Description du projet
La conversion quantique-classique évolutive grâce à des ombres quantiques
Dans les expériences quantiques à grande échelle, un goulet d’étranglement critique apparaît à l’interface entre les systèmes quantiques et classiques, où le transfert efficace d’informations à grande échelle constitue un obstacle important. Pour y remédier, le projet q-shadows, financé par le CER, développera des «ombres», des convertisseurs quantiques-classiques innovants. Grâce à la randomisation et aux lectures quantiques, ces ombres traduisent efficacement les données quantiques en formats classiques, améliorant ainsi la prédiction et l’évolutivité des caractéristiques du système. Compatibles avec le matériel quantique actuel, les ombres tirent parti d’effets quantiques uniques pour assurer l’évolutivité tout en intégrant des protocoles propriétaires pour l’apprentissage classique à partir de données quantiques. Enfin, le projet concevra des outils garantissant une exécution fiable du matériel quantique, en associant la théorie à l’application. Dirigé par un expert interdisciplinaire, q-shadows jette les bases d’un traitement et d’un apprentissage avancés et évolutifs des données quantiques, en préparant l’avenir du développement de la technologie quantique.
Objectif
Large-scale quantum experiments do not work in isolation. Substantial classical computing power is required to control the experiment and process the results. This necessarily creates information-transmission bottlenecks at the interface between quantum and classical realms. These bottlenecks create scalability issues that prevent us from using existing architectures to the best of their capabilities and may even impair our ability to further scale up system sizes.
In this project, we adopt a unifying framework that takes into account all computing resources (quantum and classical). We develop quantum-to-classical converters to overcome information-transmission bottlenecks. Dubbed shadows, they leverage randomization, as well as quantum-enhanced readout strategies to obtain a succinct classical description of an underlying quantum system that can then be used to efficiently predict many features at once. The shadow paradigm is compatible with near-term quantum hardware and utilizes genuine quantum effects that do not have a classical counterpart. Building on these ideas, we also establish rigorous synergies between quantum experiments and classical machine learning. Shadow learning protocols use shadows to succinctly represent training data obtained from actual quantum experiments. A classical training stage then enables data-driven learning of genuine quantum phenomena. Finally, we develop new tools to ensure reliable execution on current quantum hardware, thus bridging the gap between theory and experiment.
My interdisciplinary skill set combines methods from modern computer science with quantum information and has already led to numerous high-impact contributions (e.g. 1 Nature Physics with more than 350 citations and 2 Science publications). These insights form the basis for this larger project, where we lay the foundation for scalable and practical quantum data processing and learning that can keep up and grow with future improvements in quantum technology.
Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-STG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
4040 Linz
Autriche
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.