[Seminário PPG] “Modelos Híbridos Quântico-Clássicos para Detecção de Fraudes: Explorando a Complementaridade com Mixture-of-Experts”

A detecção de fraudes em transações financeiras é um desafio que envolve questões como o forte desbalanceamento entre as classes de dados, a evolução contínua dos padrões de fraude e requisitos rigorosos de latência. Nesse contexto, a combinação de técnicas de aprendizado de máquina clássico e computação quântica surge como uma alternativa para explorar novas estratégias de classificação.

No dia 28 de setembro, às 14h, o Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional do Laboratório Nacional de Computação Científica (PPG-LNCC) receberá Bruno Chagas, Lead Data Scientist na Mastercard, em Dublin, para o seminário “Modelos Híbridos Quântico-Clássicos para Detecção de Fraudes: Explorando a Complementaridade com Mixture-of-Experts”. O evento é gratuito e aberto ao público e será realizado no Auditório B do LNCC, com transmissão ao vivo pelo Zoom.

Durante a apresentação, Bruno discutirá uma abordagem híbrida quântico-clássica baseada em uma arquitetura de Mixture-of-Experts, na qual modelos de aprendizado de máquina clássicos e quânticos são utilizados de forma complementar. A proposta combina um Guided Quantum Compressor, um circuito quântico variacional e uma rede neural clássica, utilizando um mecanismo de roteamento para identificar os casos em que o modelo quântico pode contribuir para a classificação.

A palestra também apresentará o desenho da arquitetura, os experimentos realizados com dados de fraude em cartões e os resultados obtidos, além dos principais desafios relacionados à aplicação prática de Quantum Machine Learning (QML) em ambientes financeiros.

Entre os temas discutidos estarão questões fundamentais para esse tipo de aplicação, como latência, calibração de probabilidades e complementaridade entre modelos quânticos e clássicos, destacando as possibilidades e limitações do uso de abordagens híbridas na detecção de fraudes.

A transmissão ao vivo poderá ser acompanhada pelo Zoom, por meio do link: https://us02web.zoom.us/j/89439054510 

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