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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Quantum dynamical neural networks

Projektbeschreibung

Parametrisch gekoppelte supraleitende Quantenoszillatoren könnten die Qubit-Grenze durchbrechen

Die Quanteninformatik mit ihren Qubits – dem Pendant der Bits in der klassischen Informatik – stellt sowohl im Hinblick auf die Skalierung als auch auf die Rechenzeit beispiellose Rechenleistungen in Aussicht. Supraleitende Qubits zählen zu den populärsten Plattformen von besonderem Interesse. Doch die Aufgabe, die Anzahl der physikalisch gekoppelten supraleitenden Qubits auf Netzwerkgröße zu skalieren, bleibt nach wie vor eine Herausforderung. Der bisher größte Quantencomputer hat weniger als 500 Qubits. Das vom Europäischen Forschungsrat finanzierte Projekt qDynnet verfolgt einen wegweisenden Ansatz, um diese Grenze zu knacken. So sollen, anstelle von physikalisch gekoppelten Qubits, parametrisch gekoppelte supraleitende Quantenoszillatoren zum Einsatz kommen, die quantenneuronale Netze mit bisher ungekannter Größe, Konnektivität und Abstimmbarkeit ermöglichen werden. Das Projekt wird über derzeitige Simulationen hinausreichen und mittels einer experimentellen Herangehensweise dynamische quantenneuronale Netzwerkarchitekturen mit mehreren Millionen Neuronen und abstimmbaren Verbindungen realisieren.

Ziel

Quantum neural networks are a young research field, that has been rapidly expanding due to their potential to attain revolutionary computing capacities and the possibility to learn on quantum data, inaccessible to classical computers. However, despite impressive proof-of-concept results, currently existing approaches that rely on sparsely coupled qubits, are not scalable to network sizes and connectivities with tunable weights required for state-of-the art tasks. In qDynnet, I will adopt a completely new and unexplored approach that uses parametrically coupled superconducting quantum oscillators instead of physically coupled qubits, that will allow me to obtain quantum neural networks of unprecedented size, connectivity and tunability. To do this, I will shift the paradigm by implementing neurons as basis states of dynamically coupled multi-level quantum oscillators, and connections between neurons as transition rates obtained through different dynamical processes such as parametric coupling, resonant drives and dissipation. I will implement experimentally quantum neural network architectures that were only simulated until now and use them to demonstrate data classification with basis state neurons. In order to go towards more complex tasks, I will use parametric coupling to introduce tunable connections between neurons. I will develop new training methods that will allow me to tune connections in such dynamical quantum neural networks and use them to demonstrate learning to recognize quantum states. I will develop circuit geometries that will be scalable to large quantum neural networks with millions of neurons and tunable connections. The qDynnet project will provide understanding of physics, and methods for dynamical coupling and training, that will have a broad impact across quantum computing fields and serve as a foundation for a whole new family of large-scale dynamical quantum neural networks.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2022-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 497 536,00
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 497 536,00

Begünstigte (1)

Mein Booklet 0 0