Pesquisadores classificam eventos de neutrinos com um computador quântico

Pesquisadores alcançaram uma precisão de teste próxima a 80% com o NPQK e aproximadamente 70% de precisão com a QCNN na classificação de eventos detectados por telescópios de neutrinos usando um computador quântico, um resultado comparável aos métodos tradicionais. Pablo Rodriguez-Grasa, da University of the Basque Country UPV/EHU, e colegas demonstraram essa capacidade investigando kernels quânticos projetados neurais e redes neurais convolucionais quânticas.

Este trabalho, publicado em 21 de agosto de 2026, na Quantum Science and Technology, Número 4, estabelece a viabilidade de aplicar o aprendizado de máquina quântico à análise de dados astronômicos com o hardware atual. O estudo explora como os computadores quânticos podem distinguir entre diferentes tipos de eventos de neutrinos, crucial para entender fenômenos cósmicos raros.

Abordagens NPQK e QCNN para a Classificação de Eventos de Neutrinos

Alcançando uma precisão de teste próxima a 80%, a abordagem de kernel quântico projetado neural (NPQK) demonstrou uma capacidade de classificar eventos de neutrinos diretamente em simuladores e no processador quântico IBM Strasbourg. Este resultado sugere uma mudança em direção a aplicações quânticas práticas na astrofísica. Pesquisadores liderados por Pablo Rodriguez-Grasa na University of the Basque Country UPV/EHU detalharam esse desempenho em um estudo publicado em 21 de agosto de 2026, na Quantum Science and Technology, Número 4, focando na distinção entre trilhas de múons e cascatas hadrônicas/eletromagnéticas, assinaturas fundamentais nos dados de telescópios de neutrinos.