البروفيسور ينس إيزرت
جامعة برلين الحرة
الاثنين 12 يوليو، الساعة 4 - 5 مساءً بتوقيت الخليج
العنوان: | تعلم القوانين الديناميكية الكلاسيكية والكمية من البيانات |
الملخص: | في العادة، يتم وضع معظم قوانين الفيزياء بطريقة استدلالية، ثم يتم لاحقاً استكشاف النتائج المتوقعة من خلال التجارب العملية. وقد تم تدريس أجيال من طلاب الفيزياء استناداً إلى مبدأ أن الهاملتوني هو الذي يحكم ديناميكيات الأنظمة الفيزيائية سواء في المجال الكلاسيكي أو المجال الكمي. ومع أن ذلك أمر صحيح تماماً، إلا أنه لا يتم التطرق بشكل موسّع إلى كيفية تحديد أو وضع خصائص تلك الهاملتونيات في المقام الأول. وكثيراً ما يكون هنالك بعض المعرفة المسبقة بشأن الموضوع، ولكن يُصبح السؤال عندها كيف يمكن للفرد أن يكون متأكداً من أن الهاملتوني الفعلي يُشابه الهاملتوني المتوقع بناء على التبرير الفيزيائي. ويبدو بأن هذا الأمر يكتسب أهمية خاصة في الأنظمة المعقدة التي تنطوي على العديد من درجات الحرية، أو الأنظمة المستخدمة في التكنولوجيا الكمية والتي تتطلب درجة عالية جداً من الدقة. تعتبر هذه الرؤية الأساسية والعميقة حافزاً لتعلّم الهاملتونيات - أو قوانين الفيزياء بشكل مباشر - من البيانات. سنركّز في الجزء الأول من هذا الحوار على الطرق الجديدة لتعلّم القوانين الديناميكية الكلاسيكية من البيانات. ثم سننتقل إلى تعلّم بعض حالات الهاملتونيات الكمية من البيانات، وسنوضح كيف يمكن تحقيق درجة غير مسبوقة من الدقة في تحديد خصائص أجهزة الموصلية الفائقة التي استخدمها فريق الذكاء الاصطناعي في جوجل لإجراء التجارب. وسننظر إلى كيف يمكن للفرد إعداد طريقة مبنية على شبكة من الممتدات ومستوحاة من تعلّم الآلة لتعلّم الهاملتونيات الكمية لعدّة أجسام من البيانات الديناميكية. وفي حال كان لدينا ما يكفي من الوقت، سأذكر بعض أوجه تعلّم الآلة المضبوط بدقة والمدعوم بالتكنولوجيا الكمية، وكيفية استرجاع العمليات الكمية من البيانات. وسنناقش الأوجه الاخرى للأساليب القائمة على البيانات في تحديد قوانين الفيزياء من البيانات. |