Navegando por Assunto "Computação quântica"

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Aprendizagem de máquina quântica e comitê quântico de classificadores
(2019-12-02) Araujo, Ismael Cesar da Silva; Nascimento, André Câmara Alves do; Silva, Adenilton José da; http://lattes.cnpq.br/0314035098884256; http://lattes.cnpq.br/0622594061462533; http://lattes.cnpq.br/7125338940009959
Aprendizagem de máquina quântica trata-se de uma subárea de computação quântica que estuda, dentre outras coisas, a criação de equivalentes quânticos de modelos clássicos de classificação. Um comitê de classificadores, trata-se de um modelo de classificação cuja saída é resultado da composição das saídas de diversos classificadores que compõe o comitê. Comitê de classificadores é um modelo de aprendizado supervisionado que pode ser utilizado como tipo de aprendizado livre de otimização de parâmetros. Ou seja, sem o uso da etapa de treinamento. Com a premissa de que ao se utilizar um conjunto suficientemente grande de classificadores medianos pode-se obter um comitê com um bom desempenho. Este trabalho investiga as diferenças de desempenho no uso equivalente quântico do comitê de classificadores, para classificadores treinados e não treinados. Onde foram feitas simulações, cujo desempenho foi mensurado a partir do calculo de amplitudes de probabilidades do sistema. E os modelos de aprendizagem de máquina do comitê foram executados sobre bases benchmark disponíveis pela biblioteca scikitlearn.
Estudo Teórico de Propriedades Estruturais e Eletrônicas e a construção de Modelos QSAR aplicados ao Cálculo da LD50 de alguns Neurotransmissores
(2019-07-10) Santos, Douglas Amorim dos; Bastos, Cristiano Costa; http://lattes.cnpq.br/6385190604693576; http://lattes.cnpq.br/0592521567528784
Os neurotransmissores são substâncias químicas produzidas pelos neurônios com a função de biossinalização, agindo nas sinapses, que são o ponto de junção do neurônio com outra célula. Existem três categorias principais de neurotransmissores, aminoácidos, aminas biogênicas e peptídeos. Estudos vêm sendo realizados visando o entendimento de como ocorrem a síntese dessas substâncias, seu armazenamento, transporte e os mecanismos de sinapse. Neste trabalho, foi feito modelagem molecular para nove neurotransmissores, Dopamina, Serotonina, Acetilcolina, ácido glutâmico, Adrenalina, Morena, ácido-amino Butírico, Melatonina e Noradrenalina. A modelagem molecular foi feita via métodos abinitio (HF e MP2), Teoria do Funcional da Densidade (DFT-B3LYP) e Semi-Empírico (AM1), utilizando o programa Gaussian 09 e foram obtidas propriedades estruturais e eletrônicas para as nove moléculas, dentre elas, energia total, energia do orbital Homo e Lumo, potencial de ionização, anidade eletrônica, volumes das moléculas neutras e o volume de seus cátions e ânions, etc. Estas propriedades foram analisadas por relação quantitativa estrutura-atividade (QSAR), e foi construído modelos matemáticos para prever, através da análise multivariada, a LD50 para estas moléculas.