A kvantuminformatika és a gépi tanulás metszéspontjában az elmúlt években olyan algoritmusok jelentek meg, amelyek gráfok elemzésére kvantum alapú megközelítéseket alkalmaznak. Ezen modellek a kvantummechanikai jelenségek kihasználásának köszönhetően ígéretes lehetőségeket rejtenek a gráfalapú problémák hatékony megoldására. 

A hallgató célja különböző típusú kvantum alapú gráf neurális hálózatok vizsgálata, valamint azok teljesítményének összehasonlítása hagyományos megoldásokkal különböző alkalmazási területeken.

A hallgató feladatának a következőkre kell kiterjednie:

Mutassa be a kvantum alapú gráf neurális hálózatok típusait és a jelenlegi state-of-the-art-ot!
Elemezze a különböző típusú kvantum alapú gráf neurális hálózatokat, hasonlítsa össze őket a klasszikus gépi tanulási módszerekkel! Térjen ki különbségeikre, előnyeikre és hátrányaikra!
Tervezzen és készítsen kvantum alapú gráf neurális hálózat architektúrát és azt megvalósító áramkört gráf alapú problémák megoldásához!
Validálja az architektúrát és elemezze a kapott eredményeket!