Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Smart protonic quantum frequency circuits

Cel

Machine learning empowers computers to solve complex tasks such as pattern identification and strategy optimization with applications in, e.g. financial trading, fraud detection, medical diagnosis, and self-driving vehicles. The required computing power is, however, pushing existing computational resources to their limits, restraining their further advancement. In QFreC, I target the realization of photonic frequency-based quantum co-processors, specifically tailor-made to solve machine learning problems with capabilities commensurate with todays high-power, yet energy-efficient processing needs. In particular, I will use a high-dimensional photonic quantum frequency comb approach, where photons have hundreds to thousands of discrete and equidistantly spaced frequency modes, giving access to large, scalable information capacity. For implementing quantum-accelerated machine learning tasks such as the classification of classical or quantum data, I will follow i) the exploration of quantum photonic frequency-domain processing with the adaptation of qubit learning concepts (vector-based and neural network-based approaches) to high-dimensional quantum representations, i.e. quDits, ii) the realization of efficiency-enhanced and novel integrated quantum frequency comb systems with quantum resources that allow real-world applications using highly nonlinear on-chip platforms, and iii) the development of reconfigurable, fast, and broadband experimental control schemes using, e.g. quadrature amplitude modulation formats and nonlinear optical processes. To enable stable, compact, cost- and energy-efficient quantum processing devices, the QFreC project will build on the advances of the well-developed telecommunications infrastructure and the photonic chip fabrication industry. QFreC merges photonic quantum frequency-domain circuits with quantum machine learning, enabling large-scale controllable quantum resources for the exploration of quantum-enhanced machine learning

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.

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.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

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.

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.

ERC-STG - Starting Grant

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.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2020-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

GOTTFRIED WILHELM LEIBNIZ UNIVERSITAET HANNOVER
Wkład UE netto

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.

€ 1 497 658,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 497 658,00

Beneficjenci (1)

Moja broszura 0 0