Objectif
A primary challenge in quantum computing (QC) is finding its ideal application, i.e. an essential problem with the largest advantage of quantum over classical computing. To resolve it, I propose to focus on the notoriously complex area of quantum many-body systems. This project will characterise which quantum many-body problems, in various physics domains, allow for significant quantum advantages even over any future machine learning, data-driven methods. By exploiting my pioneering research in this area, I will also develop new quantum machine learning (QML) methods to solve them better than classically possible, using a two-stage approach.
In the first stage, we will develop the project's theoretical foundations. My recent works on quantum-over-classical learning advantages provide the starting points for the development of new mathematical machinery which facilitates the proving of quantum advantages in selected many-body settings. In parallel,
building on circuit-decomposition methods I recently developed, we will elucidate the role of quantum phenomena in QML in order to design new QML methods which can be better tuned to quantum many-body settings.
In the second stage, we will identify suitable concrete quantum many-body problems with substantial real-world interest, apply the newly designed high-performing quantum learners, and formally prove learning advantages using the developed theoretical machinery.
The positive results of the project will resolve some of the main open problems in QML and will have a major impact on both QC theory and aspects of foundations and applications of QML. In our search for the best application, we will consider many-body problems from diverse areas of physics: condensed matter, high-energy, and quantum control. The project will therefore also establish new bridges between quantum many-body physics, machine learning, and quantum computing.
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-COG
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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.
2311 EZ Leiden
Pays-Bas
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.