Quantentechnologien nutzen Phänomene wie Superposition und Verschränkung aus, um Bildgebung, Sensorik, sichere Kommunikation und Datenverarbeitung zu verbessern. Ein wichtiges Ziel unserer Forschung ist es synthetische Quantensysteme als physikalische Simulatoren von Quanten-Vielteilchenphänomenen zu nutzen. Dies erfordert die Entwicklung von Methoden zur Zertifizierung und zum Auslesen dieser Simulatoren mithilfe von Werkzeugen der Quanteninformationstheorie und des maschinellen Lernens. Konkret entwickeln wir Methoden zur effizienten Charakterisierung von Quantenzuständen anhand von Messungen, beispielsweise zur Quantifizierung ihrer Verschränkung, und zur Simulation der Quanten-Vielteilchenphysik auf klassischen Computern, wodurch wir die Grenzen numerischer Methoden erweitern.
Aktuelle Forschungsthemen:
Quantensimulation von Quantenfeldtheorien mit optischen Multimoden-Systemen
Maschinelles Lernen zur Zertifizierung nichtklassischer Quantenzustände
Detektion von Verschränkung in Systemen mit kontinuierlichen Freiheitsgraden
Neuronale Netze als Variationsansatz zur effizienten Simulation von Quantendynamik
Quantenalgorithmen zur Simulation von Lichtpropagation