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QTEngine

Financiado

Quantum Tensor Engine  

Quantum computers harness fundamental aspects of quantum behavior to drive exponential increases in the speed with which certain computations can be performed. They have potentially a tremendous long-term impact in areas such as q... ver más

31/12/2025

TUM

150K€

Presupuesto del proyecto: 150K€

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN 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 2024-02-12

ERC-2023-POC: ERC PROOF OF CONCEPT GRANTS Objective:Objectives:The ERC Proof of Concept Grants aim at facilitating exploration of the commerci...

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TUM

150.00K€ | Lider

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Duración del proyecto: 22 meses Fecha Inicio: 2024-02-12
Fecha Fin: 2025-12-31

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 150K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Quantum computers harness fundamental aspects of quantum behavior to drive exponential increases in the speed with which certain computations can be performed. They have potentially a tremendous long-term impact in areas such as quantum-many body physics and material science, and further afield in machine learning. The quantum many-body problems studied by condensed matter physicists are perhaps the most likely to yield early demonstrations of this potential. However, current and near-term intermediate-scale quantum (NISQ) devices are limited in the number of operations that they can carry out before their performance is degraded by interactions with the environment. To take advantage of these platforms and to outperform classical computers, highly efficient and specialized quantum algorithms are required. The implementation and benchmarking of these basic algorithms on different quantum computing platforms is challenging and requires a detailed knowledge of the underlying physics. Our approach is to produce a ready-to-use, highly innovative software package based upon quantum tensor networks. The Quantum Tensor Engine (QTEngine) will provide a unifying framework for both quantum and classical algorithms. The QTEngine will serve as an engine to drive fast and easy implementation of quantum simulation, quantum machine learning, and optimization algorithms. The anticipated user base include academic groups as well as commercial research and development groups.

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