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Quantenlernmaschine

Quantum Learning Machine

Caslav Brukner (ORCID: 0000-0002-6549-5863)
  • Grant-DOI 10.55776/P20857
  • Förderprogramm Einzelprojekte
  • Status frühzeitig beendet
  • Bewilligungssumme 72.807 €

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (30%); Physik, Astronomie (70%)

Keywords

    Quantum information, Quantum computation, Learning machine, Quantum communication, Quantum physics, Quantum authomatic control

Abstract

Lernen kann definiert werden als die Veränderungen eines Systems, die darin resultieren, daß das System im Laufe der Zeit besser bestimmte Aufgaben lösen kann, denen es in seiner bis-herigen Geschichte begegnet ist. Obwohl der Begriff des Lernens oftmals nur mit Lebendi-gem assoziiert wird, sind auch Maschinen oder Computer in der Lage, ihre eigenen Algorith-men aufgrund von Trainingserfahrungen zu modifizieren. Dies ist das Hauptthema im weiten Feld des "maschinellen Lernens". Die jüngsten Fortschritte in den Gebieten Quantenkommu-nikation und Quantencomputer - die Entwicklung neuer und effizienter Methoden zur Infor-mationsverarbeitung auf der Basis der Gesetze der Quantentheorie - sind Anreiz, die Theorie des maschinellen Lernens in den Bereich der Quantenphysik zu verallgemeinern. Der Begriff "Quantenlernmaschinen" - Quantencomputer, die sich selbst ändern, um ihre Leistung in bestimmter Weise zu verbessern - wird in diesem Antrag vorgestellt. Basierend auf der quantenmechanischen Theorie der Reglungstechnik, schlagen wir eine Quantenlern-maschine vor, die das Ausführen bekannter Quantenalgorithmen erlernen und potentiell neue Algorithmen finden kann. Der Hauptbestandteil der Maschine ist ein Rückkopplungssystem, das in der Lage ist, ihren anfänglichen Quantenalgorithmus als Antwort auf die Interaktion mit einem "Lehrer" zu verändern, um eine bessere Approximation an den gewünschten Algo-rithmus zu erreichen. Das erste Ziel dieses Projekts ist es, die Lerneffizienz einer Quanten-lernmaschine als Funktion der Zahl der Wiederholungen zu untersuchen. Das zweite Ziel ist, herauszufinden, ob eine Quantenlernmaschine zum Erlernen bestimmter Algorithmen weniger Schritte benötigt als eine entsprechende konventionelle klassische Lernmaschine. In einem größeren Zusammenhang soll dieses Projekt einen Einfluß auf das Verständnis des Lernprozesses im Allgemeinen haben, sowie auf das Definieren und Studieren neuer Lernauf-gaben, die dem maschinellem Lernen in einer Welt entsprechen, in der Information funda-mental quantenmechanisch zu verstehen ist und unsere klassische Intuition oftmals herausge-fordert wird.

Forschungsstätte(n)
  • Österreichische Akademie der Wissenschaften - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Linhyoung Lee, Hanyang University - Republik Korea

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