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ordinateur-quantique-apprentissage

Les auteurs montrent comment les ordinateurs quantiques pourraient améliorer les performances des algorithmes d’apprentissage automatique. Dans cette illustration simple, un ordinateur classique (classique) utilise l'apprentissage automatique pour classifier les images d'animaux. Les images dont les pixels contiennent des couleurs similaires sont rapprochées dans l’espace de données. L'ordinateur classique envoie ces données à un ordinateur quantique qui mappe chacune des images à un état quantique particulier dans un espace de tels états. Les images proches les unes des autres dans l'espace de données, mais dont le contenu est différent, sont représentées par des états très éloignés les uns des autres dans l'espace quantique. L'ordinateur quantique envoie les distances entre les états quantiques à l'ordinateur classique afin d'améliorer la classification des images. Crédits : Art G.
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Même lorsque les élèves apprennent au moyen de simulations virtuelles, l'enseignant représente un facteur important. À gauche, l'agent pédagogique appelé "Drone" et à droite, l'agent appelée "Marie". Crédits : University of Copenhagen