Opis projektu
Nowy model komputerowy może przybliżyć nas do konstruowania półprzewodnikowych urządzeń kwantowych
Zespół projektu PRESQUE, który otrzymał dofinansowanie w ramach działań „Maria Skłodowska-Curie”, podejmuje się ambitnego zadania, jakim jest opracowanie modelu komputerowego do przewidywania trybów pracy przyszłych krzemowych tranzystorów kwantowych. Naukowcy skorzystają z algorytmów uczenia maszynowego, co powinno jeszcze bardziej skrócić czas optymalizacji projektu tranzystora. Oczekuje się, że projekt PRESQUE przyczyni się znacząco do rozwoju kluczowych dla UE technologii z tej dziedziny i pozwoli promować cyfryzację kwantową. Technologie kwantowe i sztuczna inteligencja stanowią obecnie podstawę badań i rozwoju oraz inwestycji przemysłowych w Europie ze względu na swój potencjał w zakresie wprowadzania dużych zmian w gospodarce cyfrowej i produkcji.
Cel
Quantum technologies and Artificial Intelligence are currently leading R&D and industrial investments of Europe due to their potential to bring large transformations in the digital economy and manufacturing of EU. This project will be based in the research and technology ecosystem of Grenoble, in France, hosted in a Joint Research Unit of Université Grenoble Alpes and CEA. The aim of the project will be to develop a computer-assisted model able to predict the modes of operation of a silicon quantum transistor, giving access to accurate predictions that can decrease the costs involved in designing a quantum circuit. Machine Learning algorithms will be employed for further decreasing the time it takes to optimize the design in a fraction of the original. This project is expected to be an invaluable addition to the enabling technologies for the EU research and innovation and its goals for 'quantum digitization'.
The work will be undertaken by Dr. Eleni Chatzikyriakou, with an interdisciplinary background and expertise in the development of computational methods for electron device operation and will be supervised by Dr. Xavier Waintal, that has twenty years of experience in computational studies of various physical phenomena in the quantum regime, and is the leading coordinator of the open source software for quantum transport Kwant.
The fellow will be part of a highly specialized group in quantum technologies and will have the opportunity to significantly broaden her knowledge in both quantum technology and Machine Learning through the training and implementation of the action. It is therefore expected that, together with the training in leading and management skills, by the end of the fellowship, she will be in a position to take on leading positions and coordinate interdisciplinary actions by taking advantage of her own and the new networking opportunities that will arise in the fields of (Opto)Electronic Engineering, Computer Science and Physics.
Dziedzina nauki
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineering
- natural sciencescomputer and information sciencescomputational science
- natural sciencesphysical scienceselectromagnetism and electronicssemiconductivity
- natural scienceschemical sciencesinorganic chemistrymetalloids
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordynator
38058 Grenoble
Francja