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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Neuromrophic Quantum Computing

Description du projet

Les réseaux neuronaux pourraient bientôt tourner sur du matériel quantique

Les réseaux neuronaux artificiels, qui simulent la manière dont le cerveau humain analyse et traite l’information, permettent de modéliser des schémas et des problèmes prédictifs complexes. Cette approche implique généralement le développement de logiciels plutôt que la conception de matériel capable de reproduire les neurones. Le projet Quromorphic, financé par l’UE, prévoit de mettre en œuvre le calcul neuromorphique au niveau matériel. Il vise à concevoir le premier ordinateur à réseau neuronal dédié fonctionnant selon les principes de la mécanique quantique. Cette machine sera mise dans un matériel issu de circuits électriques superconducteurs. Le matériel neuromorphique quantique est susceptible de présenter des performances supérieures à celles des architectures Von Neumann classiques, dans la mesure où il peut être entraîné simultanément à partir de plusieurs lots de données réelles.

Objectif

The Quromorphic project will introduce human brain inspired hardware with quantum functionalities: It will build superconducting quantum neural networks to develop dedicated, neuromorphic quantum machine learning hardware, which can, in its next generation, outperform classical von Neumann architectures. This breakthrough will combine two cutting edge developments in information processing, machine learning and quantum computing, into a radically new technology. In contrast to established machine learning approaches that emulate neural function in software on conventional von Neumann hardware, neuromorphic quantum hardware can offer a significant advantage as it can b e trained on multiple batches of real world data in parallel. This feature is expected to lead to a quantum advantage. Moreover, our approach of implementing neuromorphic quantum hardware is very promising since there exist indications that a quantum advantage in machine learning can already be achieved with moderate fault tolerance. In a longer term perspective neuromorphic hardware architectures will become extremely important in both, classical and quantum computing, particularly for distributed and embedded computing tasks, where the vast scaling of existing architectures does not provide a long-term solution. Quromorphic aims to provide proof of concept demonstrations of this new technology and a roadmap for the path towards its exploitation. To achieve this breakthrough, we will implement two classes of quantum neural networks that have immediate applications in quantum machine learning, feed forward networks and non-equilibrium quantum annealers. This effort will be completed by the development of strategies for scaling the devices to the threshold where they will surpass the capabilities of existing machine learning technology and achieve quantum advantage. In preparation for future exploitation of this new technology, we will run simulations to explore its application to real world problems.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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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.

RIA - Research and Innovation action

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) H2020-FETOPEN-2018-2020

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

FRIEDRICH-ALEXANDER-UNIVERSITAET ERLANGEN-NUERNBERG
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.

€ 612 482,50
Adresse
FREYESLEBENSTRAßE 1
91058 ERLANGEN
Allemagne

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Région
Bayern Mittelfranken Erlangen, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
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.

€ 612 482,50

Participants (7)

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