Équipe | NonTrivial | Labo théorique de Stefanos Kourtis

Former les talents d’exception aux frontières de la physique quantique et de l’informatique.

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Stefanos Kourtis

Professeur associé, Institut quantique,
Université de Sherbrooke
Chercheur principal, Non Trivial
Victor Drouin-Touchette

Chercheur principal
Amélie Proulx

Administratrice
Sangeeth Das Kallullathil

Chercheur postdoctoral
Benjamin Morrison

Personne chercheuse postdoctorale
Ayana Sarkar

Chercheuse postdoctorale
Muhammad Zubair

Chercheur postdoctoral
Aleksandr Berezutskii

Candidat au doctorat
Julien Drapeau

Candidat au doctorat
Joseph Gibson

Candidat au doctorat
Jérémie Gince

Candidat au doctorat
Martin Schnee

Candidat au doctorat
Benjamin Lanthier

Candidat au doctorat
Alexandre Leblanc

Candidat au doctorat
Isaac Christ Domchi Kanga

Candidat à la maîtrise
Shuka Haddadi

Candidate à la maîtrise

Victor Drouin-Touchette

Chercheur principal

Parcours académique

Postdoc en informatique quantique à Rutgers University, supervisé par Ananda Roy (2022-2023)
PhD en physique de la matière condensée théorique à Rutgers University, supervisé par Piers Coleman (2016-2022)
BSc en mathématiques et physique à l’Université de Montréal (2013 – 2016)

Intérêts de recherche

Informatique quantique analogique et simulation quantique
Algorithmes hybrides quantique-classique pour l’optimisation et la recherche opérationnelle
Méthodes numériques classiques pour la simulation de systèmes quantiques

Publications principales

Cédrick Perron, Yves Bérubé-Lauzière, and Victor Drouin-Touchette. "Leveraging Analog Neutral Atom Quantum Computers for Diversified Pricing in Hybrid Column Generation Frameworks." 2025. arXiv
Ayana Sarkar, Martin Schnee, Roya Radgohar, Mojde Fadaie, Victor Drouin-Touchette, and Stefanos Kourtis. "Concentration-Free Quantum Kernel Learning in the Rydberg Blockade." (2025). arXiv
Joseph Gibson, Victor Drouin-Touchette, and Stefanos Kourtis. "Quantum Counting in the Rydberg Blockade." (2025). arXiv

Prix et bourses

University and Bevier Dissertation Fellowship (Rutgers University, 2022)
Samuel Marateck Scholarship in Quantum Field Theory (Rutgers University, 2020)
Bourse d’étude doctorale et de maîtrise (Fonds de recherche du Québec en Nature et Technologie)

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.

Benjamin Morrison

Personne chercheuse postdoctorale

Parcours académique

Doctorat en Physique à University of New Mexico, sous la direction de Andrew J. Landahl (2017-2025)
Maîtrise en Physique à University of New Mexico, sous la direction de Andrew J. Landahl (2017-2019)
BA en Mathématiques et Physique à Reed College, sous la direction de Adam Groce et Darrel Schroeter (2013-2017)

Intérêts de recherche

Information, calcul et simulation quantiques ; en particulier, correction d'erreurs, architectures, outils de développement et algorithmes.

Publications principales

Benjamin C. A. Morrison and Andrew J. Landahl. "Logical Majorana fermions for fault-tolerant quantum simulation," 2021. arXiv
A. E. Russo, K. M. Rudinger, B. C. A. Morrison, and A. D. Baczewski. "Evaluating energy differences on a quantum computer with robust phase estimation," Phys. Rev. Letters 126.21 (2021), 210501. DOI
B. C. A. Morrison, A. J. Landahl, D. S. Lobser, K. M. Rudinger, A. E. Russo, J. W. Van Der Wall, and P. Maunz. "Just Another Quantum Assembly Language (Jaqal)." 2020 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE) (pp. 402–408). DOI
Benjamin C. A. Morrison and Adam Groce. "Oracle separations between quantum and non-interactive zero-knowledge classes." Information Processing Letters 154 (2020): 105864. DOI

Prix et bourses

James Borders Student Physics Fellowship à Reed College (2015)

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.

Ayana Sarkar

Chercheuse postdoctorale

Parcours académique

Bourse postdoctorale à l’Institut quantique (depuis 2023)
Bourse DST-INSPIRE, bourse nationale du gouvernement indien (2018–2023)
Doctorat en physique à la Shiv Nadar Institution of Eminence, Delhi-NCR, Inde, sous la direction du Prof. Santosh Kumar (décédé)
Maîtrise en physique à l’Institut national de technologie, Jamshedpur, Jharkhand, Inde, sous la direction de Dr. Priyanka Maity (2015–2017)
Baccalauréat (dist.) en physique à l’Université de Calcutta (2012–2015)

Intérêts de recherche

Apprentissage automatique quantique et algorithmes quantiques
Physique quantique des systèmes à plusieurs corps, chaos quantique et information quantique
Théorie des matrices aléatoires

Publications principales

Jérémie Gince, Jean Michel Pagé, Marco Armenta, Ayana Sarkar and Stefanos Kourtis, "Fermionic Machine Learning", 2024. DOI arXiv
Ayana Sarkar, Martin Schnee, Roya Radgohar, Mojde Fadaie, Victor Drouin-Touchette, Stefanos Kourtis, “Concentration-Free Quantum Kernel Learning in the Rydberg Blockade” (under review). 2025. DOI arXiv

Prix et bourses

Micro-bourse du laboratoire Kourtis (2025)
Bourse DST-INSPIRE, bourse nationale du gouvernement indien (2012–2017)
Bourse JBNSTS (Jagadish Bose National Science Talent Search), Bengale occidental, Inde (2012)

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.

Aleksandr Berezutskii

Candidat au doctorat

Parcours académique

Maîtrise en physique et mathématiques à l'Institut de physique et de technologie de Moscou et à l'Institut Skolkovo, sous la direction de Prof. Jacob Biamonte (2017–2019)
Baccalauréat en physique et mathématiques à l'Institut de physique et de technologie de Moscou (2013–2017)

Intérêts de recherche

Réseaux de tenseurs
Correction d'erreurs quantiques

Publications principales

Aleksandr Berezutskii. "mdopt: A code-agnostic tensor-network decoder for quantum error-correcting codes.", 2025. DOI
Aleksandr Berezutskii, Minzhao Liu et al. "Tensor networks for quantum computing," 2025. DOI
Aleksandr Berezutskii, Ilia Luchnikov, Aleksey Fedorov. "Simulating quantum circuits using the multi-scale entanglement renormalization ansatz.", 2025. DOI
Alena Termanova, Artem Melnikov, Egor Mamenchikov, Nikita Belokonev, Sergey Dolgov, Aleksandr Berezutskii, Roman Ellerbrock, Christopher Mansell, Michael Perelshtein. "Tensor quantum programming.", 2024. DOI

Prix et bourses

Unitary Foundation — Lauréat d’une micro-subvention (mdopt, 2023)
QHack (défi IBM/Google) — 2e / 1re place (2022)
Université de Sherbrooke — Bourse d'exemption pour étudiants internationaux (2020)

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.

Jérémie Gince

Candidat au doctorat

Parcours académique

Maitrise en informatique à l’Université Laval sous la direction de Pr. Simon Hardy (2021 - 2023)
Baccalauréat en physique à l’Université Laval (2018-2021)
Certificat en informatique à l’Université Laval (2018-2021)

Intérêts de recherche

Apprentissage machine quantique
Simulation de circuit quantique
Neurosciences computationnelles

Publications principales

Jérémie Gince, Ayana Sarkar. “Fermionic Machine Learning”, 2024. arXiv
Jérémie Gince, Anthony Drouin. “NeuroTorch: A Python library for neuroscience-oriented machine learning”, 2024. DOI

Prix et bourses

Bourse UNIQUE Excellence (2021)
Bourse ESSOR EXFO Lamonde (2021)
Bourse de recherche du département d’informatique de l’Université Laval (2020)
Bourse Marcel-Dessureault de l’Université Laval (2018)
Bourse d’admission d’excellence Hydro-Québec de l’Université Laval (2018)
Bourse de stage d’été FRQNT au Cégep de Sherbrooke (2017)

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.

Martin Schnee

Candidat au doctorat

Parcours académique

Maîtrise en Physique Quantique à l’Université de Sherbrooke, sous la direction de Stefanos Kourtis (2020-2022)
Baccalauréat en Physique à l’Université de Sherbrooke (2019)

Intérêts de recherche

Dynamique quantique à N-corps
Simulateurs quantiques à atomes de Rydberg
Cicatrices quantiques
Croissance de l’intrication
Simulations par réseaux de tenseurs
Apprentissage à noyau quantique.

Publications principales

Ayana Sarkar, Martin Schnee, Roya Radgohar, Mojde Fadaie, Victor Drouin-Touchette, and Stefanos Kourtis. "Concentration-free kernel learning in the Rydberg blockade", 2025. arXiv
Martin Schnee, Roya Radgohar, and Stefanos Kourtis. "Unconventional early-time relaxation in the Rydberg chain", 2024. arXiv

Prix et bourses

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.

Nos anciens membres

Poursuivre la même mission au-delà du groupe

Shreya Banerjee, PhD

Chercheuse postdoctorale

Jyoti Faujdar, PhD

Chercheuse postdoctorale

Roya Radgohar, PhD

Chercheuse postdoctorale

Tymoteusz Tula, PhD

Chercheur postdoctoral

Jeremy Côté, PhD

Étudiant gradué

Maxime Tremblay, PhD

Étudiant gradué

Nouédyn Baspin, MA

Étudiant gradué

Antoine Carrier, MA

Étudiant gradué

Omar Chikhar, MA

Étudiant gradué

Samuel Desrosiers, MA

Étudiant gradué

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Au sein d’une équipe expérimentée, vous choisirez les projets qui correspondent à vos intérêts dans le domaine de la science de l’information quantique.

Étudier au sein du groupe c’est obtenir une bourse d’étude assurée, avoir la possibilité de faire des stages en entreprises et avoir une charge d’enseignement seulement si désiré. De plus, les membres du groupe ont la possibilité de participer à de activités scientifiques dont des conférences internationales.

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