Center for Medical Physics and Biomedical Engineering
Position: Research Associate (Postdoc)
sasan.moradi@meduniwien.ac.at
Keywords
Quantum Theory
Research group(s)
- Applied Quantum Computing Group
Head: Laszlo Papp
Research Area: Quantum imaging, radiomics and AI; Classic-Quantum adoption;
Members:
Research interests
Anwendung von Quantencomputern zur Lösung medizinischer Probleme
Techniques, methods & infrastructure
Theoretisch ist es erwiesen, dass Quantenalgorithmen im Vergleich zu klassischen Algorithmen für einige spezifische Aufgaben eine Beschleunigung aufweisen. Zum Beispiel gibt es einige Probleme in Wissenschaft und Technik, die als NP-schwierige Probleme klassifiziert werden, wie z. B. das Lösen eines linearen Gleichungssystems, die Matrixmultiplikation, die Optimierung einer komplexen Funktion und so weiter. Diese Probleme lassen sich mit Quantenalgorithmen viel schneller lösen als mit klassischen Algorithmen.
Selected publications
- Moradi, S. et al. (2022) ‘Clinical data classification with noisy intermediate scale quantum computers’, Scientific Reports, 12(1). Available at: http://dx.doi.org/10.1038/s41598-022-05971-9.
- Moradi, S. et al. (2023) ‘Error mitigation enables PET radiomic cancer characterization on quantum computers’, European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging [Preprint]. Available at: http://dx.doi.org/10.1007/s00259-023-06362-6.
- Papp, L. et al. (2023) ‘DEBI-NN: Distance-encoding biomorphic-informational neural networks for minimizing the number of trainable parameters’, Neural Networks [Preprint]. Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2023.08.026.