Franco Nori

Explorando el papel del machine learning en el análisis de las propiedades topológicas de las redes fotónicas.

Explorando cómo el aprendizaje automático mejora el control cuántico para operaciones de computación confiables.

Estudia el impacto de las transiciones de fase cuántica en las interacciones de luz y mecánica.

Una mirada al fascinante mundo de las transiciones de fase cuánticas y la superradiancia.

Explora la importancia de los estados no clásicos en el avance de las tecnologías cuánticas.

Explorando las complejas interacciones entre la física cuántica y la física clásica en un acoplamiento ultrastrong.

La investigación sobre puertas cuánticas de dos fotones confiables ofrece un nuevo potencial para la computación cuántica.

Los investigadores manipulan polaritones topológicos dentro de escaleras optomecánicas para aplicaciones avanzadas.

Los investigadores examinan cómo la luz cambia el comportamiento en sistemas atómicos durante las transiciones de fase.

Nuevos métodos permiten detectar transiciones de fase superradiantes en sistemas de luz y materia.

La investigación revela nuevas formas de controlar las interacciones entre la luz y la materia en sistemas superradiantes.

La investigación revela nuevos métodos de control para emitir pares cuánticos entrelazados de manera direccional.

Explorando las interacciones entre la luz y la materia y la conversión de fotones virtuales a reales.

Explorando la eficiencia y el potencial de los motores térmicos cuánticos en la tecnología.

Los investigadores usan aprendizaje automático para entender las interacciones complejas de las ondas con los materiales.

Una visión sobre la simulación cuántica centrada en la teoría de Yang-Mills y las interacciones de partículas.