Visão Geral

Este curso aborda a aplicação prática da computação quântica em contextos industriais, explorando casos de uso reais, limitações atuais e estratégias de adoção. O foco está em como algoritmos e modelos quânticos podem impactar áreas como otimização, logística, manufatura, energia, finanças industriais e pesquisa operacional.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender como a computação quântica pode ser aplicada à indústria
• Identificar problemas industriais candidatos a soluções quânticas
• Analisar ganhos e limitações da computação quântica atual
• Entender algoritmos quânticos voltados à otimização e simulação
• Avaliar viabilidade técnica e econômica de projetos quânticos
• Planejar estratégias de adoção de computação quântica industrial

Publico Alvo

• Profissionais da indústria e engenharia
• Gestores de inovação e tecnologia
• Cientistas de dados e analistas
• Profissionais de TI e P&D
• Estudantes interessados em aplicações industriais da computação quântica

Pre-Requisitos

• Fundamentos de computação quântica
• Noções básicas de algoritmos quânticos
• Conhecimento introdutório de matemática e programação
• Familiaridade com problemas industriais é desejável

Conteúdo Programatico

Module 1 – Quantum Computing and Industry Overview

1. Industrial challenges and computational limits
2. Why quantum computing matters for industry
3. Classical vs quantum approaches
4. Near-term and long-term expectations

Module 2 – Optimization Problems in Industry

1. Combinatorial optimization
2. Scheduling and resource allocation
3. Routing and logistics problems
4. Industrial optimization use cases

Module 3 – Quantum Optimization Algorithms

1. Variational Quantum Algorithms (VQA)
2. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)
3. Hybrid quantum-classical models
4. Practical constraints and performance

Module 4 – Quantum Simulation for Industry

1. Simulation of physical systems
2. Materials science and chemistry
3. Manufacturing process simulation
4. Energy and molecular modeling

Module 5 – Quantum Computing in Manufacturing and Logistics

1. Production planning and scheduling
2. Supply chain optimization
3. Predictive maintenance scenarios
4. Industrial decision-making support

Module 6 – Quantum Computing for Energy and Finance

1. Energy grid optimization
2. Portfolio optimization in industrial finance
3. Risk analysis
4. Industrial-scale data challenges

Module 7 – Platforms, Tools and Industrial Ecosystem

1. Quantum hardware providers
2. Cloud-based quantum platforms
3. Industrial quantum software stacks
4. Partnerships and innovation hubs

Module 8 – Adoption Strategy, ROI and Future Outlook

1. Identifying quantum-ready problems
2. Cost-benefit and ROI analysis
3. Workforce and skills preparation
4. Roadmap for industrial quantum adoption