报告题目：可信量子机器学习算法——鲁棒性和公平性
报告专家：官极 博士/副研究员
报告时间：2024年5月20日（星期一）下午14:00 - 17:00
报告地址：临江楼A103
主持人：刘文杰 教授
报告摘要：机器学习算法的几个重要模型已成功推广到量子世界，有望加速训练经典分类器和应用在量子物理学数据分析，这些模型可以在不久将来的量子计算机上实现。此外，量子机器学习已经独立应用或嵌入到经典的决策模型，尤其是在金融领域。然而，量子噪声是量子机器学习实际实施的主要障碍。在本次报告中，我们为量子机器学习算法对噪声的鲁棒性和公平性验证和分析定义了一个形式化的框架，并开发了算法来形式化检测这两个性质。 在检测过程中，可以发现非鲁棒和有歧视的量子数据，从而可以提高鲁棒性和公平性。我们的方法已经在 Google 的 TensorFlow Quantum 上实现，可以用来验证量子机器学习算法的鲁棒性和公平性。该报告基于本人CAV 2021 和2022两个工作。
专家简介：
官极，男，博士，现为中国科学院软件研究所副研究员。入选中国科学院青年创新促进会和软件所杰青，获北京市高层次留学人才回国资助。他的主要研究兴趣主要包括可信量子机器学习和模型检测量子系统。他的研究成果已发表在国际著名的计算机科学和物理学会议和期刊上，包括CAV、CCS、SICOMP、IEEE TIT、JCSS、CONCUR、TACAS、ITCS、QIC、PRA等。此外，他的部分研究成果被编入在第一部国际量子模型检测专著《Model Checking Quantum Systems: Principles and Algorithms》中，该专著由国际知名出版社剑桥大学出版社出版。在工程开发上，他联合领导开发了名为VeriQ 的可信量子计算工具链，查看网站https://www.veri-q.com 。VeriQ也是国际上第一个较为完整的可信量子计算的工具链。
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软件学院
2024年5月18日