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CaLIGOLA

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Cartan geometry, Lie and representation theory, Integrable Systems, quantum Grou...

Cartan geometry, Lie and representation theory, Integrable Systems, quantum Groups and quantum computing towards the understanding of the geometry of deep Learning and its Applications CaLIGOLA aims at advancing the research in Cartan Geometry, Lie Theory, Integrable Systems and Quantum Groups to provide insight into a variety of multidisciplinary fields oriented towards the applications with a special interest... ver más

31/12/2026

UNIBO

Presupuesto desconocido

Líder del proyecto

ALMA MATER STUDIORUM UNIVERSITA DI BOLOGNA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-01-01

HORIZON-MSCA-2021-SE-01-01: MSCA Staff Exchanges 2021 ExpectedOutcome:

I+D

Cerrada hace 2 años

0% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UNIBO

Lider

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Duración del proyecto: 47 meses Fecha Inicio: 2023-01-01
Fecha Fin: 2026-12-31

Líder del proyecto

ALMA MATER STUDIORUM UNIVERSITA DI BOLOGNA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto CaLIGOLA aims at advancing the research in Cartan Geometry, Lie Theory, Integrable Systems and Quantum Groups to provide insight into a variety of multidisciplinary fields oriented towards the applications with a special interest in machine learning and quantum computing. Sound mathematical models for quantum computing, vision and more generally machine learning are a priority for Horizon Europe and strategic to include Europe among the leading actors in such fields. Through the theory of symmetric spaces from the Cartan Geometric and Lie theoretic point of view, we shall implement the Erlangen philosophy for mathematical and physical questions (integrable systems and SUSY gauge field theory), but also for more applied themes including Quantum Computing and (geometric) Deep Learning. Quantum symmetric spaces and quantum representations will be the key to approach the questions of fault tolerant quantum algorithms in topological quantum computing and quantum information geometry on homogeneous spaces. With the language of Cartan geometry and Quantum Groups, we shall reformulate group invariant neural network models. Persistent homology and topological data analysis will take a step forward towards a metric theory on the space of observers. With the help of Lie group thermodynamic, we shall push the understanding of symmetries at a deeper level. Overall, the new algorithms of Deep Learning and Geometric Deep Learning will find a better modeling and understanding towards a comprehensive theory of dimensionality reduction of parameter space via group equivariance.

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