Student Računarskog fakulteta Milan Bojić je u ponedeljak, 19. septembra 2022. godine odbranio diplomski rad na temu Kvantno mašinsko učenje pred komisijom koju su činili mentor dr Nemanja Ilić i član dr Jelena Vasiljević.
U uvodu svog rada Milan je istakao sledeće:
Prethodna decenija je bila obeležena mašinskim učenjem, sa njegovom primenom u svakodnevnom životu običnih ljudi. Meutim, u prethodnih nekoliko godina počelo je da se oseća usporenje inovacija i razvoja novih metoda, a u nekim oblastima su i dostignute granice računarskih resursa (npr. GPT-3). U rešavanju ovog problema očekuje se da pomogne razvoj kvantnog računarstva, oblasti koja se razvija gotovo pola veka, ali tek u poslednjih nekoliko godina je došlo do povećanog interesovanja. Za kvantno računarstvo se očekuje da bude sledeće veliko remećenje tehnološkog poretka, sa približavanjem kvantnoj nadmoći svakog dana.Od kvantnog mašinskog učenja se očekuje da bude prekretnica u mašinskom učenju kakvo danas znamo. Oblast je relativno mlada i trenutno se najviše bavi teoretskim razvojem. Neki od zadataka kojim se bavi jeste obrada kvantnih sistema i učenje njihovih osobina, brže i bolje prepoznavanje obrazaca u klasičnom sistemu, kao i otkrivanje nekih osobina klasičnog mašinskog učenja koje se nisu mogle primetiti u klasičnom sistemu. …
U ovom radu je prikazan kraći uvod u kvantno računarstvo i kvantno mašinsko učenje. Takđe je dato nekoliko primera metoda kvantnog mašinskog učenja, koji poboljšavaju svoje klasične ekvivalente. Glavni izazov trenutno je praktična primena, koja je strogo vezana za razvoj funkcionalnih kvantnih računara.
Ostavljeno je dosta metoda kvantnog mašinskog učenja, koje čitalac može da istraži, ali su ove prikazane verovatno dovoljne za razumevanje oblasti. Trenutak kada se dokaže kvantna nadmoć dovešće do većeg interesovanja ka svim oblastima povezanim za kvantno računarstvo, uključujući i kvantno mašinsko učenje. Svakako se savetuje praćenje daljeg razvoja ove oblasti, pošto je ona relativno mlada i ima dosta inovacija i poboljšavanja. – zaključio je Milan.
Fotografije sa odbrane dostupne su u galeriji.