Opis projektu
Połączenie sztucznej inteligencji i fizyki kwantowej
Fizycy nieustannie starają się budować coraz lepsze komputery kwantowe, co stanowi niezwykle trudne wyzwanie. Powstaje pytanie, czy sztuczna inteligencja jest w stanie wspomóc proces rozwiązywania niektórych nierozwiązanych problemów eksperymentalnych. Uczestnicy finansowanego przez Unię Europejską projektu ConQuER zamierzają rozwinąć integrację najnowocześniejszych sztucznych inteligencji i technik uczenia maszynowego z doświadczeniami w dziedzinie fizyki kwantowej. Możliwości i wydajność metod uczenia maszynowego zostanie wykorzystana w celu wyciągania kluczowych informacji z olbrzymich zbiorów danych fizycznych, co pozwoli na wyjście poza tradycyjne metodologie. W ramach projektu powstaną i zostaną wdrożone metodologie uczenia przez wzmocnienie w celu kontrolowania, stabilizowania i dostrajania eksperymentalnej konstrukcji wykorzystującej wiele kubitów spinowych w Instytucie Nielsa Bohra w Kopenhadze. Automatyczne dostrajanie urządzenia pozwoli na zaoszczędzenie czasu, które może zostać wykorzystane do pracy nad doświadczeniami.
Cel
This proposal aims to advance the integration of state-of-the-art machine learning and artificial intelligence (AI) with quantum physics experiments. The abundance of physics data coming from experiments and simulations of quantum systems allows us to use the power and efficiency of machine learning methods to extract information from this data in a way that goes beyond traditional methods. Based on this insight, I will design and implement a reinforcement learning (RL) method that can directly control, stabilize (to create a quantum memory) and tune (for device characterization and setup) a multiple-spin-qubit experiment at the Niels Bohr Institute in Copenhagen. The resulting framework and open-source AI software are expected to be useful in any other quantum experiment for which tuning is a major component, and is expected to generate a large impact in the community. Automatic device tuning will free up precious time resources that can be invested in significant experimental advances.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
- nauki przyrodnicze informatyka oprogramowanie
- nauki przyrodnicze nauki fizyczne fizyka kwantowa
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja uczenie maszynowe uczenie przez wzmocnienie
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-MSCA-IF-2019
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaKoordynator
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
1165 KOBENHAVN
Dania
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.