Autonomous learning agents in Physics

Informazioni relative al progetto

ALEPH

ID dell’accordo di sovvenzione: 101063794

DOI

10.3030/101063794

Progetto chiuso

Data della firma CE 9 Giugno 2022

Data di avvio 1 Marzo 2023

Data di completamento 28 Febbraio 2025

Finanziato da

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Costo totale

Nessun dato

Contributo UE

€ 183 600,96

Coordinato da

UNIVERSITAET INNSBRUCK
Austria

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Risultati finali

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.

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (6)

Inferring pointwise diffusion properties of single trajectories with deep learning

Autori: Borja Requena, Sergi Masó-Orriols, Joan Bertran, Maciej Lewenstein, Carlo Manzo, Gorka Muñoz-Gil
Pubblicato in: Biophysical Journal, Numero 122, 2023, ISSN 0006-3495
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.bpj.2023.10.015

Learning minimal representations of stochastic processes with variational autoencoders

Autori: Gabriel Fernández-Fernández, Carlo Manzo, Maciej Lewenstein, Alexandre Dauphin, Gorka Muñoz-Gil
Pubblicato in: Physical Review E, Numero 110, 2024, ISSN 2470-0045
Editore: 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

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

Optimal foraging strategies can be learned

Autori: Gorka Muñoz-Gil, Andrea López-Incera, Lukas J Fiderer, Hans J Briegel
Pubblicato in: New Journal of Physics, Numero 26, 2024, ISSN 1367-2630
Editore: IOP Publishing
DOI: 10.1088/1367-2630/ad19a8

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

Autori: David Cirauqui, Miguel Ángel García-March, Guillem Guigó Corominas, Tobias Graß, Przemysław R. Grzybowski, Gorka Muñoz-Gil, J. R. M. Saavedra, Maciej Lewenstein
Pubblicato in: APL Quantum, Numero 1, 2024, ISSN 2835-0103
Editore: AIP Publishing
DOI: 10.1063/5.0199568

Quantum circuit synthesis with diffusion models

Autori: Florian Fürrutter, Gorka Muñoz-Gil, Hans J. Briegel
Pubblicato in: Nature Machine Intelligence, Numero 6, 2024, ISSN 2522-5839
Editore: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1038/s42256-024-00831-9