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Scattering Media as a Resource Towards Information Processing and Sensing

Obiettivo

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.

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.

ERC-COG - Consolidator Grant

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) ERC-2016-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
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.

€ 1 494 600,00
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.

€ 1 999 891,00

Beneficiari (2)

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