This thesis investigates how quantum, quantum-inspired, and hybrid quantum-classical computation can enhance key points of the automated machine learning (AutoML) pipeline under the constraints of noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices.

This thesis probes under what conditions quantum computing presents an advantage over classical computing.

Quantum computing represents a fundamentally new computational paradigm, capable of addressing problems that are intractable for classical computers.

Hoe weten we waar een quantumcomputer goed voor is, terwijl die nog niet gebouwd is? Dat onderzocht promovendus Casper Gyurik door twee begrippen die je vaak hoort te combineren: quantum computing en machine learning.

Een grote beurs voor onderzoek naar ‘machine learning’ algoritmes voor quantumcomputers. Met deze ERC Consolidator-beurs hopen Vedran Dunjko en zijn collega’s te ontdekken welke problemen uit de echte wereld een quantumcomputer sneller kan oplossen dan een normale.

188 Kirsten Kanneworff en David Dechant verdedigen hun proefschrift over quantumfysica aan de Universiteit Leiden. Dit fundamentele werk heeft toepassingen in locatieverificatie en de financiële wereld.