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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Nonequilibrium Many Body Control of Quantum Simulators

Projektbeschreibung

Fortschrittliche Quantenkontrolle im Nichtgleichgewicht mit KI-gesteuerten Quantensimulatoren

Die Kontrolle von Quantenmaterie in Nichtgleichgewichtszuständen stellt eine große Herausforderung in der modernen Physik dar. Das vom Europäischen Forschungsrat finanzierte Projekt QuSimCtrl zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem die Kontrolle vom Gleichgewichtszustand auf Nichtgleichgewichtszustände ausgeweitet wird. Mithilfe von Quantensimulation sollen Phänomene erforscht werden, die bei herkömmlichen Materialien nicht zu beobachten sind, und es soll die Herausforderung angegangen werden, stark angetriebene Nichtgleichgewichtssysteme zu manipulieren. Durch die Integration von Quantenkontrolle in künstliche Intelligenz, insbesondere Verstärkungslernen, sollen im Projekt Rahmenbedingungen für die nichtadiabatische Kontrolle von Vielteilchenzuständen entwickelt werden, die die Manipulation von kalten Atomen, gefangenen Ionen und Quantenfestkörpern verbessern. Sein Ziel ist es, Leitprinzipien für die Kontrolle von Vielteilchen außerhalb des Gleichgewichts zu entdecken und dabei Quantendynamik, statistische Mechanik und maschinelles Lernen zu verbinden. Diese Forschung ist entscheidend für die Innovation von Materialien und Technologien, die auf Nichtgleichgewichtsprozessen in kondensierter Materie, Quantenoptik und Quanteninformatik basieren.

Ziel

The ability to control quantum matter in a state of equilibrium is a milestone of 20th-century physics. A major goal of modern physics is to extend this knowledge to out-of-equilibrium systems. Located at the boundary between equilibrium and nonequilibrum, quantum simulation appears particularly suitable for this purpose. Using periodic drives, quantum simulators can experimentally emulate phenomena hitherto inaccessible in conventional materials, such as artificial gauge fields or topological and dynamically localized matter. However, our understanding of how to manipulate systems exposed to intense nonequilibrium drives is in its infancy, especially regarding strongly interacting models.
We propose to overcome the current limitations by combining ideas from quantum control and artificial intelligence (AI) algorithms. We will develop a new theoretical framework for nonadiabatic many-body state control on top of strong periodic drives underlying the optimal manipulation of ordered prethermal states of matter without equilibrium counterparts. Understanding this many-body dynamics will improve cutting-edge manipulation techniques in cold atoms, trapped ions, superconducting circuits, and quantum solids.
We will add reinforcement learning (RL), one of the most promising techniques in AI, to the quantum entanglement control toolbox. Deep RL has the potential to push the state-of-the-art of (dis-)entangling quantum states since it is capable of identifying effective degrees of freedom even when no underlying physical structure is immediately obvious.
Discovering guiding principles of physics for many-body control away from equilibrium has the potential to reveal new connections across quantum dynamics, statistical mechanics, optimal control, and machine learning. The proposed research establishes a missing link on the roadmap for designing future materials and technologies based on nonequilibrium processes in condensed matter, quantum optics, and quantum computing.

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-2023-STG

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

Gastgebende Einrichtung

MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV
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.

€ 1 500 000,00
Adresse
HOFGARTENSTRASSE 8
80539 MUNCHEN
Deutschland

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Region
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
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.

€ 1 500 000,00

Begünstigte (1)

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