EE Seminar: Estimation in extreme noise levels with application to cryo-electron microscopy

12 בנובמבר 2018, 15:00 
חדר 011, בניין כיתות-חשמל  

(The talk will be given in English)

 

Speaker:     Dr. Tamir Bendory
                   Princeton University

 

Monday, November 12th, 2018
15:00 - 16:00

Room 011, Kitot Bldg., Faculty of Engineering

 

Estimation in extreme noise levels with application to cryo-electron microscopy
 

Abstract

Single-particle cryo-electron microscopy (cryo-EM) is an innovative technology for elucidating structures of biological molecules at atomic-scale resolution.In a cryo-EM experiment, tomographic projections of a molecule, taken at unknown viewing directions, are embedded in highly noisy images at unknown locations. The cryo-EM problem is to estimate the 3-D structure of a molecule from these noisy images. 

Inspired by cryo-EM, the talk will focus on two estimation problems: multi-reference alignment and blind deconvolution. These problems abstract away much of the intricacies of cryo-EM, while retaining some of its essential features. In multi-reference alignment, we aim to estimate a signal from its noisy, rotated observations. While the rotations and the signal are unknown, the goal is only to estimate the signal. In the blind deconvolution problem, the goal is to estimate a signal from its convolution with an unknown, sparse signal in the presence of noise. Focusing on the low SNR regime, I will propose the method of moments as a computationally efficient estimation framework for both problems and will introduce its properties. In particular, I will show that the method of moments allows estimating the sought signal accurately in any noise level, provided sufficiently many observations are collected, with only one pass over the data. I will then argue that the same principles carry through to cryo-EM, show examples, and draw potential implications.

EE Seminar: Beyond SGD: Data Adaptive Methods for Machine Learning

11 בנובמבר 2018, 15:00 
חדר 011, בניין כיתות-חשמל  

(The talk will be given in English)

 

Speaker:     Dr. Kfir Levy
                   Institute for Machine Learning at ETH Zurich

 

SUNDAY, November 11th, 2018
15:00 - 16:00

Room 011, Kitot Bldg., Faculty of Engineering

 

Beyond SGD: Data Adaptive Methods for Machine Learning 

Abstract

The tremendous success of the Machine Learning paradigm heavily relies on the development of powerful optimization methods. The canonical algorithm for training learning models is SGD (Stochastic Gradient Descent), yet this method has its limitations. It is often unable to exploit useful statistical/geometric structure, it might degrade upon encountering prevalent non-convex phenomena, and it is hard to parallelize. In this talk, I will discuss an ongoing line of research where we develop alternative methods that resolve some of SGD’s limitations. The methods that I describe are as efficient as SGD, and implicitly adapt to the underlying structure of the problem in a data-dependent manner.
In the first part of the talk, I will discuss a method that is able to take advantage of hard/easy training samples. In the second part, I will discuss a method that enables an efficient parallelization of SGD. Finally, I will briefly describe a method that implicitly adapts to the smoothness and noise properties of the learning objective.

Bio
Kfir Levy is a post-doctoral fellow in the Institute for Machine Learning at ETH Zurich, advised by Prof. Andreas Krause. Kfir’s research is focused on Machine Learning and Stochastic Optimization, with a special interest in designing universal methods that apply to a wide class of learning scenarios. He is a recipient of the ETH Zurich Postdoctoral fellowship, as well as the Irwin and Joan Jacobs fellowship for excellence in research. Kfir received his degrees from the Technion—Israel Institute of Technology. He was advised by Prof. Elad Hazan during his Ph.D. and by Prof. Nahum Shimkin during his Master’s.

 

יום זרקור עם חברת מלאנוקס

08 בנובמבר 2018, 11:00 
מחוץ לאולם רוזנבלט (הרחבה שבין תוכנה למעבדות).  
יום זרקור עם חברת מלאנוקס

ארגון עמיתי התעשיה של הפקולטה להנדסה אוניברסיטת תל-אביב שמח לארח את נציגי חברת Mellanox ליום זרקור.

סמינר מחלקתי אלקטרוניקה פיזיקאלית : . Shai Machnes

08 בנובמבר 2018, 15:00 
פקולטה להנדסה, ביניין כיתות, חדר 011  
סמינר מחלקתי אלקטרוניקה פיזיקאלית : . Shai Machnes

You are invited to attend a lecture

 

Merging Control Calibration and System Characterization for Scalable Quantum Computers

:By

Dr. Shai Machnes

Theoretical physics, Saarland University, Saarbrücken, Germany

Abstract

 

Quantum computing is a revolution in the making, but the field is facing difficulties scaling up from the current 20-30 qubits to larger scale devices. For Josephson junction quantum computers, manufacturing variabilities necessitate individual characterization of each qubit and each coupling, and calibration of each control sequence, totaling many thousands of measurements and calibrations for a 100 qubit chip, and many months of dedicated work by a large team. Further, control pulses are currently designed using highly simplified analytic models, resulting in initially poor fidelities. The controls are then calibrated in-situ, achieving high-fidelities, but without a corresponding model. We are therefore left with a ridiculous situation: a model we know is inaccurate, working controls for which we do not have a matching model, and a calibration process from which we learned nothing about the system. We propose a novel procedure to rectify the above problems, clearing a path to scalable quantum computation.

We begin with a quick review of the current state of quantum computing hardware. We then detail the new quantum optimal control technique, and how it may be utilized to merge control sequence design, calibration and system characterization into a single, scalable process. Finally, we'll present how a Computer Algebra System may be utilized to derive simplified system models, guiding automatic progressive characterization and calibration of large complex systems, and how generative-adversarial learning may be utilized to allow small quantum computers to boot-up larger ones.

We believe these new approaches will greatly improve both the accuracy of current quantum computers and our understanding of their dynamics - both critical components on the road to large scale quantum computation.

Main reference: Shai Machnes, Elie Assémat, David Tannor, and Frank K. Wilhelm - Phys. Rev. Lett. 120, 150401 (2018) - Tunable, Flexible, and Efficient Optimization of Control Pulses for Practical Qubits

 

 

 

On Thursday, Nov 08th, 2018, 15:00

Room 011, ‘Kitot’ building

שיתוף פעולה עם מדענים מובילים מהעולם במחלקה למדע והנדסה של חומרים

01 נובמבר 2018
ג'ואנה אייזנברג

פרופ' ג'ואנה אייזנברג מאוניברסיטת הרווארד היוקרתית התארחה בשבוע השני של אוקטובר במחלקה למדע והנדסה של חומרים ונפגשה עם חברי סגל וסטודנטים, והעבירה שני סמינרים מרתקים. אחד הסמינרים היה בנושא ציפויים מחליקים שמונעים הצמדות של בקטריות וסמינר שני בנושא חומרים עם מבנים דינמיים שמגיבים באופן הפיך לשינויים בסביבתם. 

 

ביקורה התאפשר תודות לתרומה של משפחת זיידמן מאזור שיקגו בארה"ב, עליה מופקד פרופ' נעם אליעז. תרומה זו מאפשרת למחלקה למדע והנדסה של חומרים לבנות שיתופי פעולה ארוכי טווח עם מדענים מובילים מצפון אמריקה ומאירופה. עוד בהמשך ביקורה נפגשה פרופ' אייזנברג אם נשיא האוניברסיטה, פרופ' יוסף קלפטר, על-מנת לבחון אפשרויות לשיתופי פעולה בין-מוסדיים חדשים. 

 

פרופ' אייזנברג היא פרופ' למדע חומרים, פרופ' לכימיה ולביולוגיה כימית, ודירקטורית מכון Kavli למדע וטכנולוגיה בתחום ביו-ננו באוניברסיטת הארוורד. היא חוקרת בעלת מוניטין עולמי במגוון תחומים כגון חיקוי מודלים מהטבע (biomimetics), ביו-מינרליזציה, חומרים חכמים, תופעות הרטבה, ממשקי ביו/ננו, ובנייה עצמית (self assembly). היא חברת האקדמיה האמריקאית למדעים ולאומנויות, האגודה הפילוסופית האמריקאית, האגודה האמריקאית לקידום המדע, ועמיתת האגודה האמריקאית הפיזיקלית, האגודה לחקר חומרים, וחברה חיצונית של אגודת מקס פלנק. היא זכתה בפרסים בינלאומיים רבים וחיברה למעלה מ- 220 מאמרים בכתבי עת, כולל Nature ו- Science היוקרתיים, ולמעלה מ-50 פטנטים שהתקבלו. היא הקימה מספר חברות. את הדוקטורט, בביולוגיה מבנית, ביצעה במכון וייצמן למדע.

קישור לסמינר: ציפויים מחליקים שמונעים הצמדות של בקטריות

מפגש עם חוקרים מהפקולטה להנדסה

21 בנובמבר 2018, 18:30 
 
 מפגש עם חוקרים מהפקולטה להנדסה

 מפגש עם חוקרים מהפקולטה להנדסה

מפגש עם חוקרים מהפקולטה להנדסה

יום רביעי 21.11.18 בין השעות 18:30-20:30

 

ד"ר רג'א ג'יריס חבר סגל בבית ספר להנדסת חשמל
נושא הרצאה: מלמידה ארוכה ללמידה עמוקה: עבר הווה ועתיד של למידת מכונה
                 
ד"ר בן מעוז חבר סגל במחלקה להנדסה ביו-רפואית ובית הספר לחקר המוח ע"ש סגול
נושא הרצאה: "איבר על שבב": לחקור את גוף האדם ללא ניסויים בבני אדם  

פרטים והרשמה בלינק המצורף  

סמינר מחלקתי אלקטרוניקה פיזיקאלית : Eilon Poem-Kalogerakis

01 בנובמבר 2018, 15:00 
אוניברסיטת תל אביב פקולטה להנדסה ביניין וולפסון חדר 206  
סמינר מחלקתי אלקטרוניקה פיזיקאלית : Eilon Poem-Kalogerakis

You are invited to attend a lecture

 

Diamond defects for quantum networks

By:

Eilon Poem-Kalogerakis

 

Department of Physics of Complex Systems, The Weizmann Institute of Science

 

 

Abstract

The field of quantum information processing is rapidly moving from pure science to applicable technologies. The main challenge in developing many such technologies is how to increase the number of participating quantum-bits. One of the proposed architectures for overcoming this challenge is the quantum network. I'll describe what quantum networks are, how can they lead to large-scale quantum information processing, and what's required for their construction. I'll then discuss diamond and point-defects in diamond as a solid-state platform for such networks. I'll focus on an experiment using the silicon-vacancy center in diamond to demonstrate coherent light-matter interaction, the main prerequisite for quantum networks. Finally, I'll discuss future directions, including other defects in diamond that may hold promise for coherent light-matter interaction at elevated temperatures, towards 'real world', large-scale quantum technology applications.

 

 

On Thursday, November 01, 2018, 15:00

Room 206, Wolfson building

עמודים

אוניברסיטת תל אביב עושה כל מאמץ לכבד זכויות יוצרים. אם בבעלותך זכויות יוצרים בתכנים שנמצאים פה ו/או השימוש שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות
שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות נא לפנות בהקדם לכתובת שכאן >>