Elies Gil-Fuster

Elies Gil-Fuster ist Doktorand an der Freien Universität Berlin, dessen Forschung an der Schnittstelle von Quantencomputing und Künstlicher Intelligenz angesiedelt ist. Seit 2019 hat Gil-Fuster wesentliche Beiträge zur grundlegenden Theorie des quantengestützten maschinellen Lernens geleistet und wurde 2023 mit einem Google PhD Fellowship in Quantum Computing ausgezeichnet.

Im Mittelpunkt seiner Forschung steht die Frage, in welchen realen Szenarien Quantenlernmodelle anstelle klassischer Algorithmen wie neuronaler Netzwerke eingesetzt werden sollten. Diese Überlegung hat weitreichende Auswirkungen darauf, wie Lernalgorithmen Informationen verarbeiten, und bringt immer neue Herausforderungen mit sich. Auf der Suche nach Antworten entwickelt Gil-Fuster eine präzise formale Sprache, um die komplexe Landschaft möglicher Quantenvorteile im Lernen und deren praktische Bedeutung zu navigieren. Seine Arbeit hat wesentlich dazu beigetragen, das Feld des quantengestützten maschinellen Lernens kontinuierlich weiterzuentwickeln.