O problema

Descrição

Para iniciar o nosso projeto da matéria de Introdução à Computação Quânjtica, em primeiro lugar, é necessário apresentar o problema que foi selecionado, que se trata da classificação de imagens de tumores localizados no cérebro de um paciente. Para isso, utilizaremos uma base de dados de imagens de tumores cerebrais com quatro tipos diferentes de tumores, sendo eles: meningioma, glioma, pituitário e tumor cerebral metastático. O objetivo é classificar as imagens de tumores cerebrais em uma das quatro categorias citadas anteriormente utilizando técnicas de aprendizado de máquina, mais especificamente, utilizando redes neurais convolucionais.

Bottleneck

As redes neurais convolucionais (CNNs) são poderosas ferramentas para a classificação de imagens, mas como qualquer sistema complexo, enfrentam desafios e possíveis gargalos (bottlenecks), como por exemplo a complexidade computacional, que é um ponto crítico ao lidar com CNNs para a classificação de imagens. O treinamento dessas redes, especialmente em grandes conjuntos de dados, pode demandar considerável poder computacional e tempo. O desafio reside na necessidade de otimizar o processo de treinamento, explorando hardware especializado, como GPUs ou TPUs, além de implementar estratégias eficientes de código e técnicas de treinamento para enfrentar a complexidade computacional inerente a esses modelos.

Solução

Pretendemos implementar uma rede neural quântica hibrida (Hybrid Quantum-Classical Neural Network) para a classificação de imagens de tumores cerebrais. Mais especificamente, iremos construir um circuito quântico para a extração de características das imagens e um modelo clássico para a classificação das imagens. O circuito quântico incorporado nessa rede neural híbrida tem como objetivo desempenhar um papel crucial na extração e representação de características complexas das imagens. Ao integrar conceitos quânticos na arquitetura da rede, busca-se explorar as propriedades quânticas para realizar operações específicas, contribuindo para talvez aprimorar a capacidade de aprendizado e representação da rede em relação a características discriminativas das imagens. Essa abordagem visa potencializar a capacidade de modelagem da rede, proporcionando benefícios na resolução de tarefas de classificação de imagens.