Seminaria

Kwadratowa optymalizacja binarna bez ograniczeń: perspektywa klasyczna i kwantowa

Prelegent: 

Matyas Koniorczyk, Wigner Research Centre for Physics

Data: 

06/02/2023 - 11:00

Abstrakt: 

W ramach wystąpienia krótko podsumowany zostanie stan techniki optymalizacji z wykorzystaniem QUBO (ang. Quadratic Unconstrained Binary Optimization). Podsumowanie zawierać będzie przegląd najważniejszych wyników badań operacji klasycznych, najnowsze osiągnięcia rozwoju solwerów klasycznych. Przedstawione zostanie również subiektywne spojrzenie na linię kwantową, ze szczególnym uwzględnieniem komputerów firmy DWave.

Tutorial: wprowadzenie do automatów klasycznych i kwantowych - część II

Prelegent: 

Abuzer Yakaryilmaz, University of Latvia

Data: 

07/12/2022 - 12:00

Abstrakt: 

W ramach seminarium poprowadzona zostanie druga część wykładu z zakresu automatów klasycznych i kwantowych. Po przedstawieniu kilku przykładów DFA wraz z dyskusją ich ograniczeń, wprowadzamy ich warianty probabilistyczny i kwantowy. Przedstawiamy reprezentatywny algorytm dla każdego z tych wariantów, a następnie dyskusję na temat zalet kwantowych w ustawieniach automatów skończonych. Krótko omawiamy ostatnie implementacje algorytmów QFA na rzeczywistym sprzęcie kwantowym.

Tutorial: wprowadzenie do automatów klasycznych i kwantowych

Prelegent: 

Abuzer Yakaryilmaz

Data: 

06/09/2022 - 11:30

Abstrakt: 

Rozpoczynamy od omówienia problemów obliczeniowych i algorytmów. Definiujemy ogólną postać problemów decyzyjnych, a następnie wprowadzamy deterministyczny automat skończony (DFA) jako podstawowy decydent. Po przedstawieniu kilku przykładów DFA wraz z dyskusją ich ograniczeń, wprowadzamy ich warianty probabilistyczny i kwantowy. Przedstawiamy reprezentatywny algorytm dla każdego z tych wariantów, a następnie dyskusję na temat zalet kwantowych w ustawieniach automatów skończonych. Krótko omawiamy ostatnie implementacje algorytmów QFA na rzeczywistym sprzęcie kwantowym.

Efektywne przygotowanie danych do trenowania konwolucyjnych sieci neuronowych w zagadnieniu segmentacji obrazów

Prelegent: 

Weronika Westwańska, ING Bank Śląski

Data: 

01/06/2022 - 13:00

Abstrakt: 

Tematyka referatu dotyczy innowacyjnego podejścia w przygotowaniu danych stosowanych do trenowania konwolucyjnych sieci neuronowych w zakresie segmentacji kolorowych obrazów. Problem doboru danych trenujących oraz pozyskania ich wystarczającej ilości, niezbędnej do uzyskania modelu o jak najwyższej precyzji predykcyjnej, jest istotnym zagadnieniem w tematyce sieci neuronowych. Nieprawidłowe podejście do niego może sprawić, że nawet najlepiej przygotowana architektura sieci, nie będzie w stanie wygenerować modelu, który będzie działał z satysfakcjonującą dokładnością.

Proste metody kwantyfikowania, obserwowania i samosprawdzania splątania wielocząstkowego

Prelegent: 

Palash Pandya, Uniwersystet Gdański

Data: 

14/04/2022 - 12:00

Abstrakt: 

Gilbert zaproponował iteracyjny algorytm wyznaczania odległości między danym punktem a zbiorem wypukłym. Stosujemy algorytm Gilberta z kilkoma modyfikacjami i uproszczeniami, aby uzyskać górne ograniczenie na odległość Hilberta-Schmidta między danym stanem a zbiorem stanów separowalnych. Chociaż odległość Hilberta-Schmidta nie jest właściwą miarą splątania, to jednak może być stosowana jako bardzo dobry wskaźnik ilości splątania.

Mapa zdarzeń i wydarzeń kolejowych jako narzędzie podnoszące bezpieczeństwo transportu kolejowego

Prelegent: 

Katarzyna Gawlak, Wydział Transportu i Inżynierii Lotniczej, Politechnika Śląska

Data: 

03/03/2022 - 11:00

Abstrakt: 

Innowacyjność i poszukiwanie nowych rozwiązań jest kluczowym elementem ciągłego doskonalenia systemów zarządzania bezpieczeństwem przewoźników kolejowych. Z tego względu wspieranie posiadanych systemów rozwiązaniami informatycznymi daje szerokie i zupełnie nowe możliwości prezentacji i analizy danych gromadzonych w różnych obszarach funkcjonowania spółek kolejowych. Taka sytuacja ma miejsce między innymi w przypadku informacji dotyczących zdarzeń i wydarzeń zaistniałych na sieci kolejowej.

Znajdowanie niskoenergetycznego spektrum szkieł spinowych poprzez przeszukiwanie wyczerpujące przy użyciu CUDA

Prelegent: 

Konrad Jałowiecki, Uniwersytet Śląski w Katowicach

Data: 

13/11/2019 - 13:00

Abstrakt: 

Przedstawiamy w jaki sposób można znaleźć niskoenergetyczne spektrum dla małych (N < 50) szkieł spinowych o dowolnej strukturze, używając nowoczesnych GPU lub podobnej heterogenicznej architektury. Prezentowany algorytm wykonuje pełny przegląd po wszystkich możliwych konfiguracjach układu, w celu wybrania l << 2N stanów o najniższej energii, wraz z odpowiadającymi im energiami.

Niekonwencjonalne podejście do przetwarzania informacji z wykorzystaniem Słoneczników van Gogha

Prelegent: 

Kacper Pilarczyk, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Data: 

21/10/2019 - 13:00

Abstrakt: 

Rosnące wymagania stawiane systemom obliczeniowym katalizują prace nad niekonwencjonalnymi układami przetwarzającymi informację. Obserwuje się ciągły wzrost zainteresowania alternatywnymi – względem klasycznych rozwiązań opartych na krzemie – gałęziami  elektroniki, które mogłyby znaleźć zastosowanie w budowie biosensorów, wyświetlaczy cienkowarstwowych, pamięci molekularnych, materiałów inteligentnych, etc.

Rozwój metod uczenia maszynowego bazujących na uczeniu zespołowym, głębokim i obliczeniach ewolucyjnych oraz ich fuzji

Prelegent: 

Paweł Pławiak, Politechnika Krakowska

Data: 

10/10/2019 - 13:00

Abstrakt: 

W ostatnich dekadach możemy zauważyć wzmożone zainteresowanie różnymi technikami uczenia maszynowego, stosowanymi do rozwiązywania problemów z wszystkich dziedzin życia. Tak duża popularność jest spowodowana faktem, że metody uczenia maszynowego potrafią radzić sobie z problemami, które są trudne do rozwiązania w konwencjonalny sposób, z powodu nieznajomości reguł nimi rządzącymi. Ze względu na właściwości uczenia się i uogólniania wiedzy, metody te są w stanie rozwiązać wiele problemów. Techniki sztucznej inteligencji osiągają wysoką wydajność w różnych dziedzinach nauki.

Synergia w biolubrykacji

Prelegent: 

Piotr Bełdowski, Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy

Data: 

17/09/2019 - 13:00

Abstrakt: 

Płyn stawowy obecny w naturalnych stawach składa się w ponad 70% wody, ale wykazuje niezwykłe właściwości smarujące, które są częściowo wynikiem interakcji między kwasem hialuronowym i zwykłymi fosfolipidami. W trakcie seminarium przedstawiony zostanie aktualny stan wiedzy na temat mechanizmu smarowania w chrząstce stawowej. Następnie zaprezentowane zostaną wyniki symulacji dynamiki molekularnej, eksperymentalne pomiary interakcji kwasu hialuronowego i fosfolipidów. Wyniki te omówione zostaną w odniesieniu do mechanizmu smarowania w układzie chrząstki stawowej.

Strony