Projekt koncentruje się na zastosowaniu paradoksu Parrondo – zjawiska, w którym kombinacja dwóch przegranych strategii prowadzi do korzystnego wyniku – w procesach uczenia maszynowego. Celem badań jest opracowanie nowych mechanizmów optymalizacyjnych, inspirowanych efektami obserwowanymi w modelach kwantowych, takich jak kwantowe błądzenie losowe (quantum walks). Szczególny nacisk zostanie położony na badanie propagacji informacji w złożonych systemach oraz adaptację tych mechanizmów do klasycznych problemów uczenia. Unikalnym aspektem projektu jest wykorzystanie paradoksu Parrondo w dziedzinie uczenia maszynowego, co czyni badania wnioskodawcy odmiennymi od innych realizowanych prze niego projektów. Modele kwantowego błądzenia losowego stanowią kluczową inspirację dla projektu. Zarówno w dyskretnych, jak i ciągłych wariantach, badania wykazały, że naprzemienne zastosowanie działań o zróżnicowanym charakterze – z których każde indywidualnie prowadzi do niekorzystnego wyniku – może paradoksalnie przyczynić się do efektywniejszej propagacji informacji. Wykorzystanie inspiracji pochodzących z modeli kwantowego błądzenia losowego może prowadzić do opracowania nowych algorytmów, które efektywniej przetwarzają informacje, szczególnie w zadaniach wymagających modelowania złożonych zależności między elementami danych, zwłaszcza zastosowań tych technik w kontekście analizy i przetwarzania danych wizualnych. Opracowanie nowego frameworku teoretycznego oraz jego implementacja eksperymentalna otworzy możliwości rozwijania zaawansowanych algorytmów uczenia, które będą mogły być stosowane nie tylko w wizji komputerowej, ale także w innych obszarach wymagających przetwarzania wysokowymiarowych danych.