Tehnici de invatare automata pentru rezolvarea problemelor multi-particula in mecanica cuantica (QuanticLearn)

Obiective [RO]

Principalele obiective ale proiectului privesc o descriere eficienta a problemelor multi-particula (QMB) folosind tehnici de invatare automata, in particular retele neurale artificiale, precum si design-ul de dispozitive neurale. Problemele multi-particula vor fi abordate din cel putin doua perspective. Prima perspectiva priveste descrierea functiilor de unda multi-particula in cadrul teoriei de imprastiere. In a doua perspectiva, problema de transport este abordata folosind tehnica DFT-NEGF. Aceste doua perspective ofera oportunitatea de a investiga probleme fundamentale pentru entanglement, oferind totodata o cale pragmatica de a aborda probleme cu relevanta tehnologica. Obiectivele concrete ale proiectului sunt:

1. Descrierea proceselor de imprastiere de tip multi-particula, in particular imprastieri bi-particula, folosind tehnici de invatare automata;
2. Construirea unui cadru eficient avand la baza tehnica de tip DFT-NEGF pentru transport cuantic, folosind tehnici de invatare automata cu aplicati ila dispozitive nanoelectronice;
3. Design-ul dispozitivelor de tip neuron artificial cuantic si schemelor de invatare pentru retele neurale cuantice (QNNs).