Informatique quantique en observation de la Terre

Page dédiée à l’accès aux ressources du groupe de lectures et de discussions sur l’informatique quantique en observation de la Terre.

Pour visionner à nouveau le Webinaire introductif et les ateliers sur l’informatique quantique en OT donnés dans le cadre du programme DOTS, veuillez suivre ce lien : WEBINAIRE ET ATELIERS IQ en OT – programme DOTS


  • Rencontre 1 – Jeudi 16 Février 2023 (1h30)

General Qiskit textbook for an introduction to quantum computing:

https://qiskit.org/textbook/what-is-quantum.html
Look mostly into chapters 1, 2, 4.1.2 and 4.1.5.

Liste des articles discutés et à lire pour la prochaine rencontre :

– The effect of data encoding on the expressive power of variational quantum machine learning models. Maria Schuld, Ryan Sweke, Johannes Jakob Meyer. https://arxiv.org/abs/2008.08605

Liste des articles discutés et à lire pour plus tard :

– Systematic Literature Review: Quantum Machine Learning and its applications. David Peral García, Juan Cruz-Benito, Francisco José
García-Peñalvo. https://arxiv.org/abs/2201.04093

– Quantum embeddings for machine learning. Seth Lloyd, Maria Schuld, Aroosa Ijaz, Josh Izaac, Nathan Killoran.
https://arxiv.org/abs/2001.03622

– Classification of Remote Sensing Images With Parameterized Quantum Gates. S. Otgonbaatar, M. Datcu. https://ieeexplore.ieee.org/document/9531639

– Quantum Machine Learning: from physics to software engineering. Alexey Melnikov, Mohammad Kordzanganeh, Alexander Alodjants, Ray-Kuang Lee. https://arxiv.org/abs/2301.01851


  • Rencontre 2 – Jeudi 2 Mars 2023 (1h30)

Article discuté :

– The effect of data encoding on the expressive power of variational quantum machine learning models. Maria Schuld, Ryan Sweke, Johannes Jakob Meyer. https://arxiv.org/abs/2008.08605

Ressource partagée :

https://github.com/XanaduAI/expressive_power_of_quantum_models


  • Rencontre 3 – Jeudi 23 mars 2023 (1h)

Articles discutés :

https://arxiv.org/pdf/2001.03622.pdf

Ressources partagées :

https://pennylane.ai/qml/demos/tutorial_expressivity_fourier_series.html

https://qiskit.org/documentation/apidoc/circuit_library.html


  • Rencontre 4 – jeudi 6 avril 2023 (1h)

Article discuté :

Transfer learning in hybrid classical-quantum neural networks
Décryptage de l’article ci-dessus et notebooks

Article à discuter :

Advantages and Bottlenecks of Quantum Machine Learning for Remote Sensing


  • Rencontre 5 – jeudi 11 mai 2023 (1h30)

TODO
◦ Get a dataset that is of quality and annotated. Sentinel-2 or Lansat-8 (lower
resolution but more popular).
For example, use this annotated dataset: https://paperswithcode.com/dataset/deepglobe
◦ Have a quantified best classical performance for the dataset.
◦ Train a classical network to obtain said performance or use a trained network.
Benchmark this neurol-net. For example, a simple res-net.
Train accuracy, loss accuracy, etc..
◦ Try and benchmark dropout on the test part.
◦ Show the performance with and without dropout on the test part.


  • Rencontre 6 – jeudi 25 mai 2023 (1h30)


  • Rencontre 7 – jeudi 29 juin 2023 (0h40)


  • Rencontre 8 – jeudi 20 juillet 2023 (0h20)