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  Artificial Intelligence and Machine Learning for Quantum Technologies

Krenn, M., Landgraf, J., Fösel, T., & Marquardt, F. (2023). Artificial Intelligence and Machine Learning for Quantum Technologies. Physical Review A, (107): 010101. doi:10.1103/PhysRevA.107.010101.

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Genre: Zeitschriftenartikel

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Krenn, Mario1, Autor           
Landgraf, Jonas2, 3, Autor
Fösel, Thomas2, 3, Autor           
Marquardt, Florian2, Autor           
Affiliations:
1Krenn Research Group, Marquardt Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society, Staudtstraße 2, 91058 Erlangen, DE, ou_3345237              
2Marquardt Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society, Staudtstraße 2, 91058 Erlangen, DE, ou_2421700              
3Department of Physics, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, DE, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Quantum Physics, quant-ph,Computer Science, Artificial Intelligence, cs.AI,Computer Science, Learning, cs.LG
 Zusammenfassung: In recent years the dramatic progress in machine learning has begun to impact many areas of science and technology significantly. In the present perspective article, we explore how quantum technologies are benefiting from this revolution. We showcase in illustrative examples how scientists in the past few years have started to use machine learning and more broadly methods of artificial intelligence to analyze quantum measurements, estimate the parameters of quantum devices, discover new quantum experimental setups, protocols, and feed- back strategies, and generally improve aspects of quantum computing, quantum communication, and quantum simulation. We highlight open challenges and future possibilities and conclude with some speculative visions for the next decade.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2023-01-03
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1103/PhysRevA.107.010101
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Physical Review A
  Andere : Physical Review A: Atomic, Molecular, and Optical Physics
  Andere : Phys. Rev. A
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : American Physical Society
Seiten: - Band / Heft: (107) Artikelnummer: 010101 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1050-2947
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925225012_2