Ziel ist die Grundlagenforschung auf dem Gebiet komplexer Quantensysteme sowohl in der Theorie als auch im Experiment
Der Hauptausschuss der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) hat auf Empfehlung des Senats beschlossen neun neue Forschungsgruppen einzurichten. Die neuen Forschungsgruppen erhalten insgesamt rund 49 Millionen Euro inklusive einer Programmpauschale in Höhe von 22 Prozent für indirekte Projektausgaben. Unter Federführung der Universität Regensburg (Sprecher Dr. Markus Schmitt, Lehrstuhl für Maschinelles Lernen an der Fakultät für Informatik und Data Science (FIDS)), wird die Forschungsgruppe „Maschinelles Lernen für komplexe Quantenzustände“ eingerichtet. Das zentrale Ziel ist es, die Grundlagenforschung auf dem Gebiet komplexer Quantensysteme sowohl in der Theorie als auch im Experiment mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens voranzutreiben. Der Fokus liegt auf künstlichen Quantensystemen wie Quantensimulatoren oder Quantencomputern, die ganz neue Möglichkeiten zur präzisen Beobachtung und Manipulation von Quantenvielteilchensystemen bieten. Innerhalb der Forschungsgruppe sollen neue Wege zur Untersuchung von Verschränkungsstrukturen und nicht-lokaler Ordnung für die Charakterisierung solcher Systeme gefunden werden. Weitere Forschungsfragen zielen auf Informationsausbreitung und Äquilibrierung in der Dynamik sowie die kontrollierte Erzeugung von Quantenverschränkung. Die Forschungsgruppe ist eine gemeinsame Initiative von Beteiligten an acht Universitäten in Deutschland und der Schweiz, sowie drei Max-Planck-Instituten. Sie wird im Rahmen der D-A-CH-Zusammenarbeit mit dem Schweizerischen Nationalfonds (SNF) gefördert.
„Unsere Forschungsgruppe wird Methoden zur Simulation, Datenanalyse und Kontrolle entwickeln, die neue Einblicke in Quantenzustände und -dynamiken durch maschinelles Lernen ermöglichen“, erklärt Forschungsgruppensprecher Dr. Markus Schmitt. „Besonders stolz bin ich auf die Zusammensetzung unseres ungewöhnlich jungen Teams – rund die Hälfte der Principal Investigators sind unter 40 Jahre alt. Ich freue mich sehr, dass wir unsere Ideen nun umsetzen können.“
„Die Berufung des Kollegen Schmitt an die Fakultät für Physik war ein Husarenstreich für Fakultät wie Universität. Er tritt seinen Dienst erst im April an, ist aber neben dieser hochinnovativen Forschergruppe ab Januar auch als Projektleiter im unlängst bewilligten Sonderforschungsbereich 1277 vertreten, wo er ganz neue Forschungsimpulse gesetzt hat“, freut sich Prof. Dr. John Lupton, Forschungsdekan der Fakultät für Physik.
„Die Bewilligung dieser DFG-Forschungsgruppe ist ein eindrucksvoller Beleg für die wissenschaftliche Exzellenz und internationale Sichtbarkeit der Universität Regensburg in einem hochdynamischen Zukunftsfeld“, betont Prof. Dr. Ernst Tamm, Vizepräsident für Vizepräsident für Forschung und Nachwuchsförderung. „Dass es gelungen ist, unter der Federführung der UR ein starkes, institutions- und länderübergreifendes Konsortium zu formieren, unterstreicht zugleich unsere besondere Stärke an der Schnittstelle von Informatik, Physik und Data Science.“
Über die DFG Forschungsgruppen
Forschungsgruppen ermöglichen Wissenschaftler*innen, sich aktuellen und drängenden Fragen ihrer Fachgebiete zu widmen und innovative Arbeitsrichtungen zu etablieren. Sie werden bis zu acht Jahre lang gefördert. Im Ganzen fördert die DFG zurzeit 191 Forschungsgruppen, 9 Klinische Forschungsgruppen und 18 Kolleg-Forschungsgruppen. Klinische Forschungsgruppen sind zusätzlich durch die enge Verknüpfung von wissenschaftlicher und klinischer Arbeit charakterisiert, während Kolleg-Forschungsgruppen speziell auf geistes- und sozialwissenschaftliche Arbeitsformen zugeschnitten sind.
Dr. Markus Schmitt
Akademischer Oberrat
Lehrstuhl für Maschinelles Lernen
Universität Regensburg
E-Mail: markus.schmitt@ur.de
Tel.: +49 (0)941 943 68523
Forschungsgruppenleiter Dr. Markus Schmitt.
Copyright: Schmitt
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars, Students
Physics / astronomy
transregional, national
Cooperation agreements, Research projects
German

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