Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
University of Waterloo
$412,500.00
Simulating non-equilibrium thermodynamics on a quantum computer with applications in generative artificial intelligence
EF 2024-25 · 2024-09-01
Résumé
The project investigates the applicability and performance of fault-tolerant quantum computers in solving stochastic and partial differential equations motivated by generative modelling in artificial intelligence (AI). These differential equations arise as models of non-equilibrium dynamics in dissipative physical systems and provide the foundations of recent revolutionary AI models such as diffusion models. More generally, the project views the associated computational tasks as transports of ensemble states in stochastic thermodynamics and compares the performance of quantum algorithms with the fundamental limits of efficient generation of target ensembles by any machine, whether they are unitary and closed, or dissipative and open, quantum or classical, and artificial or biological.
Ministère
Programme
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Bénéficiaire
Emplacement
Waterloo|Waterloo, Ontario, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Numéro d'entreprise
119260685
Type
Grant
Source
Proactive Disclosure - Grants and Contributions
Tel que publié
Agreement End Date
2027-08-31
Agreement Number
1021398
Agreement Start Date
2024-09-01
Agreement Title
Simulating non-equilibrium thermodynamics on a quantum computer with applications in generative artificial intelligence
Agreement Title (French)
Simulation de la thermodynamique hors-équilibre sur un ordinateur quantique avec des applications en intelligence artificielle générative
Agreement Type
Grant
Agreement Value
$412,500.00
Amendment Number
0
Description
The project investigates the applicability and performance of fault-tolerant quantum computers in solving stochastic and partial differential equations motivated by generative modelling in artificial intelligence (AI). These differential equations arise as models of non-equilibrium dynamics in dissipative physical systems and provide the foundations of recent revolutionary AI models such as diffusion models. More generally, the project views the associated computational tasks as transports of ensemble states in stochastic thermodynamics and compares the performance of quantum algorithms with the fundamental limits of efficient generation of target ensembles by any machine, whether they are unitary and closed, or dissipative and open, quantum or classical, and artificial or biological.
Description (French)
Le projet examine l’applicabilité et les performances des ordinateurs quantiques insensibles aux défaillances dans la résolution d’équations stochastiques et d’équations différentielles partielles motivées par la modélisation générative dans l’intelligence artificielle (IA). Ces équations différentielles sont des modèles de dynamique hors-équilibre dans les systèmes physiques dissipatifs et constituent les fondements de récents modèles révolutionnaires d’intelligence artificielle tels que les modèles de diffusion. Plus généralement, le projet considère les tâches de calcul associées comme des transports d’états d’ensembles en thermodynamique stochastique et compare les performances des algorithmes quantiques avec les limites fondamentales de la génération efficace d’ensembles cibles par n’importe quelle machine, qu’elle soit unitaire et fermée, ou dissipative et ouverte, quantique ou classique, et artificielle ou biologique.
Expected Results
In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems.
Expected Results (French)
À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.
Federal Riding
Waterloo
Federal Riding (French)
Waterloo
Federal Riding Number
35114
NAICS Code
541710
Organization Code
nrc-cnrc
Organization
National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada
Program Name
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Program Name (French)
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D
Program Purpose
Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas.
Program Purpose (French)
Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires.
Recipient Business Number
119260685
Recipient City
Waterloo|Waterloo
Recipient Country
CA
Recipient Legal Name
University of Waterloo
Recipient Postal Code
N2L 3G1
Recipient Province or Territory
ON
Recipient Type
S
Reference Number
172-2024-2025-Q3-1021398