Jeroen Danon

Wissenschaftler nutzen maschinelles Lernen, um Kitaev-Ketten zu optimieren und Majorana-Zustände zu entdecken.

Forschung hebt die Rolle von Subgap-Zuständen in Supraleiter-Halbleiter-Geräten hervor.

Neue Methoden verbessern Quantengeräte mit Automatisierung und maschinellem Lernen.