otimização combinatória de portfólio por meio do QAOA usando o simulador quântico ATOS QLM do SENAI/CIMATEC.Artigo Statistical properties of the quantum internet(American Physical Society, 2020-05-27) Brito, Samuraí Gomes de Aguiar; Silva, Askery Alexandre Canabarro Barbosa da; Araújo, Rafael Chaves Souto; Cavalcanti, DanielSteady technological advances are paving the way for the implementation of the quantum internet, a network of locations interconnected by quantum channels. Here we propose a model to simulate a quantum internet based on optical fibers and employ network-theory techniques to characterize the statistical properties of the photonic networks it generates. Our model predicts a continuous phase transition between a disconnected and a highly connected phase and that the typical photonic networks do not present the small world property. We compute the critical exponents characterizing the phase transition, provide quantitative estimates for the minimum density of nodes needed to have a fully connected network and for the average distance between nodes. Our results thus provide quantitative benchmarks for the development of a quantum internet