Ressources naturelles Canada | Optimisation d’hyperparamètres à l’aide d’algorithmes génétiques quantiques

Le Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre collabore avec l’AlgoLab pour explorer de nouvelles approches d’optimisation des hyperparamètres dans les modèles d’apprentissage automatique utilisés pour la prévision des inondations. Comme ce réglage reste un défi majeur, trois méthodologies ont été testées : certaines intégrant ou s’inspirant du calcul quantique, d’autres basées sur des algorithmes génétiques classiques, déjà reconnus dans ce domaine. Les résultats comparent en détail l’efficacité des méthodes quantiques à celle des approches conventionnelles.

Au-delà de la prévision des inondations, ces travaux ouvrent la voie à des applications dans de nombreux domaines où l’apprentissage automatique est utilisé.