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Quantum Tensor Engine 


Projektbeschreibung

Rahmen für ein schnelles und einfaches Benchmarking von Quanten- und klassischen Algorithmen

Bei der Quanteninformatik im großen Stil werden immer schneller Fortschritte erreicht: Die Technologien werden von einigen Qubits auf einige Hundert ausgeweitet. Die Leistung dieser „Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) Computer“ ist durch Quantenrauschen durch Wechselwirkungen mit der Umgebung begrenzt, durch die es zu Fehlern kommt. Mit hocheffizienten und spezialisierten Quantenalgorithmen könnte eine Softwarelösung für das Hardware-Problem entwickelt werden. Über das ERC-finanzierte Projekt QTEngine soll die Entwicklung solcher Algorithmen mit einem bahnbrechenden Softwarepaket unterstützt werden, das auf Tensor-Netzwerken beruht. Mit der „Quanten-Tensor-Engine“ können Quantensimulationen, maschinelles Lernen und Optimierungsalgorithmen schneller und leichter implementiert werden, um die Algorithmen ohne detailliertes Wissen zur zugrundeliegenden Physik zu bewerten.

Ziel

Quantum computers harness fundamental aspects of quantum behavior to drive exponential increases in the speed with which certain computations can be performed. They have potentially a tremendous long-term impact in areas such as quantum-many body physics and material science, and further afield in machine learning. The quantum many-body problems studied by condensed matter physicists are perhaps the most likely to yield early demonstrations of this potential. However, current and near-term intermediate-scale quantum (NISQ) devices are limited in the number of operations that they can carry out before their performance is degraded by interactions with the environment. To take advantage of these platforms and to outperform classical computers, highly efficient and specialized quantum algorithms are required. The implementation and benchmarking of these basic algorithms on different quantum computing platforms is challenging and requires a detailed knowledge of the underlying physics. Our approach is to produce a ready-to-use, highly innovative software package based upon quantum tensor networks. The Quantum Tensor Engine (QTEngine) will provide a unifying framework for both quantum and classical algorithms. The QTEngine will serve as an engine to drive fast and easy implementation of quantum simulation, quantum machine learning, and optimization algorithms. The anticipated user base include academic groups as well as commercial research and development groups.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2023-POC

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

Gastgebende Einrichtung

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Netto-EU-Beitrag
€ 150 000,00
Adresse
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Deutschland
Region
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

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