ID PROJEKTU: EXO-2026 // OBLICZENIA KWANTOWE
Hybrydowe Kwantowe ML do Wykrywania Biosygnatur
Zbudowany podczas hackathonu Hack4SAGES w dniach 10-12 marca 2026 ExoBiome bada odzyskiwanie biosygnatur z widm transmisyjnych egzoplanet z użyciem hybrydowego kwantowo-klasycznego modelu regresyjnego. Projekt skupia się na estymacji pięciu gazów atmosferycznych - H2O, CO2, CO, CH4 i NH3 - z widm w stylu Ariel oraz porównaniu gałęzi kwantowej z klasycznymi baseline'ami i portami modeli zwycięskich.
Zobacz RepozytoriumPrzegląd Projektu
Problem Naukowy
Odzyskiwanie biosygnatur z widm transmisyjnych egzoplanet wymaga wydobycia subtelnych sygnałów atmosferycznych ze złożonych wzorców spektralnych. ExoBiome powstał jako szybki prototyp badawczy sprawdzający, czy hybrydowe kwantowe uczenie maszynowe może wspierać to zadanie estymacyjne na realistycznych danych w stylu misji Ariel.
Cel Projektu
Zespół zorganizował projekt wokół gałęzi hybrydowej kwantowej, klasycznych modeli kontrolnych i portów modeli zwycięskich, dzięki czemu wynik hackathonu był jednocześnie eksploracyjny i mierzalny. Taka struktura pozwoliła szybko porównać podejścia i jednocześnie przygotować dopracowane repozytorium oraz prezentację.
Modelowanie i Ewaluacja
Dane i Rodziny Modeli
Repozytorium koncentruje się na widmach w stylu Ariel ADC2023 oraz powiązanych wariantach generowanych przez TauREx lub POSEIDON. Wokół tych danych ExoBiome porównuje hybrydowy model regresji kwantowej z klasycznymi ablacjiami, baseline'ami typu normalizing flow inspirowanymi zwycięskimi rozwiązaniami oraz eksperymentami FMPE i flow matching.
Zweryfikowany Wynik
Aktualne zweryfikowane raporty wskazują checkpoint hybrydowy z 6. epoki jako najmocniejszy potwierdzony wynik, z walidacyjnym mRMSE około 0.2936 i holdout mRMSE około 0.2994. Dzięki temu ExoBiome stał się zwięzłym projektem hackathonowym z mierzalnym benchmarkiem, a nie wyłącznie demonstracją koncepcji.
Architektura Techniczna
Hybrydowy Regresor ExoBiome
Główna ścieżka badawcza łączy komponenty kwantowe z klasyczną regresją do estymacji gazów atmosferycznych i obejmuje dedykowane warianty dla danych Ariel, danych w stylu TauREx oraz eksperymentów pięciokubitowych.
Porty Zwycięskich Modeli i Ablacje
Repozytorium utrzymuje klasyczne modele kontrolne blisko gałęzi kwantowej, w tym baseline'y typu normalizing flow inspirowane zwycięskimi rozwiązaniami, warianty flow matching oraz porównania bez części kwantowej dla szybszego benchmarkingu.
Generatory, Walidatory, Raporty
Pakiety pomocnicze przygotowują zbiory danych, walidują widma i zapisują generowane podsumowania ewaluacji, dzięki czemu wyniki pozostają możliwe do prześledzenia także po zakończeniu sprintu hackathonowego.
Repozytorium i Prezentacja
Publiczne repozytorium GitHub dokumentuje mapę modeli, historię uporządkowania projektu i zweryfikowany wynik, a nagrana prezentacja pokazuje hackathonowy pitch zespołu.
Współtwórcy
- Iwo Smura
- Iwo Wojtakajtis
- Maria Płatek
- Michał Szczęsny