Студент Рачунарског факултета Милан Бојић је у понедељак, 19. септембра 2022. године одбранио дипломски рад на тему Квантно машинско учење пред комисијом коју су чинили ментор др Немања Илић и члан др Јелена Васиљевић.
У уводу свог рада Милан је истакао следеће:
Претходна деценија је била обележена машинским учењем, са његовом применом у свакодневном животу обичних људи. Меутим, у претходних неколико година почело је да се осећа успорење иновација и развоја нових метода, а у неким областима су и достигнуте границе рачунарских ресурса (нпр. GPT-3). У решавању овог проблема очекује се да помогне развој квантног рачунарства, области која се развија готово пола века, али тек у последњих неколико година је дошло до повећаног интересовања. За квантно рачунарство се очекује да буде следеће велико ремећење технолошког поретка, са приближавањем квантној надмоћи сваког дана.Од квантног машинског учења се очекује да буде прекретница у машинском учењу какво данас знамо. Област је релативно млада и тренутно се највише бави теоретским развојем. Неки од задатака којим се бави јесте обрада квантних система и учење њихових особина, брже и боље препознавање образаца у класичном систему, као и откривање неких особина класичног машинског учења које се нису могле приметити у класичном систему. …
У овом раду је приказан краћи увод у квантно рачунарство и квантно машинско учење. Такђе је дато неколико примера метода квантног машинског учења, који побољшавају своје класичне еквиваленте. Главни изазов тренутно је практична примена, која је строго везана за развој функционалних квантних рачунара.
Остављено је доста метода квантног машинског учења, које читалац може да истражи, али су ове приказане вероватно довољне за разумевање области. Тренутак када се докаже квантна надмоћ довешће до већег интересовања ка свим областима повезаним за квантно рачунарство, укључујући и квантно машинско учење. Свакако се саветује праћење даљег развоја ове области, пошто је она релативно млада и има доста иновација и побољшавања. – закључио је Милан.
Фотографије са одбране доступне су у галерији.