Computação Quântica e Computação Flexível: Sinergia e Desafios

Esta palestra explora os fundamentos, estudos emergentes e as inovações entre a Computação Quântica (CQ) e a Computação Flexível (CF), em sinergia com aspectos centrais da Inteligência Computacional. Inicialmente, são abordados os princípios básicos da CQ, destacando suas vantagens frente à computação clássica na resolução de problemas de alta complexidade. Em seguida, são apresentados os principais conceitos da CF, como paradigma fundamentado na lógica fuzzy mas com ênfase em sistemas de inferência capazes de representar incertezas por meio de raciocínio aproximado. A palestra também discute as possíveis sinergias entre os modelos, introduzindo a noção de computação quantum-fuzzy. São exploradas propostas de modelagem de sistemas flexíveis por meio de circuitos quânticos, bem como os desafios teóricos e tecnológicos que ainda precisam ser superados para uma integração efetiva em aplicações reais. Por fim, destacam-se as potencialidades dessa abordagem para estudantes das áreas de Computação e Engenharia, com a abertura de novas frentes de pesquisa em computação inteligente, sistemas adaptativos e inteligência artificial quântica.

Mini-CV: Renata Reiser é formada em Licenciatura Plena em Matemática pela Universidade Católica de Pelotas (1981) possuindo mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1997) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Rio Grande do Sul (2002). Atualmente, atua como pesquisadora/professora associada na Universidade Federal de Pelotas lotada no Centro de Tecnologia, focando seu trabalho acadêmico na graduação em Ciência da Computação e Engenharia da Computação e atuando como pesquisadora nos cursos de Pós-Graduação de Mestrado e de Doutorado em Ciência da Computação do Programa de Pós-Graduação em Computação. Tem experiência na área de ensino, pesquisa e extensão e sua atuação científica abrange diferentes áreas da Ciência da Computação, como Fundamentos e Lógicas para Computação, Computação Científica e Modelos Computacionais para Computação Paralela e Distributiva. Seus principais interesses de pesquisa estão focados em extensões da Lógica Fuzzy, Computação Flexível e Simulação Quântica, Pensamento Computacional, Teoria dos Domínios e suas correspondentes aplicações. Pesquisadora do CNPq, contribuindo junto aos grupos de pesquisa MFFMCC/UFPEL, LUPS/UFPEL e CAROL/UFRN.

Computação Teórica: Ensino e Divulgação Acessível

Nesta palestra, pretendo relatar minha experiência dos últimos anos com a divulgação científica na área de ciência da computação teórica. Essa iniciativa resultou na criação de uma disciplina e na publicação de um livro sobre o tema. Tentarei descrever, por meio de exemplos, o principal argumento/recurso empregado nessa tarefa: o abandono do formalismo em prol de explicitar a conexão entre computação teórica e natureza. Por fim, abordarei alguns desafios e problemas inerentes ao ensino e à divulgação da computação teórica.

Mini-CV: André Vignatti é Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), com ênfase em Análise de Algoritmos e Complexidade Computacional. Em 2019, realizou um pós-doutorado na Università di Salerno (Itália). Desde 2011, atua como docente no Departamento de Informática da UFPR, ministrando disciplinas nas áreas de Algoritmos e Estrutura de Dados, Análise de Algoritmos, Algoritmos Aleatorizados, Redes Sociais e Econômicas e Grandes Ideias da Computação Teórica. Sua pesquisa abrange temas da área de Otimização, Algoritmos e Redes Complexas. Em 2024, publicou o livro 'A Máquina da Natureza: Uma Perspectiva Cronológica da Ciência da Computação Teórica'.

Introdução à Computação Quântica com Jogos e IBM Qiskit

Atualmente, a computação quântica apresenta potencialidades significativas que podem revolucionar diversas áreas do conhecimento e da indústria. Sua principal vantagem reside na capacidade de processar grandes volumes de informação em paralelo, graças à superposição e ao emaranhamento quântico, permitindo resolver problemas intratáveis para computadores clássicos, como a fatoração de grandes números, simulação de sistemas moleculares complexos, otimização em larga escala e aprendizado de máquina avançado. Plataformas como IBM Quantum e simuladores como o Qiskit vêm tornando essa tecnologia mais acessível e apontam caminhos promissores para aprendizagem prática. Este minicurso busca divulgar as potencialidades da computação quântica utilizando recursos interativos atuais na plataforma IBM Qiskit. Na primeira parte, serão apresentados os principais conceitos teóricos da área, como superposição, emaranhamento, interferência e medida quântica, correlacionando-os com as metodologias dos jogos educacionais disponíveis gratuitamente na web. Esses jogos promovem uma ilustração visual da aplicação dos fenômenos quânticos, facilitando a compreensão intuitiva dos princípios que regem os sistemas quânticos. Os participantes podem explorar as ferramentas e esclarecer dúvidas quanto a sua metodologia. Na segunda etapa, concentram-se esforços na atividade prática, priorizando uso da linguagem Python e o framework Qiskit, como proposta para atividades de programação, simulação e compreensão da estrutura dos circuitos quânticos básicos, incluindo aplicação de portas quânticas e realização de medições. Na sequência, exploramos a proposta de enviar os circuitos estudados para execução em computadores quânticos reais por meio da plataforma IBM Quantum Experience. Portanto, os participantes poderão ter uma compreensão introdutória dos fundamentos da computação quântica, bem como da atual possibilidade de implementação e execução de algoritmos quânticos em ambientes simulados e reais.

Mini-CV: Cecília Botelho é formada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pelotas (UFPel) e ingressou diretamente no doutorado na mesma instituição, onde desenvolve pesquisas na área de Computação Quântica aplicada à Inteligência Artificial. Tem se dedicado à investigação de modelos híbridos envolvendo lógica fuzzy e circuitos quânticos, com publicações em conferências nacionais e internacionais. Também possui experiência com dados, tendo atuado em projetos de análise e interpretação de informações em contextos aplicados. Gabriel Rosa é estudante de Ciência da Computação na Universidade Federal de Pelotas (UFPel), com atuação em pesquisa nas áreas de aprendizagem de máquina e computação quântica. Ao longo da graduação, vem se dedicando ao desenvolvimento de projetos e publicações nessas áreas, com interesse constante por inovação e desenvolvimento científico.

Coloração de grafos: quando matemática e beleza se encontram

A coloração de grafos é um dos temas mais clássicos e fascinantes da Teoria dos Grafos, com aplicações que vão da alocação de recursos à otimização de redes. Apesar de simples de enunciar, esses problemas revelam estruturas profundas e conexões ricas com várias áreas da matemática e da ciência da computação. Neste minicurso, exploraremos três variantes centrais: coloração de vértices, coloração de arestas e coloração total. O foco será na apresentação de resultados e algoritmos exatos combinatórios, muitos deles notáveis pela elegância e pelo uso inteligente de propriedades estruturais. Percorreremos classes de grafos que admitem soluções polinomiais e simples de implementar, discutindo também limites conhecidos e casos abertos que continuam desafiando pesquisadores. Sem a pretensão de esgotar o assunto, a proposta é oferecer uma visão coesa e motivadora sobre esses problemas, ressaltando sua beleza, importância teórica e relevância no cenário atual de pesquisa em grafos.

Mini-CV: Sheila Morais de Almeida é Professora Associada da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) – Câmpus Ponta Grossa, onde atua desde 2012. Formou-se Bacharel em Ciência da Computação, Mestre em Ciência da Computação e Doutora em Ciência da Computação pela UNICAMP, com estágio Doutoral na Universidade de Roma. Desenvolve pesquisas na área de Teoria dos Grafos, com ênfase em complexidade de algoritmos para problemas da teoria cromática de grafos. É membro da Comissão Especial em Algoritmos, Combinatória e Otimização (CEACO) da Sociedade Brasileira de Computação e revisora de periódicos internacionais como Discrete Applied Mathematics, Journal of Combinatorial Optimization e The Electronic Journal of Combinatorics.Foi professora da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul – Câmpus Ponta Porã de 2009 a 2012, onde participou da criação, implantação e reconhecimento do Curso de Ciência da Computação, do qual foi coordenadora nos anos de 2009 e 2010. Também coordenou o curso de Bacharelado em Sistemas de Informação da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul em 2011 e 2012. Ingressou na UTFPR em 2012 e coordenou o Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação nos anos de 2018 e 2019 e de 2022 a 2025. É professora das disciplinas de Matemática Discreta, Análise e Projeto de Algoritmos e Teoria dos Grafos. Orientou mais de 40 alunos de graduação e diversos alunos de mestrado em seus projetos de pesquisa. Já publicou artigos em periódicos e eventos nacionais e internacionais, incluindo resultados recentes sobre coloração de arestas, coloração total e coloração arco-íris em classes de grafos. Recebeu prêmios como Melhor Pôster no LAWCG 2020 por voto popular e Terceiro Melhor Artigo no LAGOS 2021. Foi professora homenageada em diversas turmas de formandos, evidenciando o reconhecimento de sua dedicação acadêmica.