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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Reinforcement Learning for Quantum Statistical Physics

Ziel

During the last two decades, Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) tools have created a true paradigm shift and impacted numerous fields and industries. In quantum physics, ML is rapidly gaining popularity and is already being extensively used for variational quantum state representation. Recently, a more ambitious and new research direction is developing where Reinforcement Learning agents could be used to solve quantum statistical problems while improving during the task. This field is still in its infancy and is highly promising to yield efficient and scalable computational tools for physics that would be situated between semi-analytical approximations and brute-force Monte Carlo calculations. In this proposal such tools will be developed for applications in modern quantum many-body physics at finite temperatures. In particular, the goal is to train smart AI agents to sample path integrals that occur in various quantum statistical problems. Important research questions include exploring domain generalization where learned knowledge by the agent can be transferred between tasks. The developed methodology will be applied to challenging systems in condensed matter physics such as many-fermion systems and polaronic systems with memory. Besides providing powerful computational tools, this research on the thrilling synthesis of Reinforcement Learning and quantum statistics will yield new insights and perspectives at the forefront of the current AI explosion in physics.

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: Das European Science Vocabulary.

Dieses Projekt wurde noch nicht bei EuroSciVoc klassifiziert.
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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-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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

Koordinator

UNIVERSITEIT ANTWERPEN
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.

€ 250 284,72
Adresse
PRINSSTRAAT 13
2000 Antwerpen
Belgien

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Region
Vlaams Gewest Prov. Antwerpen Arr. Antwerpen
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
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.

Keine Daten

Partner (1)

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