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Controlling Quantum Experiments with Reinforcement Learning

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... ver más

30/09/2022

UCPH

219K€

Presupuesto del proyecto: 219K€

Líder del proyecto

KOBENHAVNS UNIVERSITET 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 H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2022-09-30

MSCA-IF-2019: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 5 años

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1 Participantes

UCPH

219.31K€ | Lider

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Duración del proyecto: 31 meses Fecha Inicio: 2020-02-24
Fecha Fin: 2022-09-30

Líder del proyecto

KOBENHAVNS UNIVERSITET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 219K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto 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.

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