Participação no hackathon da Brazil Quantum e da Ambev, tendo alcançado a 2ª colocação. Foi desenvolvido um projeto de controle de qualidade de latas/garrafas utilizando quantum machine learning e visão computacional.
Vídeo do pitch da prova de conceito do sistema
Como parte de um hackathon, no final de um curso de formação de dois meses e meio, sobre computação quântica, proposto pelas empresas Brazil Quantum e Ambev, desenvolvemos um projeto utilizando redes convolucionais neurais híbridas.
Imagem com o modelo canvas desenvolvido do projeto.
A equipe Bra-Beer-Ket era composta por mim, o Lucas Alvarenga e a Marina Fernandes. O Lucas ficou responsável pelo desenvolvimento do código a ser apresentado, eu da apresentação da prova de conceito e a Marina do Canvas do projeto.
A ideia do projeto era desenvolver uma linha de produção em que pudéssemos verificar defeitos na qualidade de latas e garrafas por meio de análise de visão computacional. Para isso foi utilizado um modelo CNN (Convolutional Neural Network) híbrido (clássico e quântico), além de um Classificador Quântico Variacional baseado neste artigo. A linha de produção teria uma câmera para analisar as imagens dos produtos e os sinais seriam transmitidos a um banco de dados onde o algoritmo faria a análise. Para ver o código do projeto e entender mais do funcionamento clique aqui.
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