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Europäische Kommission / Horizon Europe · Frist: 2027-01-28

Quanten-maschinelles Lernen

Der Aufruf fördert Quanten-maschinelles Lernen für daten- und rechenintensive Aufgaben. Im Mittelpunkt stehen skalierbare, rauscharme und validierte QML-Modelle, Algorithmen und Demonstratoren für wissenschaftliche und industrielle Anwendungen.

Worum geht es?

Der Aufruf fördert Quanten-maschinelles Lernen für daten- und rechenintensive Aufgaben. Im Mittelpunkt stehen skalierbare, rauscharme und validierte QML-Modelle, Algorithmen und Demonstratoren für wissenschaftliche und industrielle Anwendungen.

Wer kann sich bewerben?

Im Themenbereich wird die Zusammenarbeit von Hochschulen, Forschungsinfrastrukturen, Industrie, KMU und weiteren Akteuren des europäischen Quantenökosystems ausdrücklich gefördert. Die vollständigen formalen Antragsberechtigungskriterien sind im verfügbaren Quellenauszug nicht spezifiziert.

Förderbedingungen

Angaben zu Fördervolumen, Förderquote, Projektdauer, Kofinanzierung und Gemeinkosten sind im verfügbaren Quellenauszug nicht enthalten. Entwickelte Software soll grundsätzlich unter der EUPL oder einer kompatiblen OSI-Lizenz bereitgestellt werden.

Antrag & Verfahren

Die konkrete Frist ist der 28.01.2027. Der Aufruf ist als offen ausgewiesen; die vollständigen Verfahrens- und Antragsstufen sind im Horizon-Europe-Einreichungssystem beziehungsweise in Teil B des Antragsformulars zu prüfen.

Themen und Schlagwörter

Relevante Themen sind Quantencomputing, QML, hybride und quantennative Modelle, QCNN, Verstärkungslernen, unüberwachtes Lernen, Fehlerminderung, Benchmarking sowie Anwendungen in Klima, Gesundheit, Materialien, Robotik, Fertigung und Cybersicherheit.

  • Quantencomputing
  • Quantum Machine Learning
  • QML
  • NISQ
  • hybride Quanten-KI
  • Quantum Supervised Learning
  • QCNN
  • Quantum Reinforcement Learning
  • unüberwachtes Quantenlernen
  • Quantenkerne
  • Quantenalgorithmen
  • Fehlerminderung

Hinweis zur Datenqualität

Förderbetrag, Laufzeit, Förderquote, Gemeinkosten, vollständige Eligibility-Kriterien und genaue Antragsstufen sind im verfügbaren Paket nicht angegeben.