Autonomous learning agents in Physics

Información del proyecto

ALEPH

Identificador del acuerdo de subvención: 101063794

DOI

10.3030/101063794

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 9 Junio 2022

Fecha de inicio 1 Marzo 2023

Fecha de finalización 28 Febrero 2025

Financiado con arreglo a

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Coste total

Sin datos

Aportación de la UE

€ 183 600,96

Coordinado por

UNIVERSITAET INNSBRUCK
Austria

CORDIS proporciona enlaces a los documentos públicos y las publicaciones de los proyectos de los programas marco HORIZONTE.

Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Resultado final

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

The Data Management Plan describes the data management life cycle for all data sets that will be collected processed or generated by the action It is a document describing what data will be collected processed or generated and following what methodology and standards whether and how this data will be shared andor made open and how it will be curated and preserved

Documents, reports (1)

Communication, Dissemination & Outreach Plan

The plan describes the planned measures to maximize the impact of the project, including the dissemination and exploitation measures that are planned, and the target group(s) addressed. Regarding communication measures and public engagement strategy, the aim is to inform and reach out to society and show the activities performed, and the use and the benefits the project will have for citizens.

Publicaciones

Peer reviewed articles (6)

Inferring pointwise diffusion properties of single trajectories with deep learning

Autores: Borja Requena, Sergi Masó-Orriols, Joan Bertran, Maciej Lewenstein, Carlo Manzo, Gorka Muñoz-Gil
Publicado en: Biophysical Journal, Edición 122, 2023, ISSN 0006-3495
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.bpj.2023.10.015

Learning minimal representations of stochastic processes with variational autoencoders

Autores: Gabriel Fernández-Fernández, Carlo Manzo, Maciej Lewenstein, Alexandre Dauphin, Gorka Muñoz-Gil
Publicado en: Physical Review E, Edición 110, 2024, ISSN 2470-0045
Editor: American Physical Society (APS)
DOI: 10.1103/PhysRevE.110.L012102

Learning how to find targets in the micro-world: the case of intermittent active Brownian particles

Autores: Michele Caraglio, Harpreet Kaur, Lukas J. Fiderer, Andrea López-Incera, Hans J. Briegel, Thomas Franosch, Gorka Muñoz-Gil
Publicado en: Soft Matter, Edición 20, 2024, ISSN 1744-683X
Editor: Royal Society of Chemistry (RSC)
DOI: 10.1039/D3SM01680C

Optimal foraging strategies can be learned

Autores: Gorka Muñoz-Gil, Andrea López-Incera, Lukas J Fiderer, Hans J Briegel
Publicado en: New Journal of Physics, Edición 26, 2024, ISSN 1367-2630
Editor: IOP Publishing
DOI: 10.1088/1367-2630/ad19a8

Comparing pseudo- and quantum-random number generators with Monte Carlo simulations

Autores: David Cirauqui, Miguel Ángel García-March, Guillem Guigó Corominas, Tobias Graß, Przemysław R. Grzybowski, Gorka Muñoz-Gil, J. R. M. Saavedra, Maciej Lewenstein
Publicado en: APL Quantum, Edición 1, 2024, ISSN 2835-0103
Editor: AIP Publishing
DOI: 10.1063/5.0199568

Quantum circuit synthesis with diffusion models

Autores: Florian Fürrutter, Gorka Muñoz-Gil, Hans J. Briegel
Publicado en: Nature Machine Intelligence, Edición 6, 2024, ISSN 2522-5839
Editor: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1038/s42256-024-00831-9