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Machine Learning for String Field Theory and for the String- and F-Theory landscapes

Projektbeschreibung

Beitrag der künstlichen Intelligenz zur Verringerung der Berechnungskomplexität in der Stringtheorie

Die Stringtheorie ist eine der vielversprechendsten und umstrittensten Konzepte in der modernen Physik. Sie versucht, die Quantengravitation sowie die verschiedenen Kräfte, Teilchen und Wechselwirkungen alle im gleichen Rahmen zu vereinen. Die Theorie geht davon aus, dass Zusatzdimensionen existieren. Es gestaltet sich allerdings schwierig, diese zu visualisieren, und es gibt viele Möglichkeiten, wie diese verschiedenen Geometrien in sich selbst gefaltet werden könnten. Die Stringfeldtheorie ist der neueste Ansatz zur Beschreibung der Stringtheorie. Das EU-finanzierte Projekt ML4SFT wird das Potenzial der künstlichen Intelligenz nutzen, um Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern bei der Überwindung von Rechenhürden in der Stringtheorie zu unterstützen. Insbesondere wird es Werkzeuge zur Konstruktion der Stringfeldtheorie-Aktion ausarbeiten und gleichzeitig das Verständnis der geschlossenen Stringfeldtheorie verbessern.

Ziel

"String theory is one of the leading endeavours in theoretical physics to construct a theory of quantum gravity unified with all interactions and matter. As such, it provides a complete description of the Universe and of its content. However, while all ingredients are present, the details for a precise contact with the Standard Model and with our Universe are missing, mostly because the number of possible realizations is huge and no selection mechanism is known. Moreover, progress is further hindered, for the description of string theory as a field theory - arguably its most fundamental formulation - is very intricate. Since the most immediate difficulties are computational - it boils down to studying statistics of geometries (the ""string landscape"") and to approximating functions and geometries (to build a string field theory) - machine learning seems to provide an adequate framework to address the challenges faced by string theory.
The first aspect of this project is to elaborate machine learning tools for constructing the string field theory action while deepening in parallel our analytic understanding of closed string field theory. For the latter, the main objective is to include auxiliary fields and to investigate whether the action can be made cubic. The second aspect is to design machine learning algorithms to map the string landscape.
This project holds the promise of important developments in our understanding of string theory and in its applications to phenomenology. It is located at the intersection of multiple disciplines - theoretical physics, mathematics (Riemann surfaces and homotopy algebras) and machine learning. The choice of institutions and supervisors reflect this interdisciplinary aspect: Prof. Zwiebach is an expert in string (field) theory and in the moduli space geometry, while Dr. Tamaazousti is a specialist of machine learning. Furthermore, both institutions are renowned in these domains."

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2019

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

COMMISSARIAT A L ENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENERGIES ALTERNATIVES
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 275 619,84
Adresse
RUE LEBLANC 25
75015 Paris
Frankreich

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Region
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 275 619,84

Partner (1)

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