FuzzyFeatureMap: Uma Codificação Quântica Baseada em Amplitudes para Representações Fuzzy em Modelos VQC - Botelho, Cecilia; Schönhofen, Larissa; Santos, Helida; Lucca, Giancarlo; Yamin, Adenauer; Reiser, Renata (Anais do Workshop-Escola de Informática Teórica (WEIT); 2025: Anais do VIII Workshop-Escola de Informática TeóricaDO - 10.5753/weit.2025.40449, 2025)
A integração entre computação quântica e lógica fuzzy tem-se mostrado promissora para tratar problemas com incertezas e representações linguísticas. No entanto, os circuitos de codificação (feature maps) tradicionais utilizados em algoritmos de aprendizado quântico não foram projetados para lidar com dados fuzzy. Este trabalho propõe o FuzzyFeatureMap, um novo circuito de codificação quântica desenvolvido especificamente para representar variáveis fuzzy em classificadores quânticos variacionais (VQC). Para validar a proposta, conduzimos experimentos comparativos com os feature maps PauliFeatureMap e ZZFeatureMap, utilizando um conjunto de dados simulado com variáveis fuzzy representando decisões de agentes sociais. Os resultados mostram que o FuzzyFeatureMap alcançou melhor desempenho em termos de acurácia, F1-macro e eficiência computacional, destacando sua adequação para tarefas que envolvem incerteza e gradualidade semântica.