Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

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

Cel

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).

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

FRIEDRICH-ALEXANDER-UNIVERSITAET ERLANGEN-NUERNBERG
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 218 666,88
Adres
FREYESLEBENSTRAßE 1
91058 ERLANGEN
Niemcy

Zobacz na mapie

Region
Bayern Mittelfranken Erlangen, Kreisfreie Stadt
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

Brak danych

Partnerzy (1)

Moja broszura 0 0