122 подписчика
Запись лекции Никиты Серова Quantum Machine Learning: Future Revolution in AI
Основные тезисы:
Введение в квантовые вычисления и квантовое машинное обучение:
- Классические вычисления с битами и логическими операциями
- Концепция кубита и квантовой суперпозиции
- Квантовый параллелизм и преимущества квантовых вычислений
Решения уравнения Шредингера:
- Необходимость точного моделирования квантовых систем
- Ограничения классических методов, а именно, отсутствие точных решений для большинства систем
Примеры применения квантовых вычислений в химии:
- Вычисление энергетических спектров молекулярных систем
- Изучение механизма биологической фиксации азота
- Использование вариационного квантового решателя для малых молекул и квантовых магнитов
Квантовое машинное обучение:
- Квантовые нейронные сети и квантовые перцептроны
- Метрики для оценки производительности квантовых моделей
- Различные подходы к обучению квантовых моделей
Текущие проблемы и ограничения квантового машинного обучения:
- Ограничения квантовых вычислений, такие как декогеренция и сложность оптимизации
- Необходимость разработки новых алгоритмов и архитектур
- Интеграция квантовых и классических компонентов
Квантовые вычисления и квантовое машинное обучение открывают новые возможности для решения сложных задач в химии, физике и других областях, но также сталкиваются с рядом технических и теоретических проблем, которые предстоит решить
Именно это делает область в равной степени противоречивой и такой привлекательной
1 минута
30 июля 2024