Quantum Computing

quantum ods: все о применении ml в квантовом мире, а также достижений из квантового мира в ml под соусом незабываемого общения

Организаторы

  • @vtrohimenko
  • Синченко Семен – @sem
  • Кашницкий Юрий – @yorko

Кроме новинок этого года, советуем посмотреть и прошлые доклады, где поведано об архитектуре квантовых компьютеров и нейронных сетях в квантовой физике.

Доклады секции

Как проломить дверь в квантовые вычисления?
Ширкин Сергей
– Data Scientist в dentsu Russia, преподаватель ВШЭ и МИСиС, декан факультета Искусственного интеллекта GeekUniversity, автор курсов для Udemy и quantumcourse.ru

Если ты дата сайентист, то сделать это относительно легко, но как уменьшить вероятность неудач до нуля? Можно ли понять квантовые алгоритмы без математики и как не подскользнуться на научпопе?

Введение в тензорные сети для квантовых вычислений
Березутский Александр
– PhD студент в Университете Шербрука, Квебек, Канада

Доклад будет состоять из небольшого введения в тензорные сети для квантовых вычислений, а также обзора state-of-the-art классической симуляции quantum supremacy эксперимента от компании google с использованием тензорных сетей.

Quantum-Classical Neural Networks in Computational Drug Design
Щуцкий Никита
– ex-CTO at ApexQubit

Обзорный доклад о комбинации классических нейронных сетей и квантовых схем для увеличения экспрессивности модели. Мы рассмотрим базовые идеи, стоящие за комбинацией классических и квантовых вычислений, а также два proof of concept, пытающиеся решить задачу генерации на mnist и qm9 со значительно уменьшенным числом параметров по сравнению с классическими сетями

qmlcourse.ai – Open Quantum Machine Learning Course

Помимо этого, также готовится курс, который позволит всем желающим погрузиться в удивительный мир квантового машинного обучения.

В этом курсе рассматриваются практические аспекты работы квантовых алгоритмов в nisq-эпоху (noisy intermediate-scaled quantum algorithms), когда кубитов мало и они недостаточно качественны для многих задач. Тем не менее, уже сегодня в некоторых приложениях квантовой физики и химии можно пользоваться неидеальными кубитами для представления данных и классическими алгоритмами оптимизации – акцент делается именно на таких кванто-классических подходах.

Курс отличается от других своей структурой (можно выбирать уровни сложности материала), а также тем, что лекции сопровождаются кодом на numpy и pennylane, что позволяет воспринимать материал «на пальцах». Помимо этого, предлагаются домашние задания.

Курс планируем запустить в начале сентября 2021 года на платформе ods.ai, следите за объявлениями в ods slack канале #quantum_computing

Track program