Équipe

À propos de moi

Stefanos Kourtis est professeur agrégé aux départements de physique et d’informatique de l’Université de Sherbrooke, où il occupe la Chaire de recherche institutionnelle en IA quantique. Il est membre associé de Mila – Institut québécois d’IA et chercheur IVADO. Il a auparavant détenu une Chaire de recherche en calcul quantique du Ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie du Québec. Ses travaux se situent à l’intersection de la théorie quantique, du calcul quantique et de la physique statistique. Il a obtenu son doctorat à l’Université technique de Dresde en 2014 et a effectué des stages postdoctoraux à l’Université de Cambridge, à l’Université Princeton et à l’Université de Boston.

Il apprécie un bon ramen, le gelato traditionnel, la musique étrange et les paradoxes.

À propos de moi

Mon objectif scientifique est d’aider à définir ce qui peut être implémenté et vérifié sur les ordinateurs quantiques actuels, et d’utiliser ces connaissances pour orienter la conception d’algorithmes à court terme. J’estime que les approches hybrides quantiques-classiques appliquées à des tâches pratiques ne commenceront à égaler (ou surpasser) les approches purement classiques que si l’on s’inspire étroitement des méthodes classiques les plus avancées ; cela conduit naturellement à une recherche interdisciplinaire. J’apprécie particulièrement les approches de calcul quantique analogique et je garde un œil attentif sur le calcul quantique numérique-analogique.

À propos de moi

Je travaille en apprentissage automatique quantique et sur des applications variées de l’informatique quantique. Mon parcours comprend les algorithmes quantiques, les réseaux de tenseurs et les calculs vibrationnels, et j'apprécie la combinaison de l’intuition physique avec les méthodes computationnelles. J’accorde également une grande importance à l’enseignement et au mentorat, et je souhaite évoluer vers l’industrie de l’informatique quantique pour transformer ces idées en applications concrètes.

À propos de moi

J'adopte une approche holistique et interdisciplinaire de l'informatique quantique, afin de concevoir des outils pour les futurs systèmes d'information quantique, depuis le contrôle de bas niveau jusqu'aux algorithmes orientés applications. Je souhaite, grâce à cette approche, permettre à la communauté scientifique d'exploiter au mieux le nouveau matériel quantique dès sa disponibilité. J'espère aussi perfectionner mes compétences de mentor et d'enseignant pour partager la passion de l'informatique quantique avec un public plus large.

À propos de moi

Je suis passionnée par le développement de nouveaux algorithmes quantiques, tant en recherche sur les algorithmes quantiques qu’en apprentissage automatique quantique, en m’appuyant sur des connaissances issues de la physique quantique des systèmes à plusieurs corps. Je puise souvent dans mon expertise en chaos quantique et en théorie des matrices aléatoires pour étudier ces systèmes en profondeur. Mon objectif à long terme est d’appliquer des connaissances hybrides en physique et en algorithmes quantiques pour résoudre des problèmes d’importance sociétale. En parallèle de mes recherches, j’apprécie l’enseignement et le mentorat, que je considère comme des aspects très enrichissants de mon travail. À l’avenir, j’envisage également une voie entrepreneuriale, avec l’ambition de fonder une entreprise d’intelligence artificielle basée sur la physique.

À propos de moi

Mes intérêts de recherche ne se limitent pas à la physique de la matière condensée théorique, mais s’étendent également à son interaction avec l’information et les approches computationnelles. Mon objectif est donc non seulement de développer des algorithmes quantiques, mais aussi de les appliquer à la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire NP-difficiles.

J’aime également enseigner les cours de physique computationnelle aux niveaux du baccalauréat et des études supérieures, ainsi que superviser et accompagner les étudiants dans leurs projets de recherche.

À propos de moi

Je m'intéresse à l'interaction entre l'informatique quantique et les méthodes computationnelles classiques modernes, telles que les réseaux de tenseurs, la programmation différentiable et l'apprentissage automatique. J'utilise ces techniques pour résoudre des problèmes complexes. Passionné par les logiciels open source.

À propos de moi

Ma recherche porte sur le développement de méthodes de correction d’erreur quantique à la fois performantes à grande échelle et capables de fonctionner en temps réel, en s’appuyant sur des concepts de physique statistique et en exploitant des techniques de réseaux de tenseurs. Au-delà de la correction d’erreur, je m’intéresse à la synergie entre la complexité computationnelle et le calcul quantique, en explorant comment les perspectives de l’un de ces domaines peuvent éclairer et faire progresser l’autre.

À propos de moi

Je me concentre sur la recherche de la complexité dans le simple, et j’explore comment ces idées peuvent être appliquées à des algorithmes quantiques innovants. Mon objectif est de trouver des façons nouvelles et intéressantes de combiner des idées de la physique et de l’informatique pour résoudre des problèmes intéressants.

À propos de moi

Je suis un chercheur multidisciplinaire travaillant à l’intersection de l’apprentissage automatique quantique, des neurosciences computationnelles, du calcul haute performance, de la physique et de l’informatique. Je suis motivé par l’envie de repousser les limites et de transformer des problèmes qui semblent insolubles en problèmes traitables grâce à des algorithmes ingénieux et à une computation efficace.

À propos de moi

Mes recherches portent sur l'intersection entre l'intelligence artificielle et l'informatique quantique, s'appuyant sur mes travaux antérieurs en apprentissage automatique à l'Université Bishop's. Mon objectif est de développer des modèles hybrides exploitant les principes quantiques pour résoudre des problèmes de calcul de grande dimension. Je suis passionné par le rapprochement entre la mécanique quantique théorique et les applications pratiques de l'IA afin de stimuler l'innovation dans ces deux domaines.

À propos de moi

Mon travail porte principalement sur l’avancement de la compréhension théorique et computationnelle de la correction d’erreurs quantiques, avec un intérêt particulier pour les méthodes de décodage efficaces et la simulation numérique de codes quantiques. Mon objectif est de contribuer à rapprocher les développements théoriques de la réalisation pratique d’ordinateurs quantiques robustes aux erreurs.

À propos de moi

Je suis candidat au doctorat en informatique quantique et titulaire d'une maîtrise en physique théorique. Mes recherches portent sur le développement d'algorithmes efficaces pour la simulation hamiltonienne et l'exploration du paradigme de l'informatique quantique numérique-analogique (DAQC). En tirant parti des avantages des opérations basées sur les portes et des interactions matérielles natives, je travaille à l'optimisation des algorithmes quantiques afin d'améliorer les performances de simulation sur des architectures à court terme et tolérantes aux fautes.

À propos de moi

Ma recherche vise à mieux comprendre le phénomène de cicatrices quantiques qui survient dans les simulateurs à atomes de Rydberg, et qui défie la tendance naturelle des systèmes complexes à thermaliser. Par exemple : À quelles propriétés spécifiques à ce phénomène peut-on facilement accéder dans les expériences actuelles ? Quelle est la structure des corrélations quantiques qui se construisent à mesure que ce phénomène se déroule ? À partir de cette compréhension, je m’intéresse à explorer l’idée d’utiliser ce phénomène exotique comme une ressource pour réaliser certains calculs quantiques. Par exemple : peut-on l’utiliser pour contruire des algorithmes à noyau quantiques pour la classification de données qui ne perdent pas leurs performances lorsque la taille de l’ordinateur quantique augmente (ce qui était le cas jusqu’ici) ? J’explore ces questions principalement en utilisant des outils numériques comme les méthodes de diagonalisation exacte et de réseaux de tenseurs pour simuler la dynamique quantique.

À propos de moi

Je travaille au développement d’applications du calcul quantique liées à l’optimisation, à la recherche opérationnelle et à l’apprentissage automatique, avec un accent particulier sur les applications en finance. De manière générale, j’apprécie tout ce qui touche à la physique quantique, qu’elle soit théorique ou expérimentale. Je suis également toujours ravi d’apprendre de nouvelles choses dans différents domaines.

À propos de moi

Je suis passionné par l'avancement de l'informatique quantique grâce à des méthodes hybrides optimisées quantique-classique et à la conception d'algorithmes conscients du matériel. Je suis profondément intéressé par l'exploration des systèmes complexes, en particulier leurs intersections fascinantes avec les sciences sociales. Mon objectif est d'innover à la convergence du développement d'algorithmes et des plateformes expérimentales, rendant les technologies quantiques plus robustes et plus percutantes face aux défis réels.

À propos de moi

Mes recherches portent sur l’apprentissage automatique quantique et les algorithmes quantiques, avec pour objectif de comprendre dans quelles conditions les modèles quantiques peuvent offrir des avantages significatifs pour la classification de données. Je suis également passionné par l’apprentissage, la collaboration et le mentorat, et j’espère contribuer à la fois à la recherche et au développement de la communauté de la quantique.