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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Reinforcement Learning for Quantum Statistical Physics

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

Questo progetto non è ancora stato classificato con EuroSciVoc.
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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITEIT ANTWERPEN
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 250 284,72
Indirizzo
PRINSSTRAAT 13
2000 Antwerpen
Belgio

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Regione
Vlaams Gewest Prov. Antwerpen Arr. Antwerpen
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Partner (1)

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