Schüler Mitautor einer Forschungsarbeit über maschinelles Lernen und Quantencomputing

Avi Vadali, ein Schüler, unternahm eine beeindruckende Forschungsreise am Fermi National Accelerator Laboratory des US-Energieministeriums. Diese Gelegenheit ermöglichte es ihm, Co-Autor eines Forschungsartikels über maschinelles Lernen und Quantencomputing zu sein, der zur Veröffentlichung in der Zeitschrift Quantum Machine Intelligence akzeptiert wurde.

Vadalis Interesse an Physik führte ihn dazu, während seines letzten Jahres an der High School nach einer Forschungsposition zu suchen. Er nahm Kontakt zu mehreren Lehrern und Forschern auf, erhielt jedoch begrenzte Antworten, bis er an einem Samstagmorgen eine Physikkonferenz besuchte, auf der der Wissenschaftler Gabriel Perdue vom Fermilab über Quantencomputing sprach. Inspiriert von der anschaulichen Art und Weise, wie Perdue das Thema erklärte, äußerte Vadali sein Interesse an einer Zusammenarbeit mit ihm.

Perdue, der von Vadalis Beteiligung am Physikprogramm an Samstagmorgen wusste, freute sich über seine E-Mail. Er lud ihn ein, dem Labor beizutreten, hatte jedoch Bedenken hinsichtlich der Produktivität eines Schülers. Vadali stellte jedoch seine Fähigkeiten und Lernbereitschaft unter Beweis. Perdue behandelte ihn wie einen Doktoranden, indem er ihm herausfordernde Aufgaben gab und ihm ermöglichte, diese eigenständig anzugehen.

Das Forschungsprojekt konzentrierte sich darauf, ein Programm zu entwickeln, das die Zuverlässigkeit von Quantencomputern zur Lösung spezifischer Probleme vorhersagen konnte. Quantencomputer haben das Potenzial, Probleme exponentiell schneller als traditionelle Supercomputer zu lösen, weisen jedoch auch hohe Fehlerquoten auf. Das Team nutzte klassische Computer und maschinelles Lernen, um die Fehlerquoten der Ausgaben von Quantencomputern zu bestimmen. Diese Informationen würden es den Forschern ermöglichen, die Nützlichkeit von Experimenten mit Quantencomputern basierend auf dem vorhergesagten Fehler zu bewerten.

Vadali spielte eine entscheidende Rolle bei der Implementierung des maschinellen Lernaspekts des Projekts. Obwohl er etwas Erfahrung in der Programmierung und Kurse zum maschinellen Lernen hatte, musste er sich an die wissenschaftliche Terminologie anpassen und fortgeschrittene Forschung betreiben. Seine Hingabe und Entschlossenheit zahlten sich jedoch aus, und er drückte seine Dankbarkeit für die Gelegenheit aus, die Perdue ihm gegeben hatte.

Nach einem Jahr der Zusammenarbeit mit Perdue setzte Vadali seine Forschungsstudien am California Institute of Technology fort. Seine Erfahrungen am Fermilab beeinflussten seine Entscheidung, sich auf die Erforschung fraktaler Phasen der Materie zu konzentrieren. Vadali ist der Meinung, dass die frühe Exposition gegenüber Quantentechnologie, das Schreiben wissenschaftlicher Arbeiten und die Teilnahme an einer Forschungsgruppe unbezahlbare Erfahrungen waren, die seine berufliche Laufbahn geprägt haben.

Vadali ermutigt andere Schüler, sich mit Lehrern und Forschern in Verbindung zu setzen, um vor dem College Erfahrungen in der Forschung zu sammeln. Er rät ihnen, sich nicht von fehlenden Antworten oder Ablehnungen entmutigen zu lassen und die sich bietenden Chancen zu nutzen. Vadalis bemerkenswerte Leistungen als Schülerforscher zeigen das Potenzial junger Wissenschaftler, einen bedeutenden Beitrag in ihren Fachgebieten zu leisten.

Quellen:
– Avi Vadali
– Fermi National Accelerator Laboratory
– Quantum Machine Intelligence