Projektbeschreibung
Quantenexperimente mit KI und Hochleistungssimulatoren entwerfen
Die rasanten Fortschritte bei der Erzeugung, Steuerung und Messung komplexer Quantensysteme haben ein neues technologisches Zeitalter eingeläutet, das auf Quantensuperposition und -verschränkung beruht. Die Entwicklung dieser fortgeschrittenen Experimente und Hardware ist allerdings zu kompliziert geworden, als dass menschliche Forschende sie allein bewältigen könnten. Um das enorme Potenzial der Quantenmechanik zu erschließen, wurde künstliche Intelligenz in die Planung von Experimenten einbezogen, doch die derzeitigen Methoden sind noch begrenzt. Dieses Problem stellt ein erhebliches Hindernis für die vollständige Nutzung der transformativen Möglichkeiten der Quantenphysik dar. Im Rahmen des ERC-finanzierten Projekts ARTDISQ sollen diese Beschränkungen durchbrochen werden, indem JAX, ein moderner Berechnungsrahmen für den Aufbau von Hochleistungssimulatoren für die Physik, eingesetzt wird. Diese Simulatoren werden KI-gestützte Durchbrüche bei der quantengestützten Gravitationswellendetektion, bei fortgeschrittenen Bildgebungsverfahren und bei der Entwicklung revolutionärer Quantenhardware unterstützen.
Ziel
The experimental capabilities to generate, control, and measure complex quantum systems have dramatically improved over the last few years. With ingenious proposals for practical applications, a powerful new paradigm of technology emerges that exploits quantum superposition and quantum entanglement. As these systems get more advanced, designing new quantum experiments and hardware becomes ever more intricate for human scientists. To exploit the full potential of quantum physics, researchers have started to involve artificial intelligence in the automated design of quantum experiments. Unfortunately, even the currently most powerful methodologies have severe limitations and therefore cannot cope with the enormous potential that quantum mechanics promises us.
For that reason, in ARTDISQ, I propose to build high-performance physical simulators which are at the heart of all AI-driven discovery and design efforts. The key idea is to use a framework originally developed for the efficient training and execution of large neural networks, called JAX. JAX is powerful enough to encode not only neural networks but a wide range of computer algorithms. It allows for modern high-performance computational techniques such as just-in-time compilation, auto-differentiation and direct access to the GPU. In ARTDISQ I will exploit this dramatic acceleration, which will open previously unchartered applications, including AI-driven
(1) design of highly sensitive and robust quantum-enhanced gravitational wave detectors
(2) design of new quantum techniques for imaging systems, with a focus on optical telescopes
(3) hardware-software co-design for quantum hardware with the potential of discovering highly
unorthodox and exotic solutions with superior behaviour.
As such, ARTDISQ aims to develop a revolutionary way to augment human researchers' ingenuity and creativity to accelerate scientific discoveries.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2024-STG
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