The machines are coming for your pricing models
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  1. #1

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    The machines are coming for your pricing models.

  2. #2
    L'avatar di Dedalo Invest
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    Citazione Originariamente Scritto da Cren Visualizza Messaggio
    Articolo molto interessante. Così come molto interessante è la sua chiusura: "Unless humans learn to properly use their new machines, this generation of models will fare no better than the previous one".

  3. #3

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    Citazione Originariamente Scritto da Dedalo Invest Visualizza Messaggio
    Articolo molto interessante. Così come molto interessante è la sua chiusura: "Unless humans learn to properly use their new machines, this generation of models will fare no better than the previous one".
    Il machine learning deve essere considerato come uno degli strumenti di un più generale approccio quantitativo(quando si vuole utilizzare questo approccio), pertanto le competenze matematiche, statistiche-probabilistiche, informatiche sono fondamentali.

  4. #4

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    Le macchine avranno sempre qualcosa in meno...

  5. #5
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    Qui
    [1909.02487] Ab-Initio Solution of the Many-Electron Schrodinger Equation with Deep Neural Networks

    Gli autori di Alpha Go annunciano ieri, con grande enfasi ("big news") di aver risolto l'equazione di Schroedinger.
    Ho letto tutto l'articolo
    DeepMind Solves Quantum Chemistry
    ma non il paper

    Sembra che diano in input alla rete neurale di Deep Mind la configurazione iniziale degli elettroni e il programma restituisce l'approssimazione della funzione d'onda che minimizza lo stato dell'energia, cioe' lo stato con la piu' bassa energia ("ground state").

    Non ci sono al momento comunicati in italiano, solo in inglese e - nemmeno serve ribadirlo - non ho cultura sufficiente per capire se questa e' un'impresa di valore, da premio Nobel o meno.

    Mi limito a segnalarvela, come ha fatto Cren sopra.

    P.S. Questa news avrebbe potuto essere postata nell'altro post, in quanto la soluzione dell'equazione di Schroedinger e' un risultato di Machine Learning.

  6. #6
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    Per la notizia di attualità in privato ho ricevuto sia apprezzamenti sia obiezioni.

    Sorvolando sugli apprezzamenti privati (di cui ringrazio pubblicamente l'estensore) segnalo solo l'obiezione ricevuta, nella speranza che qualcuno possa riscontarla.

    "C'è qualcosa che non va. L'equazione di Schroedinger non è un'equazione che "si risolve". E' una formula che descrive
    stati del mondo fisico. Come Forza = massa * accelerazione.

    C'è poco da risolvere.

    Forse quelli di Deep Mind hanno configurato una rete neurale in modo che l'output sia simile a quello dell'equazione di Schroedinger"

  7. #7
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    Abstract

    Se ci fosse l'accesso a soluzioni accurate dell'equazione di Schrödinger a molti elettroni, quasi tutta la chimica potrebbe essere derivata dai primi principi. Le esatte funzioni d'onda di interessanti sistemi chimici sono fuori portata perché sono problemi NP e quindi difficili da calcolare in generale. Tuttavia le approssimazioni possono essere trovate usando tecniche scalari di algoritmi con polinomi.

    La sfida principale per molti di questi algoritmi è la scelta dell'approssimazione della funzione d'onda, chiamata “Ansatz”, che deve bilanciare i principi di efficienza e precisione.

    Le reti neurali hanno mostrato una potenza impressionante come accurati approssimatori di funzioni pratiche e promettono una funzione d'onda compatta Ansatz per i sistemi di spin. Tuttavia i problemi nella struttura elettronica richiedono funzioni d'onda che obbediscano alle statistiche di Fermi-Dirac.

    Qui presentiamo una nuova architettura di deep learning profondo, la rete neurale fermionica, come una potente funzione d'onda Ansatz per sistemi a molti elettroni. La rete neurale fermionica è in grado di raggiungere una precisione superiore ad altre Ansätz di tipo Montecarlo variazionali applicabili su una varietà di atomi e piccole molecole.

    Non utilizzando dati diversi dalle posizioni e cariche atomiche, prevediamo le curve di dissociazione della molecola di azoto e della catena dell'idrogeno, due sistemi fortemente correlati, con un'accuratezza significativamente maggiore rispetto al metodo del cluster accoppiato, ampiamente considerato lo standard di riferimento per la chimica quantistica.


    Ciò dimostra che le reti neurali profonde possono superare i metodi esistenti di chimica quantistica ab-initio, aprendo la possibilità di un'accurata ottimizzazione diretta delle funzioni d'onda per molecole e solidi precedentemente intrattabili.

  8. #8
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    Citazione Originariamente Scritto da P.A.T. Visualizza Messaggio
    Per la notizia di attualità in privato ho ricevuto sia apprezzamenti sia obiezioni.

    Sorvolando sugli apprezzamenti privati (di cui ringrazio pubblicamente l'estensore) segnalo solo l'obiezione ricevuta, nella speranza che qualcuno possa riscontarla.

    "C'è qualcosa che non va. L'equazione di Schroedinger non è un'equazione che "si risolve". E' una formula che descrive
    stati del mondo fisico. Come Forza = massa * accelerazione.

    C'è poco da risolvere.

    Forse quelli di Deep Mind hanno configurato una rete neurale in modo che l'output sia simile a quello dell'equazione di Schroedinger"
    Non so se ho compreso bene l'obiezione, mi sembra sia vero che l'equazione descriva degli stati ma, come per le equazioni di Navier-Stokes che descrivono il comportamento di fluidi, le soluzioni analitiche sono note solo in un piccolo insieme di casi e negli altri é necessario ricorrere a soluzioni numeriche, mentre soluzioni analitiche più 'globali' sarebbero benvenute.

    Le perplessità che ho invece, ma non ho ancora letto nulla in dettaglio, é se queste soluzioni tramite AI non siano anch'esse soluzioni 'numeriche' e quanto e come si possa verificarne la bontà (oltre che, ovviamente, la rispondenza al modello).

  9. #9
    L'avatar di Paolo1956
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    Citazione Originariamente Scritto da FogOnLine Visualizza Messaggio
    .....
    Le perplessità che ho invece, ma non ho ancora letto nulla in dettaglio, é se queste soluzioni tramite AI non siano anch'esse soluzioni 'numeriche' e quanto e come si possa verificarne la bontà (oltre che, ovviamente, la rispondenza al modello).
    Sono soluzioni numeriche. La bontà si misura attraverso la corrispondenza con i valori misurati sperimentalmente. (Sembra facile, ma anche per problemi di Neumann abbastanza semplici c'è voluto tempo per trovare soluzioni computazionali efficienti e stabili)

  10. #10
    L'avatar di P.A.T.
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    Voi qui, e soprattutto anche nell'altro 3d di Amartya, parlate di Schroedinger, Heisenberg, Ulam, Von Neumann, machine Learning, deep Learning, intelligenza artificiale nelle banche, come se niente fosse.

    Ma sapete come funzionano davvero le piccole/medie banche italiane ?

    Tutto su carta e, nelle banche piu' evolute, la carta e' stata superata da Excel.

    Pensate che nella banca di Zonin si usassero procedure informatiche ?

    Ieri a processo un alto dirigente ha risposto al giudice che spiegare quali procedure venissero utilizzate in BPVI e' "fin troppo".

    Si usava la carta, anzi la "carta carbone" fino a quando un collega del dirigente ebbe la fenomenale intuizione di aprire un nuovo foglio di lavoro Excel.
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