Doctorant(e) H/F : Apprentissage automatique du bruit dans des environnements quantiques complexes et s

Sujet de thèse :
Contexte :
L’utilisation de l'information quantique aux technologies de pointe d’aujourd’hui sont un sujet très actif à l'interface de la recherche fondamentale et des applications. Le développement des technologies quantiques a été identifié comme un domaine stratégique national. De plus, en décembre 2023, le Conseil de l’Union Européen (UE) a reconnu l’importance stratégique des technologies quantiques pour la compétitivité scientifique et industrielle de l’UE. Les laboratoires de recherche ETIS et LPTM de CY Cergy Paris Université contribuent à cette initiative, via ses travaux autour de la physique quantique, des codes correcteurs quantiques et du calcul quantique. Le but à moyen et à long terme est de développer de manière organique et robuste le réseau collaboratif de recherche en informatique quantique au sein de l’université et au sein de son alliance européenne EUTOPIA.


Objectifs :
L’objectif de cette thèse est d’adapter des systèmes quantiques aux modèles d'erreurs réels : nous souhaitons donc d'aller au-delà du modèle d'erreur dépolarisant traditionnel généralement accepté dans la communauté des codes correcteurs quantiques. Il s’agit d’adapter les algorithmes de décodage aux modèles d'erreur réels en apprenant des méthodes. Cela reflète une reconnaissance des modèles d'erreur divers et complexes qui peuvent se produire dans les dispositifs quantiques dans des scénarios du monde réel.
Pour atteindre cet objectif, il sera primordial de caractériser la plus-value de l’utilisation de l’apprentissage automatique dans l’estimation et le décodage d’erreurs quantiques survenus dans de systèmes quantiques encodés).

Programme de recherche :

Le doctorant ou la doctorante devra d'abord passer en revue les faits connus sur la correction d'erreurs et le décodage, et acquérir notamment l'expérience antérieure du groupe. Sa tâche sera ensuite de mettre en œuvre des décodeurs IA, de les entraîner, de mesurer, de comprendre et d'optimiser leurs performances.

1) Estimation d’erreurs quantiques : mesures de syndromes et apprentissage automatique
Réaliser une étude bibliographique sur la conception de circuits de mesures de syndromes de faible profondeur, mettre en place de l'apprentissage automatique du bruit induit sur les valeurs de syndromes mesurés
2) Algorithmes de décodage, implémentation du décodeur et tests sur des circuits quantiques
Implémenter un décodeur en se basant sur la BP étendue (BP-OSD ou BP-SFF par exemple) ensemble avec un module d'entraînement utilisé pour entraîner les poids des arêtes de graphe.
3) Développement de nouvelles solutions de l’apprentissage automatique
Tester d'autres modèles de réseaux neuronaux par rapport à l’état de l’art et/ou intégrer de nouveaux types de données de mesure de bruit pour un appareil quantique choisi.

Compétences:
Pour ce poste, vous devez répondre aux prérequis suivants :
• Diplôme de Master en physique théorique ou e
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