Resumen: Los avances teóricos y algorítmicos, la disponibilidad de datos y la potencia de cálculo han abierto la puerta a perspectivas excepcionales para aplicación del aprendizaje automático clásico en los campos más diversos de la ciencia, la empresa y la sociedad en general. de la ciencia, la empresa y la sociedad en general, y en particular en la Física de Altas Energías (HEP). En particular, el aprendizaje automático es uno de los enfoques más más prometedores para analizar y comprender los datos que producirá la próxima generación de detectores HEP. El aprendizaje automático es también una tarea prometedora para los dispositivos cuánticos a corto plazo que pueden aprovechar representaciones comprimidas de alta dimensión y utilizar la naturaleza estocástica de las mediciones cuánticas como fuente aleatoria. Se están investigando varias arquitecturas de arquitecturas. Implementaciones cuánticas de Boltzmann, clasificadores o codificadores automáticos, entre los enfoques clásicos más populares. clásicas más populares, para diferentes aplicaciones. Las máquinas de Born son modelos puramente cuánticos que pueden generar distribuciones de probabilidad de una forma única, inaccesible para los ordenadores clásicos. En esta charla se dará una visión general del estado actual de la en términos de Aprendizaje Automático en ordenadores cuánticos, centrándose en su aplicación a la HEP.
Ponente: Sofia Vallecorsa es una física del CERN con amplia experiencia en el desarrollo de software en el ámbito de la física de altas energías, en particular en aplicaciones de aprendizaje profundo y computación cuántica dentro del CERN openlab (https://openlab.cern/index.php/ [1]). Es doctora en física por la en la Universidad de Ginebra. Antes de incorporarse al CERN openlab, Sofia era responsable del desarrollo de tecnologías basadas en aprendizaje profundo para para la simulación del transporte de partículas a través de detectores en el CERN. También de simulación del detector GeantV en arquitecturas de hardware modernas. arquitecturas de hardware modernas.
Véase https://scholar.google.com/citations?user=OQpf9YsAAAAJ&hl=en [2] para una extensa lista de publicaciones.
Grabación: Aprendizaje automático cuántico en física de altas energías