21:17 2020年02月17日
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“莫斯科国立钢铁合金学院”国立研究技术大学为“量子材料科学”方向和“量子材料与设备”硕士研究生部开设了新的iPHD大纲。两个大纲框架中的创作者模块由量子物理学和材料学机器培训领域的著名科学家乔治·策勒尼斯(希腊)讲授。

-iPHD大纲有哪些让大学生们感兴趣的地方?

— 对于大学生们来说,重要的不是闭门造车,而是参加与外国大学、国际科学家和其他国家大学生的合作。该大纲为学术团体之间的这种互动性提供极好的机会。

大纲的方便之处在于,学生不仅像以前那样进入培训方向,而且能找到具体的导师。他获得资助,在硕士时期,他已经会开始在实验室里工作,之后继续他在研究生院的学习和研究活动。事实上,我们确定人类通往科学的道路,并尽量缩小科学与教育之间的差距。

模块化的大纲。它允许学生在世界各地实习和学习。现在已有18人学习我的大纲,这是对量子材料科学充满热情的本科生。

-您的“复杂系统和量子物质Machine learning”课程是什么?

— 这是第一个类似的课程。事实上,在世界上任何地方都还没有量子材料科学中的机器培训课程。机器培训的迫切性在于,所有科学领域都在寻找与大数据合作的新方法。本课程正是关于这方面内容:Data Science(大数据科学)加上机器培训(Machine learning)。它能够在短时间内让人了解“大科学”,以便年轻科学家可以处理大数据并在自己的研究中利用它们。

-等待这些大学生的是什么?他们会从事什么职业?

— 该大纲的毕业生会继续作为世界顶尖大学博士后、以及学术组织研究员或R&D公司员工的事业。对于他们来说,最重要的是不断学习,之后他们将成为优秀的科学家和专家。

课程框架内讨论的所有问题都与人工智能有关。因此,这些知识可以应用于任何领域 — 自主管理的机器、自动翻译等。特别是在物理学中它被用于计算和模拟 — 在任何地方都需要处理大数据,各地都需要新的方法。这有广阔的未来。在美国,现在最受欢迎的职业之一是处理大量数据的科学家。

在我看来,现代听众都很有水平的。他们起初拥有非常高的知识水平。他们能成功地应对我为他们设定的任务,必须说,这些任务是非常困难的。

-它们的难度在于什么?机器培训能为量子物理的发展带来什么?

-量子物理学的一个方向是量子计算机的库比特。这就是我们的工作。存在大量数据,需要对它们进行分类、使用和设置几个库比特之间的联系。这就是机器培训有助于的地方。

正在出现库比特以及量子计算机。但会出现新的数学,原则上它与普通的数学不同。机器培训将允许您使用这种数学、创建新的算法和任务、控制量子计算机和完全不同水平的大数据。

机器培训将让量子计算机能够自我学习。想象一下:它将遇到一个问题,但它将能够独立地找到并获取必要的数据、训练自己并解决这个问题。普通计算机和具有machine learning的计算机的工作不同,我们先给前者指定要做什么(设置程序,它解决某个问题),而我们给后者设置要学习的任务。

-科学是否接近于创造自学的量子计算机?您的预测。

— 如果我们谈论量子计算机的未来,那么建立预测还为时过早。它们刚刚开始出现,但还没有那么有效。但我们必须意识到,未来量子计算机将能够独立掌控量子物理学。这将是独特的机器。

-这款超智能的量子计算机是否会与有生命的科学家相对抗呢?

— 总是可以把它从插座中拔出来。

文章仅代表作者本人的观点,与本社立场无关

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大学, 俄罗斯
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