Logo KN Qubit KN QUBIT

Bieżący nabór

Tematy na ten rok

Poniżej znajdziesz aktualne tematy projektowe po zgłoszeniach wraz z opiekunami. Lista pokazuje tematy zapełnione i przekazane do realizacji.

8 aktualnych tematów
QC / AI / HPC obszary projektowe
zespoły praca semestralna
01 Zapełniony

Kwantowy algorytm HHL

Projekt poświęcony analizie algorytmu HHL i jego zastosowaniom w rozwiązywaniu układów równań liniowych.

Opiekun
prof. dr hab. inż. Andrzej Kucharski
Obszar
Quantum
02 Zapełniony

Optymalizacja kwantowa: szeregowanie zadań

Temat dotyczy modelowania problemów szeregowania zadań i badania podejść kwantowych lub hybrydowych w optymalizacji harmonogramów.

Opiekun
prof. dr hab. Wojciech Bożejko
Obszar
optymalizacja
03 Zapełniony

Generowanie anonimowych liczb losowych

Projekt skupiony na mechanizmach generowania losowości oraz sposobach zachowania anonimowości i wiarygodności procesu.

Opiekun
dr hab. inż. Przemysław Śliwiński
Obszar
Quantum
04 Zapełniony

Algorytm dokładny dla etapu routingu transpilacji kwantowej dedykowany dla Odra5

Celem jest opracowanie dokładnego podejścia do routingu w transpilacji obwodów kwantowych z myślą o architekturze Odra5.

Opiekun
dr inż. Jarosław Rudy
Obszar
Quantum
05 Zapełniony

Kwantowe uczenie maszynowe

Temat obejmuje modele i eksperymenty z pogranicza informatyki kwantowej oraz uczenia maszynowego.

Opiekun
dr inż. Radosław Idzikowski
Obszar
Quantum / AI
06 Zapełniony

Porównanie efektywności algorytmów optymalizacji w kwantowym uczeniu maszynowym

Projekt zakłada zestawienie metod optymalizacji wykorzystywanych w QML oraz ocenę ich skuteczności w eksperymentach.

Opiekun
mgr inż. Mateusz Kucharski
Obszar
Quantum / AI
07 Zapełniony

Optymalizacja kwantowa: VRP

Temat dotyczy problemu trasowania pojazdów i sposobów modelowania go z użyciem metod kwantowych lub hybrydowych.

Opiekun
mgr inż. Michał Jaroszczuk
Obszar
optymalizacja
08 Zapełniony

Porównanie klasycznych, hybrydowych oraz kwantowych modeli uczenia ze wzmocnieniem w rozwiązywaniu prostego problemu optymalizacyjnego

Projekt porównuje podejścia klasyczne, hybrydowe i kwantowe w uczeniu ze wzmocnieniem na kontrolowanym problemie optymalizacyjnym.

Opiekun
mgr inż. Piotr Nowak
Obszar
Quantum / AI

Własny pomysł

Masz propozycję projektu?

Nawet jeśli tegoroczne tematy są już zapełnione, możesz zgłosić własny pomysł. Chętnie porozmawiamy o jego zakresie i możliwości rozwinięcia w kolejnym etapie prac.

Zgłoś pomysł