O curso tem com objetivo a formação avançada em computação e tecnologias quânticas, ao nível do ensino superior, proporcionado pela Universidade de Coimbra, em colaboração com a IBM e Softinsa, capacitando profissionais, atuais e futuros, numa área emergente, de interesse estratégico a nível nacional e internacional. Além da aquisição de conhecimentos gerais em computação e tecnologias quânticas, o curso tem como objetivo o desenvolvimento de competências em estudo de caso, usando os computadores quânticos da IBM e a emulação em ambiente de High Performance Computing (HPC). Os estudos de caso disponíveis no curso são variados e incluem temas, entre outros, de otimização, inteligência artificial, machine learning, encriptação e ciência dos materiais, pensados para diferentes públicos-alvo, que incluem universitários e empresas.

As competências a adquirir incluem a utilização do qiskit e os computadores quânticos da IBM, quer na resolução problemas simples, quer num projeto de estudo de caso; incluem ainda a utilização de uma abordagem clássica-quântica, em que a simulação em ambiente de High Performance Computing (HPC) é comparada com os resultados obtidos num computador quântico da IBM, acessível on-line; também será desenvolvida a capacidade de transmitir resultados para públicos especializados num workshop (apresentação oral e escrita, esta última na forma de um artigo científico), e para públicos não especializados (flash-talk de divulgação).

Podem candidatar-se ao ingresso no curso de Computação e Tecnologias Quântica:

Estudantes, investigadores e docentes ligados a universidades; membros de empresas, decisores do setor público, com conhecimentos comprovados de álgebra linear ou detentores de um currículo académico ou profissional relevante para a frequência  deste curso.

PREÇO DO CURSO A SUPORTAR PELO FORMANDO: sem custos na edição atual

(O preço do curso é de 480€ e terá um apoio de 100% do DIG.INTEL _REFORCO DAS COMPETENCIAS DIGITAIS - na forma de bolsa.

O curso tem duas unidades curriculares de 6 ECTS cada, em regime misto. As aulas teóricas incluem introdução de conceitos e exemplos de aplicações. Inclui ainda palestras de convidados, não só cientistas, mas também elementos de empresas. Nas aulas laboratoriais e/ou tutoriais há resolução de problemas/estudos de caso. A avaliação da primeira unidade inclui problemas resolvidos ao longo do semestre, um problema computacional usando qiskit num computador quântico da IBM e uma apresentação oral, pública, de 5 minutos, para uma audiência não especializada e sobre um dos temas lecionados durante o semestre. A avaliação da segunda unidade curricular baseia-se numa apresentação oral e escrita (esta última na forma de artigo científico) de um estudo de caso, como contribuição para um workshop avançado. A apresentação oral no workshop poderá ser substituída por um poster, dependendo do número de formandos. O conjunto das contribuições no workshop constituirão os “Proceedings” na forma digital.

Quer as apresentações de 5 minutos na primeira unidade, quer a apresentação oral/poster na segunda unidade serão avaliadas por um júri convidado e haverá prémios simbólicos para os três melhores classificados.

- Combarro, Gonzalez-Castillo, A Practical Guide to Quantum Machine Learning and Quantum Optimisation,  1st edition, , Packt Publishing, 2023.

- https://www.ibm.com/quantum/qiskit

 - D. Hidary, Jack, Quantum Computing: An Applied Approach, 2nd edition, Springer, 2021.

- Loredo, Quantum Computing in Practice with Qiskit® and IBM Quantum Experience, Packt Publishing, 2020.

-Menezes et al, Handbook of Applied Cryptography, CRC Press, 2001.

- Richter et al. A Mathematical Perspective on Post-Quantum Cryptography, Mathematics, 2022.

- Bernstein, Daniel J., Introduction to post-quantum cryptography, Springer, 2009.

Hamido, Adventures in Quantumland, UC Irvine, 2021.

-Oshiro et. al., Lineage & Freedom: A Quantum Computational Framework for Improvisation, Stanford University, 2023.

-Miranda, Quantum Computer Music: Foundations, Methods and Advanced Concepts, Springer International Publishing, 2022.

- Anshul Saxena et al, Financial Modeling Using Quantum Computing, Packt Publishing, 2023.

- Robert Hundt, Quantum Computing for Programmers, Cambridge University Press, 2022.

- Machine Learning Meets Quantum Physics, Kristof T. Schütt, Stefan Chmiela, O. Anatole von Lilienfeld, Alexandre Tkatchenko, Koji Tsuda, Klaus-Robert Müller (Eds.), Lecture Notes in Physics, Vol 968, Springer, 2020.