Il gruppo di Ricerca in Complex Quantum Matter si occupa di fisica teorica della materia condensata, apprendimento automatico, tecniche di deep learning e fisica quantistica a molti corpi.
apprendimento profondo e sulla fisica quantistica a molti corpi. Studiamo il comportamento all'incrocio incrocio tra la materia condensata e la fisica quantistica a molti corpi. L'apprendimento automatico apprendimento automatico e altri metodi numerici vengono applicati a progetti interdisciplinari per esplorare diversi sistemi complessi.
L'obiettivo del gruppo è quello di scoprire nuovi stati della materia e nuovi fenomeni quantistici coerenti che possono portare a potenziali applicazioni fenomeni quantistici coerenti che possono portare a potenziali applicazioni nelle future tecnologie quantistiche.
Le attività sperimentali si concentrano sulle proprietà di trasporto e strutturali dei superconduttori nanostrutturati e multicomponenti.
Principali argomenti di ricerca:
- Superconduttori
- Superfluidi a elettroni e buchi
- Materia atomica ultrafredda
- Sistemi complessi e reti neurali
- Computer quantistici adiabatici e basati su gate
Persone:
Docenti
Andrea Perali, Sebastiano Pilati, Nicola Pinto, Carlo Lucheroni
Ricercatori associati:
David Neilson, Università di Anversa, Belgio, Stefano Simonucci, Università di Camerino, Giancarlo C. Strinati, Giancarlo C. Strinati, Università di Camerino.
Camerino, Giancarlo C. Strinati, Università di Camerino e CNR-INO
Post doc:
Victor Velasco Roland da Silva, Andrea Della Valle, Verdiana Piselli, Gabriele Spada
Dottorandi:
Giovanni Midei, Meenakshi Sharma, Leonardo Mogianesi, LESDIT, Dottorato Nazionale in Scienza dell'Apprendimento e Tecnologie Digitali.
Luca Brodoloni (Dottorato di Ricerca in Tecnologie Quantistiche, UniNA, UniCAM, CNR-INO Firenze),
Simone Cantori (Dottorato di Ricerca in Tecnologie Quantistiche, UniNA, UniCAM, CNR-INO Firenze),
Benedetta Gianfelici (Co-supervisione congiunta di Javid Rezvani e Nicola Pinto)
