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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Scattering Media as a Resource Towards Information Processing and Sensing

Objectif

Scattering of light in complex environments has long been considered a nuisance and an inescapable limitation to imaging and sensing alike, ranging from astronomical observation, biomedical imaging, spectroscopy, etc. In the last decade, wavefront shaping techniques have revolutionized this view, by allowing light focusing and imaging even deep in the multiple scattering regime. This principle is embodied in the possibility—that I pioneered—to access the transmission matrix of a complex medium.
In SMARTIES, I will go one major conceptual step further, by exploiting directly the inherent property of a complex medium to mix perfectly and deterministically the information carried by the light. This mixing is actually a processing step. Along this general idea, SMARTIES will explore two synergistic directions:
—Classical and quantum optical computing: Thanks to the highly multimode nature and the strong mixing properties of complex material, I will aim at demonstrating high performance classical computing tasks in the context of randomized algorithms. As a platform for quantum information processing, this will be relevant for high dimension quantum computing algorithms, and quantum machine learning.
—Generalized imaging and sensing: Rather than tediously focusing and imaging through a scattering material, computational approaches can significantly improve and simplify the imaging process. I also aim to show that the relevant information can be directly and optimally extracted from the scattered light without imaging, using machine-learning algorithms.
From a methodological standpoint, SMARTIES will require bridging knowledge from mesoscopic physics, light-matter interaction, linear and non-linear optics, with algorithms and signal processing concepts. It will deliver a whole new class of optical methods and devices, based on disorder. Its applications range from big data analysis, quantum technologies, to sensors and deep imaging for biology and neuroscience.

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).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

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.

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.

ERC-COG - Consolidator Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2016-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Contribution nette de l'UE

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.

€ 1 494 600,00
Coût total

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.

€ 1 999 891,00

Bénéficiaires (2)

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