Informations générales
Entité de rattachement
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Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
Référence
SL-DRT-24-0734
Direction
DRT
Description du sujet de thèse
Domaine
Défis technologiques
Sujets de thèse
Application du calcul quantique à l’heure du NISQ au Machine Learning
Contrat
Thèse
Description de l'offre
L'informatique quantique est censée offrir à l'avenir un avantage dans divers algorithmes, y compris certains qui sont considérés comme difficiles pour les ordinateurs traditionnels (par exemple, la factorisation des nombres premiers). Cependant, à une époque où les ordinateurs quantiques bruités (NISQ QC) sont la norme, l'utilisation concrète des ordinateurs NISQ semble prometteuse sur des approches d'optimisation et de l'efficacité énergétique plutôt que sur les performances algorithmiques pures.
Dans ce contexte, cette thèse de doctorat vise à aborder l'utilisation des NISQ pour améliorer le processus d'apprentissage des réseaux neuronaux (NN). En effet, la phase d'apprentissage des NN est probablement le moment le plus gourmand en énergie dans les approches traditionnelles. L'utilisation de techniques d'optimisation quantique ou de résolution de systèmes linéaires quantiques pourrait potentiellement offrir un avantage énergétique, en plus du fait que la phase d'apprentissage pourrait être réalisée avec un ensemble moins étendu d'exemples d'entraînement.
Université / école doctorale
Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (STIC)
Paris-Saclay
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
mathématiques appliquées, ou informatique quantique
Demandeur
Disponibilité du poste
01/10/2024
Personne à contacter par le candidat
LOUISE Stéphane stephane.louise@cea.fr
CEA
DRT/DSCIN/DSCIN/LCYL
Pièce 2019, Bat 862 Nano-INNOV
PC 174
01 69 08 64 12
Tuteur / Responsable de thèse
LOUISE Stéphane stephane.louise@cea.fr
CEA
DRT/DSCIN/DSCIN/LCYL
Pièce 2019, Bat 862 Nano-INNOV
PC 174
01 69 08 64 12
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