Wissenschaft voranbringen durch Quantencomputing und Quantensensorik.
Unsere Arbeit verknüpft Quantentechnologien mit Anwendungen, sowohl für reale Herausforderungen als auch für die Grundlagenforschung. Unser Ziel ist es, die rechnerischen Vorteile von Quantenalgorithmen nutzbar zu machen und hochpräzise Quantensensoren zu entwickeln.
Wir tragen aktiv zur nächsten Generation von Quantentechnologien bei indem wir grundlegende wissenschaftliche Erkenntnisse mit praktischer Anwendbarkeit verbinden.
Quantencomputing.
Unsere Forschung umfasst die Entwicklung von Algorithmen und Methoden für Quantencomputer. Wir beschäftigen uns mit der Quantensimulation von Teilchenwechselwirkungen und Quantenfeldtheorien als auch darüber hinaus für Materialwissenschaften und Quantenchemie. Neben Problemen der Physik beschäftigen wir uns mit kombinatorischen Optimierungsproblemen und Quantenmaschinellem Lernen. Als IBM Quantum Innovation Center haben wir Zugriff auf modernste Quantenhardware. Diese erlaubt uns die Umsetzung und Erprobung unserer Quantenalgorithmen und bringt Ideen direkt in die Praxis. Gleichzeitig treiben wir das Feld voran, indem wir Techniken entwickeln, die Quantenalgorithmen verbessern, von Reduktion der Effekte von Rauschen bis hin zur Optimierung von Schaltkreisen. Unser interdisziplinäres Team aus theoretischen Physikern, Mathematikern und Informatikern schafft eine kollaborative und produktive Arbeitsumgebung
Quantensensorik.
Sind die fundamentalen Naturkonstanten wirklich konstant? Unser Experiment TIQTOC (Trapped Ion Quantum Tests of Fundamental Constants) nutzt ultrapräzise Quantenuhren, um diese Frage zu untersuchen. Durch das Einfangen hochgeladener Ionen wie Californium 17+ und die präzise Messung ihrer Frequenzen prüfen wir die Stabilität fundamentaler Konstanten, etwa der Feinstrukturkonstanten, die elektromagnetische Wechselwirkungen bestimmt. Dazu vergleichen wir Uhren mit unterschiedlicher Empfindlichkeit gegenüber diesen Konstanten. Mögliche zeitliche Veränderungen könnten auf neue Physik hindeuten, etwa auf Wechselwirkungen mit ultraleichter Dunkler Materie. Gleichzeitig bauen wir ein rauscharmes Glasfasernetzwerk auf, das Quantenuhren mit bislang unerreichter Präzision verbindet, eine wichtige Grundlage sowohl für Tests fundamentaler Physik als auch für zukünftige Quanteninformationsnetzwerke.
Ausgewählte Publikationen.
Quantum Computing for High-Energy Physics: State of the Art and Challenges.
Quantencomputer bieten erhebliche rechnerische Beschleunigungen für die Hochenergiephysik, von der Simulation theoretisch anspruchsvoller Modelle bis zur Verarbeitung massiver experimenteller Datensätze. Diese CERN-DESY-IBM-Roadmap präsentiert kurzfristige Benchmark-Anwendungen für Geräte mit ca. 100 Qubits, mit dem Ziel, praktischen Quantenvorteil für die Hochenergiephysik-Gemeinschaft zu demonstrieren.
Dimensional Expressivity Analysis of Parametric Quantum Circuits.
Wir entwickeln eine Methode zur Analyse und Optimierung der Expressivität parametrischer Quantenschaltkreise durch die Identifizierung redundanter Parameter und die Einbeziehung von Symmetrien, was effizientere variationelle Quantenalgorithmen mit weniger Parametern ermöglicht und auf IBM-Quantenhardware demonstriert wurde.
Fermionic wave packet scattering: a quantum computing approach.
Wir entwickeln eine Methode zur Vorbereitung und Zeitentwicklung von Gaußschen Wellenpaketen auf Quantencomputern zur Simulation von Streuprozessen, demonstriert durch Berechnungen zum Thirring-Modell und validiert auf IBM-Quantenhardware als Schritt zur Untersuchung von Teilchenkollisionen auf kurzfristigen Geräten.
Symmetry Breaking in Geometric Quantum Machine Learning in the Presence of Noise.
Wir untersuchen, wie Hardware-Rauschen äquivariante Quanten-Neuronale-Netzwerke beeinflusst, und zeigen, dass die Symmetriebrechung unter bestimmten Kanälen linear mit der Rauschstärke und der Schaltkreistiefe zunimmt. Wir schlagen Strategien zur Verbesserung des Symmetrieschutzes vor, die durch Simulationen und Experimente mit bis zu 64 Qubits validiert wurden.
Quantum Computing for High-Energy Physics: State of the Art and Challenges.
Quantencomputer bieten erhebliche rechnerische Beschleunigungen für die Hochenergiephysik, von der Simulation theoretisch anspruchsvoller Modelle bis zur Verarbeitung massiver experimenteller Datensätze. Diese CERN-DESY-IBM-Roadmap präsentiert kurzfristige Benchmark-Anwendungen für Geräte mit ca. 100 Qubits, mit dem Ziel, praktischen Quantenvorteil für die Hochenergiephysik-Gemeinschaft zu demonstrieren.
Dimensional Expressivity Analysis of Parametric Quantum Circuits.
Wir entwickeln eine Methode zur Analyse und Optimierung der Expressivität parametrischer Quantenschaltkreise durch die Identifizierung redundanter Parameter und die Einbeziehung von Symmetrien, was effizientere variationelle Quantenalgorithmen mit weniger Parametern ermöglicht und auf IBM-Quantenhardware demonstriert wurde.
Fermionic wave packet scattering: a quantum computing approach.
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Symmetry Breaking in Geometric Quantum Machine Learning in the Presence of Noise.
Wir untersuchen, wie Hardware-Rauschen äquivariante Quanten-Neuronale-Netzwerke beeinflusst, und zeigen, dass die Symmetriebrechung unter bestimmten Kanälen linear mit der Rauschstärke und der Schaltkreistiefe zunimmt. Wir schlagen Strategien zur Verbesserung des Symmetrieschutzes vor, die durch Simulationen und Experimente mit bis zu 64 Qubits validiert wurden.
Finanzierungsquellen.
