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Hybrid quantum-classical neural networks for the characterization of noisy intermediate scale quantum computers

Obiettivo

The objective of HyNNet NISQ is to develop tools based on hybrid quantum-classical algorithms for the characterization and measurement of quantum states prepared on near-term quantum computers.

Currently available quantum devices can perform computations that are challenging for classical computers. However, applications of quantum computers in science and economy require a further development of quantum hardware and algorithms. One of the major challenges is the measurement and characterization of quantum states produced as an output of quantum algorithms. Standard diagnostic techniques have become limited due to the quickly increasing system size and complexity of quantum devices. Here I will integrate adaptive quantum algorithms with classical artificial neutral networks to design hybrid quantum-classical neural networks. Employing machine learning techniques, I will train the hybrid neural networks to identify underlying characteristics of quantum states.

I will develop characterization and measurement tools required for the simulation of condensed matter physics and quantum chemistry on near-term quantum computers. First, I will investigate how to design and train hybrid neural networks to recognize quantum phases of matter, focusing on strongly correlated systems and topological order. Second, I will study how to exploit hybrid neural networks to reconstruct the full quantum state describing all properties of a quantum system. I will use this technique to efficiently measure quantities required for condensed matter physics and quantum chemistry simulations. The hybrid neural networks developed here can be readily realized on near-term quantum computers. Therefore, they will provide key tools for the development of quantum algorithms and next-generation quantum hardware.

I (Dr. Petr Zapletal) will carry out the proposed research with the input and advice from Prof. Christoph Bruder (University of Basel) and Prof. Michael J. Hartmann (FAU Erlangen-Nuremberg).

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

FRIEDRICH-ALEXANDER-UNIVERSITAET ERLANGEN-NUERNBERG
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 218 666,88
Indirizzo
FREYESLEBENSTRAßE 1
91058 ERLANGEN
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Bayern Mittelfranken Erlangen, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

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