Investigação da Aplicação de Inteligência Artificial e Computação Quântica na Visualização de Dados

Descrição

A visualização de informação, especialmente por meio de técnicas de projeção multidimensional, tornou-se uma ferramenta essencial na análise de dados complexos. Essas técnicas visam mapear dados de espaços multidimensionais para representações visuais de menor dimensão, preservando relações de distância ou vizinhança entre instâncias. Essa abordagem tem se mostrado eficaz na identificação de padrões, tendências e outliers com base em estruturas de similaridade, gerando mapas visuais nos quais cada ponto representa uma instância do conjunto de dados original. Apesar dos avanços na área, muitas técnicas de projeção ainda enfrentam limitações importantes. Essas técnicas não são capazes de lidar eficientemente com volumes massivos de dados, como os que se tornaram comuns em aplicações contemporâneas. Técnicas mais modernas propõem adaptações para lidar com esse elevado volume de dados, mas frequentemente o fazem às custas da precisão do mapeamento. Diante desse cenário, o presente projeto tem como foco o campo emergente da visualização quântica, com ênfase na visualização de informação. Tecnologias quânticas já representam parcela expressiva das economias mais desenvolvidas, e a computação quântica, em particular, tem se destacado por abrir novas possibilidades para tarefas computacionais intensivas, como a análise e visualização de dados. Computadores quânticos prometem não apenas ganhos de desempenho, mas também abordagens inovadoras para representação e transformação de dados complexos. O objetivo geral deste projeto é estudar e avaliar algoritmos de visualização de dados voltados à execução em computadores quânticos. Especificamente, propomos: (i) investigar métodos de projeção multidimensional que incorporem técnicas de inteligência artificial ou que ofereçam suporte a algoritmos de aprendizado de máquina; (ii) investigar algoritmos quânticos voltados à visualização de informação; e (iii) analisar a efetividade das soluções propostas com base em métricas quantitativas de qualidade visual, como a preservação de distâncias. A investigação também buscará destacar os desafios enfrentados pelas técnicas atuais diante do crescente volume de dados, bem como as estratégias propostas para lidar com questões de escalabilidade, precisão e interatividade. Com isso, espera-se fornecer uma visão abrangente e atualizada do estado da arte, que possa orientar futuras pesquisas e aplicações no campo da computação visual na era quântica.