Computação Quântica Aplicada à Otimização e Modelagem de Problemas Ambientais: Uma Abordagem Usando a Plataforma IBM Quantum

Descrição

Este projeto de pesquisa visa estabelecer uma linha pioneira de investigação em computação quântica aplicada a problemas ambientais complexos, utilizando especificamente a plataforma IBM Quantum como infraestrutura computacional. O objetivo central é explorar o potencial dos algoritmos quânticos variacionais (VQA), otimização quântica aproximada (QAOA), aprendizado de máquina quântico (QML) e simulação quântica para resolver desafios ambientais que são computacionalmente intratáveis ou sub-ótimos com métodos clássicos. O projeto aborda domínios como otimização de recursos naturais (água, solo, ar), modelagem climática, conservação da biodiversidade, gestão de resíduos e planejamento socioambiental. A metodologia integra o acesso aos sistemas quânticos reais da IBM via IBM Quantum Platform e Qiskit Runtime; desenvolvimento de algoritmos híbridos quântico-clássicos; técnicas de mitigação de ruído quântico (Zero Noise Extrapolation, Probabilistic Error Cancellation); integração com dados ambientais de sensoriamento remoto, IoT e bases públicas; validação experimental comparativa entre resultados quânticos e clássicos. Espera-se que os resultados contribuam para: avanços teóricos em algoritmos quânticos aplicados, soluções práticas para gestão ambiental no Brasil, formação de recursos humanos especializados, publicações de alto impacto e estabelecimento de parcerias nacionais e internacionais. Palavras chave: IBM Quantum, NISQ, QAOA, Otimização Combinatória