Maschinelles Lernen: Von Quantencomputern zu Higgs‐Bosonen und zurück

Künstliche Intelligenz verspricht nicht nur unser tägliches Leben, sondern auch die Art und Weise, wie
wir Forschung und Geschäft betreiben, zu revolutionieren. Bereits heute ist sie eine treibende Kraft in Quantenwissenschaft und ‐technologie. Besonders vielversprechende Anwendungsgebiete sind die Charakterisierung von Quantenbauelementen, die Analyse von Experimenten in der Hochenergiephysik, wie auch Probleme der realen Welt.

In diesem Vortrag werde ich modernste Techniken und aktuelle Ergebnisse im (quanten‐) maschinellen Lernen vorstellen. Ich werde Fortschritte bei Lernmodellen für neueste Quantenhardware, für Klassifikation und Anomalieerkennung, sowie generatives quantenmaschinelles Lernen, das auf klassische Datensätze angewendet wird, hervorheben. Auf diese Weise zeige ich das Potenzial auf, Brücken vom klassischem zum Quantenparadigma des Lernens zu bauen und praktische Anwendungsfälle zu identifizieren.

Vortragssprache: EN