“Potenziamento del Machine Learning nel breve periodo tramite il Quantum Computing: hybrid neural networks”
24 marzo ore 14:00 CET
Il Quantum Computing promette di migliorare le soluzioni di Machine Learning in molti modi. Da una parte, l’hardware quantistico può essere utilizzato come acceleratore per l’addestramento; dall’altra, la codifica dei dati su un sistema quantistico consente nuove rappresentazioni degli stessi, portando così a modelli di maggiore qualità. Quest’ultimo approccio, in particolare, può già essere esplorato con le attuali risorse di Quantum Computing. Per esempio, in questo workshop, Reply spiegherà come architetture di reti neurali affermate possono essere estese per includere componenti quantistici, nonché i vantaggi di questo approccio ibrido. Mostreremo anche alcune applicazioni attuabili su dispositivi quantistici attualmente disponibili e analizzeremo cosa riserverà il futuro delle reti ibride neurali.