Accueil/ expose #carousel1 li{ width:150px; height:180px; } #carousel2 li{ width:150px; height:180px; } How a physical system can be turned into a self-learning machine
mardi 05 octobre 2021
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Machine learning using artificial neural networks is revolutionizing many areas of science and technology. This increases the urgency for exploring alternatives to artificial neural networks running on digital hardware. These alternatives might eventually be faster and/or more power-efficient. With this in mind, we ask the question whether one can identify a general principle that would enable a nonlinear physical system to become a self-learning machine - i.e. a physical information-processing device where internal degrees of freedom self-adjust by physical interactions to learn a desired input-output relation. In this talk, I will present our recent idea on how this might be achieved for arbitrary time-reversal-invariant Hamiltonian systems. I will introduce the principle of ’Hamiltonian Echo Backpropagation’, and demonstrate how efficient learning could be possible in a wide class of physical systems.

See: Self-learning Machines based on Hamiltonian Echo Backpropagation,
Victor Lopez-Pastor, Florian Marquardt, arXiv 2103.04992 (2021)

Conférence donnée par Florian Marquardt (Max Planck Institute for the Science of LightMax Planck Institute for the Science of Ligh), lors du colloquium 2021/2022 du département de physique de l'ENS.

 

Thèmes : Physique
Catégories: Colloquium / Séminaire général du département de physique
Mot-clés : Physique quantique, machine learning, apprentissage automatique

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Auteur(s) Florian Marquardt
Institut Max Planck
Physicien

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Cursus :

Florian Marquardt est professeur titulaire de physique théorique au département de physique de l'université d'Erlangen-Nuremberg (Max Planck Institute for the Science of Light) .

Après avoir obtenu son doctorat à l'Université de Bâle, en Suisse, en 2002, il a travaillé comme chercheur postdoctoral à l'Université de Yale (2003-2005). De 2005 à 2010, il a dirigé un groupe de recherche junior à l'université Ludwig-Maximilian de Munich, avant de s'installer à Erlangen.

Ses sujets de recherche à l'intersection de la nanophysique et de l'optique quantique comprennent le transport quantique, la décohérence, la physique quantique à plusieurs corps, ainsi que les domaines de la nano et de l'optomécanique.

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Dernière mise à jour : 28/03/2022

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