FRAUD DETECTION USING RESTRICTED BOLTZMANN MACHINES ASSISTED BY QUANTUM COMPUTING
JOAO MARCOS C DE ALBUQUERQUE NETO · 2025
[pt] A pesquisa explora a implementação de Máquinas de Boltzmann Restri tas Assistidas por Computação Quântica (QARBM) em hardwares quânticos e simuladores, avaliando seu desempenho em um conjunto de dados reais for necido pela STONE, uma das principais fintechs brasileiras, em comparação com RBMs clássicas. Os principais aspectos abordados incluem a adaptação de algoritmos de otimização e técnicas de amostragem baseadas em energia. Este estudo contribui para o crescente campo do aprendizado de máquina aprimorado por computação quântica, oferecendo insights sobre a integração prática da computação quântica com arquiteturas de redes neurais. Os resulta dos sugerem que a QARBM pode ser uma estrutura robusta para o avanço de aplicações de aprendizado de máquina em domínios como a detecção de fraudes bancárias. Trabalhos futuros se concentrarão na escalabilidade do modelo para conjuntos de dados maiores e em novas abordagens para a implementação de Máquinas de Boltzmann Restritas Assistidas por Computação Quântica com Pesos.