Ansøgning om prækvalifikation af videregående uddannelser

Kandidat - Kvantecomputing - Syddansk Universitet

Syddansk Universitet
31/01-2024 20:53
2024-1
Indsendt
Ansøgningstype
Ny uddannelse

Udbudssted
Odense

Informationer på kontaktperson for ansøgningen (navn, email og telefonnummer)
AC-fuldmægtig Camilla Katrine Hollmann, camkat@sdu.dk, +45 65 50 18 58, Det Naturvidenskabelige Fakultetssekretariat, SDU samt SDUs prækvalifikations mailbox praekval@sdu.dk

Er institutionen institutionsakkrediteret?
Ja

Er der tidligere søgt om godkendelse af uddannelsen eller udbuddet?
Nej

Uddannelsestype
Kandidat

Uddannelsens fagbetegnelse på dansk
Kvantecomputing

Uddannelsens fagbetegnelse på engelsk
Quantum Computing

Angiv den officielle danske titel, som institutionen forventer at bruge til den nye uddannelse
Cand.scient. i kvantecomputing

Angiv den officielle engelske titel, som institutionen forventer at bruge til den nye uddannelse
Master of Science (MSc) in Quantum Computing

Hvilket hovedområde hører uddannelsen under?
Naturvidenskab

Hvilke adgangskrav gælder til uddannelsen?

Retskrav
Ingen bacheloruddannelser har retskrav til denne kandidatuddannelse.


Direkte adgangsgivende bacheloruddannelser
Følgende bachelorgrader er direkte adgangsgivende til kandidatuddannelsen:



  • Matematik, fysik, datalogi fra Syddansk Universitet

  • Matematik, fysik, datalogi fra Københavns Universitet

  • Matematik, fysik, datalogi fra Aarhus Universitet

  • Matematik, fysik, datalogi fra Aalborg Universitet

  • Kunstig Intelligens fra Syddansk Universitet

  • Kunstig Intelligens og Data, DTU

  • Data Science, ITU

  • Tilsvarende dansk eller international bacheloruddannelse*


*Ansøgere med en bachelorgrad fra øvrige danske og internationale bacheloruddannelser kan optages på
kandidatuddannelsen, såfremt ansøgeren kan dokumentere, at uddannelsen indeholder mindst 120 ECTS inden for
matematik, fysik og/eller datalogi.


Sprogkrav til uddannelsen
Alle ansøgere skal desuden opfylde sprogkravet om bestået Engelsk B (inkl. udprøvning) med et gennemsnit på mindst
2,0. Følgende tests opfylder også sprogkravet: IELTS Academic med minimum 6,5, TOEFL iBT med minimum 88, CAE
med minimum 180 eller CPE.


Er det et internationalt samarbejde, herunder Erasmus, fællesuddannelse el. lign.?
Nej

Hvis ja, hvilket samarbejde?

Hvilket sprog udbydes uddannelsen på?
Engelsk

Er uddannelsen primært baseret på e-læring?
Nej, undervisningen foregår slet ikke eller i mindre grad på nettet.

ECTS-omfang
120

Beskrivelse af uddannelsens formål og erhvervssigte. Beskrivelsen må maks. fylde 1200 anslag

Uddannelsens formål


At uddanne kandidater med kompetencer inden for kvantecomputing med særligt fokus på software-aspekter af
kvantecomputing. De færdige kandidater vil have kompetencer til at programmere og udvikle software til kvantecomputere.
Uddannelsen vil fokusere på praktiske såvel som teoretiske aspekter af programmering og softwareudvikling på
kvante-platforme, og de færdige kandidater vil kunne arbejde både med de aktuelt eksisterende platforme såvel som andre
platforme, som vil blive udviklet i fremtiden. Som pionerer inden for et nyere teknologisk felt er formålet ligeledes at
uddanne kandidater, der kan integrere denne nye software sammen med eksisterende teknologier.


Uddannelsens erhvervssigte
At uddanne programmører og softwareudviklere til kvantecomputere til private og offentlige aktører, der vil benytte
kvantecomputere til kommercielle og forskningsmæssige formål. Det forventes, at der vil være en stigende efterspørgsel
på disse kandidater, og at uddannelsen vil være unik i Danmark med sit fokus på software-delen af kvantecomputing.


Uddannelses struktur og konstituerende faglige elementer

Uddannelsens struktur
Uddannelsen består af følgende elementer:



  • Konstituerende kurser på 60 ECTS

  • Valgmoduler på 20 ECTS af et udvalg på 80 ECTS

  • Valgfri kurser på 10 ECTS

  • Speciale på 30 ECTS


Uddannelsens opbygning indgår i det vedhæftede bilag.


1. semester:
Obligatoriske kurser (30 ECTS):



Introduction to Quantum Computing, 10 ECTS
This course introduces the basics of quantum computing. This includes elements of computer science, mathematics and
quantum mechanics. The mathematical formalization of the postulates of quantum mechanics is given. The definitions of
qubits, entanglement, quantum gates, universal gate sets and the quantum circuit model are given, and many important
examples are analyzed. The principle of quantum supremacy is introduced, and examples where quantum computing
gives an exponential speed-up compared to classical computing are studied. In particular, Grover’s quantum search
algorithm and Shor’s factorization algorithm are studied. This course will qualify the students to understand and design
quantum computing algorithms via the quantum circuit model, to explain quantum supremacy and to deal with
decoherence through error correction. Moreover, this course prepares the students for fur-ther studies in quantum
computing.



  • Introduction to quantum mechanics

  • Hilbert spaces, qubit-spaces, entanglement and tensor products

  • Quantum circuit model (QCM)

  • Grover’s quantum search algorithm

  • Shor’s factorization algorithm

  • Introduction error correction


Quantum Information Theory, 10 ECTS


This course introduces the basics of classical and quantum Shannon theory and presents many of the most important
results of quantum information theory. This includes a review of basic probability theory. The central quantum unit protocols are defined. The density operator formalism is presented, and the definition of quantum channels is given. Entropy and distance-measures are studied. This course will qualify students to quantify information resources, and to analyze the capacity of a quantum channel to reliably transmit information from a sender to a receiver, and to compare the capacities of classical and quantum channels. Moreover, this course will qualify students for further study in quantum cryptography and quantum key distribution. 



  • Classical Shannon theory

  • Quantum unit protocols

  • Quantum Shannon theory


Quantum Computing Platforms, 10 ECTS


This course introduces the central platforms for quantum computing, namely: the quantum circuit model, the continuous variables formalism, the measurement-based formalism, topological quantum computing and quantum tensor networks. This course will qualify students to work with these different plat-forms, to understand how they compare against each other, and to analyze when a specific problem can be advantageously approached from one of these platforms. Moreover, this course gives students knowledge about existing webservices relevant for computing with these different platforms. In
addition to the standard quantum circuit model (which is covered in the course Introduction to Quantum Computing, which is running in parallel with this course), the course covers the following platforms.



  • Quantum circuit model

  • Continuous variables formalism

  • Measurement based formalism

  • Topological quantum computing

  • Tensor networks


2. semester:


Quantum Algorithms and Programming, 10 ECTS
This mandatory course covers essential algorithms and techniques for programming quantum computers. The course will
cover the analysis of quantum algorithms such as Deutsch-Josza's algorithm, Grover’s search algorithm, and Shor’s
factorisation algorithm in terms of complexity and correctness; and techniques such as quantum phase estimation,
quantum Fourier transform, QAOA, and quantum annealing; and the ability to implement them all in a state-of-the-art
programming language. This course will give students knowledge of a variety of standard quantum algorithms and
techniques and enable students to analyse their applicability to concrete problems and compare them to state-of-the-art
clas-sical solutions. In addition, students will gain competences to manage computation pipelines on existing (web-based)
quantum computing services.



  • Examples of quantum algorithms

  • Quantum Fourier transform

  • Developing quantum algorithms

  • Error correction


Quantum Cryptography and Quantum Key Distribution, 10 ECTS
This course introduces the basics of quantum cryptography and quantum key distribution (QKD) protocols for secure and
reliable communication over quantum channels. The course develops the central idea that security and privacy of quantum
channels is guaranteed by the measurement postulate of quantum mechanics, which implies that an attack of an
eavesdropper will alter the system in a detectable way. This gives a security based on the principles of quantum
mechanics, which is much stronger than any security based on the assumed computation power of an eavesdropper.
Central QKD protocols are presented. Using concepts from quantum information theory, the definitions for security analysis
are given, and security of central QKD protocols are proven. This course will qualify students to implement QKD protocols
for secure communication, and to use concepts from quantum information theory to analyse and prove the security of such
protocols.



  • Classical cryptography

  • Quantum key distribution protocols

  • Security analysis

  • Mistrustful quantum cryptography

  • Post quantum cryptography


Advanced Quantum Mechanics, 10 ECTS
This course is a graduate level course, which focuses on advanced aspects of quantum mechanics. The course develops
the Hilbert space formalism for quantum mechanics, and it covers in detail the concept of entanglement, which is treated
with several examples. This course will qualify students to further studies in quantum physics. Furthermore, this course will
provide students with important knowledge on the physical aspects of key non-classical phenomena in quantum
mechanics, such as entanglement, which are utilized as a resource in quantum computing.



  • Hilbert space formalism

  • Entanglement

  • Symmetries

  • Pertubation theory


Quantum Complexity Theory, 10 ECTS


This elective course introduces the area of computational complexity with a particular focus on those aspects that relate to
quantum computation. The course will introduce fundamental concepts of classical complexity (such as formal languages;
Turing machines; the complexity classes P, NP, and PSPACE; NP-completeness; and polynomial time reductions) before
introducing central aspects of quantum complexity (such as quantum Turing machines, the complexity classes BQP and
PromiseBQP, PromiseBQP-completeness, and relations to classical complexity classes). This course will enable students
to analyse the hardness of computational problems and relate them to other problems, with a particular focus on problems
where quantum algorithms give a significant improvement over state-of-the-art classical algorithms.



  • Turing machines and complexity classes

  • The BQP complexity class

  • Examples of BQP complete problems


Categories for Quantum Computing, 10 ECTS


This elective course concerns the use of category theory and categorical methods to understand quantum computing. The course gradually builds up to the standard approach of categorical quantum theory, compact closed categories, by introducing symmetric monoidal categories, linear structures, internal monoids, and Frobenius structures, before introducing compact closed categories, and more advanced topics such as the use to Hopf algebras to characterise complementary bases, the CPM and CP* constructions, and relations to the ZX calculus. During the course, key concepts will be put to use through familiar examples such as quantum teleportation and the Deutsch-Josza algorithm. This course
will enable students to quickly and intuitively reason about quantum algorithms and protocols and their correctness, and to relate their knowledge of quantum computation to key topics in theoretical computer science such as logic and programming language theory.



  • Compact closed categories and string diagrams

  • Frobenius structures

  • Hopf algebras and complementarity

  • CPM and CP* constructions


Data Mining and Machine Learning, 10 ECTS


This course is an introduction to data mining and machine learning. The aim of the course is to enable the student to
choose and use techniques from data mining and machine learning, which is important in regard to being able to analyze large datasets in many financial, medical, commercial, and scientific applications. Data mining and machine learning techniques enable computational systems to identify meaningful patterns in the data and to adaptively improve their performance with experience accumulated from the observed data. This course introduces the most common techniques for performing basic data mining and machine learning tasks, and covers the basic theory, algorithms, and applications.
This course balances theory and practice and covers the mathematical as well as the heuristic aspects. Computational learning methods are introduced at a general level, with their basic ideas and intuition. Moreover, the students have the opportunity to experiment and apply data mining and machine learning techniques to selected problems.



  • Theory of learning

  • Bias and variance

  • Training vs. Testing methods (for example rule learning, Bayes learning, nearest neigh-bor classification, decision
    trees, clustering)

  •  Frequent pattern mining


Linear and Integer Programming, 10 ECTS


Linear and integer programming is a field at the intersection between mathematics and computer sci-ence that has seen a
huge development in the last 60 years. It provides the tools that are at the core of operations research, the discipline that
provides analytical methods to aid decision making. The main focus of linear and integer programming is on resource
constrained optimization problems that can be described by means of linear inequalities and a linear objective function.
These problems may arise in all contexts of decision making, such as manufacturing, logistics, health care, education,
finance, ener-gy supply and many others. The subject of the course therefore has an enormous practical relevance. The
aim of the course is to enable the student to use mathematical modeling for solving practical opti-mization problems and to
work with a mathematical software system for finding numerical solutions to the applications proposed. To reach these
goals the course will provide to the student knowledge on the basics of linear programming and duality theory and on the
main solution techniques for linear and integer programming, such as the simplex method, branch and bound and cutting
planes.



  • Linear programming and the simplex method

  • Duality theory

  • Integer programming


3. semester:
Obligatoriske kurser (10 ECTS):


Quantum Machine Learning, 10 ECTS


This course introduces the theory of quantum machine learning. It develops the notion that one can fruitfully combine ideas from classical machine learning, high performance computing (HPC) and quan-tum computing to obtain so-called quantum machine learning algorithms, which in some cases offer an exponential speed-up or advantage over classical algorithms. Many of these rely on Grover’s quantum search algorithm and quantum linear algebra. The course focuses primarily on applying quantum learn-ing algorithms to classical data sets, and the course will also introduce elements of classical machine learning. The course presents quantum or classical-quantum hybrid versions of k-nearest neighbour, support vector machines, clustering, pattern recognition and quantum associative memory. This course qualifies the students to use quantum and hybrid machine learning for applications.



  • Elements of classical machine learning

  • Monte Carlo Simulation, optimisation

  • HPC

  • Quantum linear algebra

  • Classical quantum hybrid learning algorithms: clustering, pattern recognition, classifica-tion, tomography and
    regression, boosting


Valgmodul (10 ECTS), studerende skal vælge 10 ECTS fra følgende kurser:



Quantum Tensor Networks, 10 ECTS


This course introduces the theory of tensor networks (TN) and the graphical calculus developed by Penrose. TN provide
an efficient diagrammatic formalism for understanding multilinear algebra and has been used with great success in
quantum information theory and quantum many body physics. This course presents the definitions of tensor networks, and,
in connection to quantum computing, matrix product states, projected entangled pairs of states and matrix product
operators. This course qualifies the students to represent many concepts from quantum computing and quantum
information theory efficiently and dia-grammatically in the form of tensor networks, and to apply tensor network algorithms.
Moreover, the course qualifies the students to work with existing software for implementing TN algorithms, such as
Google’s TensorFlow.



  • Penrose graphical calculus

  • Matrix product operators

  • Tensor networks and quantum systems


Advanced Continuous Variables Formalism, 10 ECTS


This course gives an in-depth introduction to the continuous variables formalism for quantum computing, as well as an
introduction to Gaussian quantum information theory. The definitions of continuous variables systems, Gaussian states
and Gaussian operations and dynamics are defined. Examples of continuous variables systems are given. Quantum
information protocols such as entanglement generation and quantum key distribution will also be discussed in the CV
formalism. The course further addresses continuous variable quantum algorithms and their potential applications to various
fields. This course qualifies students to conceptualize and execute computational tasks on continuous variable quantum
systems. Students will become proficient in manipulating Gaussian states and will gain the skills necessary to develop and
implement quantum algorithms that harness the power of continuous variable systems. This course qualifies the students
to work with state-of-the-art quantum computing platforms in the CV formalism (e.g., Gaussian boson sampling and
measurement-based quantum com-puters), offering a tangible edge in the burgeoning field of quantum technology.



  • Continuous variables systems

  • Gaussian states

  • Gaussian operations and dynamics

  • Technologies with continuous variables


Advanced Topological Quantum Computing, 10 ECTS


This course gives an in-depth introduction to topological quantum computing. This course develops the idea that
fault-tolerant quantum computing can be achieved with the paradigm of topological quantum computing. In this paradigm,
fault-tolerance is guaranteed by working with topological quantum systems, in which the dynamics are invariant under
small pertubations and noise (usually the source of decoherence), due to the topological nature of the system. The
definition of a topological quantum field theory (TQFT) is given, and universality of topological quantum computing is
studied using TQFT. Ex-amples of quantum algorithms for solving important problems in topology in mathematics are
studied, and an example of a BQP-complete problem arising from topology is included. This course qualifies the students
to understand topological quantum computing, topological fault-tolerance, and the close connection to topological quantum
matter and TQFT. Moreover, this course qualifies the student to work with webservices relevant for topological quantum
computing.



  • Anyons and modular tensor categories

  • Topological quantum field theory

  • Topological quantum computing


Valgfag (10 ECTS), studerende kan vælge mellem: 



  • Valgfrie kurser (inkl. kurser fra listen oven)

  • Virksomhedsprojekt


4. semester:



  • Speciale (30 ECTS)


Kompetenceprofil
Uddannelsens formål er at uddanne kandidater med kompetencer til at arbejde med kvantecomputere og
kvanteteknologier, og mere specifikt vil færdige kandidater besidde kernekompetencer inden for følgende områder:



1. Programmering af kvantecomputere
2. Design og udvikling af software til kvantecomputere, herunder integrering af kvantebaserede løsninger på eksisterende
teknologier
3. Kvantekryptering


Mere specifikt vil færdige kandidater besidde viden om:



  • Centrale discipliner, principper og metoder inden for kvantecomputing og kvantekryptering.

  • De eksisterende platforme inden for kvantecomputing.

  • Software-aspekter af kvantecomputing.

  • Kvantealgoritmer, kvanteprotokoller og praktiske anvendelser heraf.

  • Sammenspillet mellem fysik, datalogi, matematik og ingeniørvidenskab indenfor kvantecomputing.

  • Litteraturen og den videnskabelige terminologi og tradition indenfor kvantecomputing


Endvidere vil færdige kandidater besidde følgende færdigheder:



  • Programmere kvantecomputere og udvikle kvantesoftware inden for de aktuelt eksisterende platforme, samt at
    implementere kvantealgoritmer og kvanteprotokoller til brug for beregning og kvantekryptering i praksis.

  • Foretage sikkerhedsanalyse for en given kvanteprotokol for kvantekryptering.

  • Identificere potentielle dekohærens kilder for en given implementeret kvantealgoritme og foretage den nødvendige
    error-correction.


Endvidere vil færdige kandidater besidde kompetencer til at:



  • Redegøre for og kommunikere om kvantecomputing på videnskabelig basis og både skriftligt og mundtligt.

  • Identificere beregningsmæssige og eller informationsteoretiske problemer som kan løses med kvantealgoritmer og eller kvanteprotokoller.

  • Analysere og vurdere styrker og svagheder ved forskellige kvantealgoritmer og kvanteprotokoller, samt sammenligne
    med klassiske algoritmer og sikkerhedsprotokoller.

  • Tilegne sig ny viden på systematisk og videnskabelig vis om udviklinger inden for kvantecomputing


Begrundet forslag til takstindplacering af uddannelsen

Uddannelsen foreslås indplaceret i takstgruppe 3, hvor kandidatuddannelserne i fysik og datalogi er placeret.
Begrundelsen for dette er, at alle kurser indeholder øvelser med behov for adgang til computer-infrastruktur


Forslag til censorkorps
Censorkorps for Datalogi, suppleret med Censorkorps for Matematik og Censorkorps for Fysik

Dokumentation af efterspørgsel på uddannelsesprofil - Upload PDF-fil på max 30 sider. Der kan kun uploades én fil
Arbejdsmarkedsbehovsundersøgelse.pdf

Kort redegørelse for det nationale og regionale behov for den nye uddannelse. Besvarelsen må maks. fylde 1800 anslag

Regeringen har i 2023 lanceret en national strategi for kvanteteknologi med bl.a. fokus på kvanteknologiens potentiale for erhvervslivet, og strategien tydeliggør behovet for mere kvantetalent i Danmark, herunder nye uddannelsesinitiativer.
Kvanteteknologien forventes at udvikle sig hastigt over de kommende år og kan få afgørende betydning på globalt plan
inden for bl.a. cybersikkerhed og sikkerhedspolitik, og derfor har NATO for nyligt oprettet et kvanteteknologisk center i
Danmark for at være på forkant med den teknologiske udvikling. Derudover kommer kvanteteknologien til at have en stor
betydning for Danmarks konkurrenceevne, særligt inden for områder som medicin, finans og klima.


Regeringens ambition er, at Danmark skal være førende inden for kvanteområdet på globalt plan og tiltrække
internationale investeringer og kompetencer. På internationalt plan findes flere uddannelser inden for kvanteteknologi,
både hardware og software. I det danske uddannelseslandskab eksisterer kun KUs engelske kandidatuddannelse i
Quantum Information Science med fokus på hardware-delen. Dette efterlader et hul i det danske marked i forhold til
kompetencer inden for kvantesoftware. Derfor er SDUs kandidatuddannelse i kvantecomputing relevant, hvis der skal
sikres tværfaglig viden og kompetencer inden for området. De to uddannelser vil således supplere hinanden og bidrage til,
at Danmark har forskellige styrkepositioner inden for kvanteteknologien, der dækker både hardware- og software.
Uddannelsen udbydes på engelsk b.l.a. for at styrke det internationale rekrutteringsgrundlag og sikre kvalificeret
arbejdskraft. I SDUs aftagerundersøgelse anbefaler 15 ud af 18 af aftagerne eksplicit, at uddannelsen udbydes på
engelsk.


Uddybende bemærkninger

Ovenstående behov kan kun indfries med en ny kandidatuddannelse i kvantecomputing, og ikke med en specialisering inden for henholdsvis datalogi, fysik eller matematik.


Kvanteteknologien er under hastig udvikling, og det ses bl.a. med de aktuelle projekter, der er i gang i Danmark:



Eksempler på rådgivere og anvendere af kvanteteknologi*:
a. Danske Bank og Energinet – deltager i feltforsøg med kvantekommunikation.
b. Novo Nordisk – undersøger kvantesimulering og -computing til "drug discovery".
c. TDC NET – har anvendt kvantealgoritmer til ruteoptimering for serviceteknikere.
d. KPMG har placeret sin globale kvantehub i Danmark og har fokus på anvendt kvanteteknologi via rådgivning og
konsulentydelser.
*Regeringens rapport: National strategi inden for kvanteteknologi – del 2 (september 2023)
https://em.dk/aktuelt/udgivelser-og-aftaler/2023/sep/national-strategi-for-kvanteteknologi



Derudover er der allerede en aktuel efterspørgsel på kandidater med kompetencer inden for kvantecomputing, eks.
følgende stillingsopslag fra Novo Nordisk, august 2023:



The Quantum Compute Lead Scientist will contribute to the research team’s effort towards exploring the evolution and
application of quantum computing in clinical development space. As a Quantum Compute Lead Scientist, the ideal
candidate will bring scientific understanding, technical dept and experience in developing/implementing novel quantum
computing algorithms to solve practical and real-world problems. The Quantum Compute Lead Scientist will, with
guidance, contribute toward identifying relevant opportunities for quantum computing in clinical drug development areas,
collaborate with internal and external part-ners, and work closely with engineering and scientific groups to deliver value for
drug development initiatives.


Qualifications: In this role you will engage with stakeholders to understand challenges and articulate value from quantum
computing in the clinical drug development domain. You will support the implementation and maintenance of local and
cloud-based data and computational environments and platforms and help to integrate data and solutions from different
sources. A deep understanding of various numerical methods, optimization, classical statistical methods along with modern
ML approaches relevant in the Quantum Computing domain is needed. In addition, you also need to have a deep
understanding of the physics of quantum computing, choice and robustness of available hardware, and experience with
quantum native and hybrid algorithms.


Udover ovenstående aktuelle behov forventes kvanteteknologien at få betydning inden for følgende områder:



Forsvar/sikkerhedspolitik: I overensstemmelse med oprettelsen af NATO-centeret forventes det, at kvantecomputing vil være af central vigtighed for forsvar med anvendelse inden for eksempelvis:



  • Kryptering

  • Cybersikkerhed

  • Sensorer og overvågning

  • Simulering af krigsscenarier


Teknologi/Industri: Det forventes, at kvantecomputing vil spille en central rolle blandt de nye kvanteteknologier og vil
bidrage til en kraftig acceleration af den teknologiske udvikling og digitalisering. Det forventes, at kvantecomputing
eksempelvis vil bidrage til:



  • Kryptering og kommunikation

  • Forudsigelse af aktiemarkedet og porteføljeoptimering

  • Optimering i energisektoren

  • Dataanalyse, quantum machine learning og søgning


Ydermere forventes det, at beregningskraften muliggjort af kvantecomputing vil føre til videnskabelige gennembrud i en
lang række andre videnskabelige discipliner som benytter kvantitative metoder; såsom



  • klimamodellering

  • biokemi

  • molekylær biologi

  • økonomi

  • medicin

  • samfundsvidenskab



Grundforskning: Forskning i kvantecomputing er en ny videnskabelig disciplin, som er vigtig i sig selv. Denne forskning
ligger i krydsfeltet mellem fysik, datalogi og matematik og giver ny viden om, hvordan kvantemekanikkens love kan
udnyttes til beregninger og generel processering af information. Denne forskning kaster dermed også nyt lys over
samspillet mellem fysik, datalogi og matematik og vil føre til nye videnskabelige gennembrud i disse felter indenfor:



  • simulation af kvantesystemer

  • forståelsen af topologiske faser

  • forskellige aspekter af cybersikkerhed og kommunikation

  • kryptering

  • kvante- og klassisk informationsteori

  • kompleksitetsteori

  • algoritmik


Underbygget skøn over det nationale og regionale behov for dimittender. Besvarelsen må maks. fylde 1200 anslag

Vi forventer at uddanne 40 dimittender årligt. Størstedelen af aftagerne tilkendegiver, at de har et aktuelt behov i 2027, og
interesseorganisationer og -klynger bekræfter ligeledes, at medlemmerne efterspørger kandidater inden for
kvantecomputing. F.eks. bekræfter IBM, der er førende inden for kvanteområdet, at de gerne vil ansætte kandidater fra
SDU, og at der er et aktuelt behov. På regionalt plan tilkendegiver for eksempel Energinet, at de vil ansætte i omfanget af
10-15 kandidater, der skal arbejde med opgaver inden for kvantecomputing. Bankdata understreger, at de har svært ved at
tiltrække dygtige kandidater til Trekantområdet, og der er markant underskud på kandidater med disse kompetencer i
regionen.
Med det politiske fokus på mere kvantetalent i Danmark og kommercialiseringen af kvanteområdet forventes behovet for
kandidater inden for kvantecomputing at stige over de kommende år.


Hvilke aftagere har været inddraget i behovsundersøgelsen? Besvarelsen må maks. fylde 1200 anslag

Den samlede behovsundersøgelse består af:
1) Regeringens rapporter: National strategi for kvanteteknologi del I og II (2023)



2) SDUs aftagerundersøgelse består af 1) dialogmøde med IMADAs aftagerpanel med repræsentanter fra KMD, Hesehus,
Autorola, Nordfyns Gymnasium og Universal Robots samt 2) en aftagerundersøgelse med 18 interviews med
virksomheder, klynger og interesseorganisationer på tværs af brancher i det danske erhvervsliv: IBM, Energinet, COWI,
KPMG, Jyske Markets v. Jyske Bank, Novo Nordisk, ATP, Trifork, Bankdata, Cryptomathic, DMI, Kvantify, Ørsted, Dansk
Industri, Danish Quantum Community, Technology Denmark, Erhvervshus Fyn og DTU



3) Støtteerklæringer fra Microsoft, IBM, Energinet, Jyske Markets v. Jyske Bank, ATP, Cryptomathic, Erhvervshus Fyn,
Bankdata, COWI og Ørsted



Der henvises desuden til behovsundersøgelsen, der er vedlagt som bilag. 


Hvordan er det konkret sikret, at den nye uddannelse matcher det påviste behov? Besvarelsen må maks. fylde 1200 anslag

Det påviste behov er konkret sikret ved, at uddannelsen har fokus på:
Kvantesoftware
Der er et konkret behov for en uddannelse inden for kvantecomputing, da kompetencerne er efterspurgte på
arbejdsmarkedet, både regionalt og nationalt.


Virksomhedsinddragelse og praksisnær undervisning
Uddannelsen skal have fokus på praksisnær undervisning med virksomhedsinddragelse og konkrete cases.


Erhvervslivets kvanteparathed
Uddannelsen bliver brobygger til erhvervslivet og bidrager til erhvervslivets kvante-parathed. Dette formål understøttes
desuden også af SDU Quantum Hub.


Kvanteteknologi er et internationalt område
I SDUs aftagerundersøgelse anbefaler 15 ud af18 af aftagerne eksplicit at udbyde uddannelsen på engelsk for bl.a. at
styrke det internationale rekrutteringsgrundlag og sikre kvalificeret arbejdskraft.


Revidering af uddannelsens indhold
Flere af aftagerne har efterspurgt, at uddannelsen også indeholder emner inden for post quantum cryptography,
optimeringsprocesser, Monte Carlo-simuleringer samt high-performance computing (HPC). Det er nu tilføjet i
uddannelsens obligatoriske kurser Quantum Machine Learning og Quantum Cryptography and Quantum Key Distribution


Beskriv ligheder og forskelle til beslægtede uddannelser, herunder beskæftigelse og eventuel dimensionering. Besvarelsen må maks. fylde 1200 anslag

Der eksisterer ingen kandidatuddannelse i Danmark inden for kvantecomputing, som primært fokuserer på
software-aspektet. Kandidatuddannelsen i kvantecomputing er en tværfaglig uddannelse, der kombinerer elementer fra fysik, datalogi og matematik til at træne kandidater i at udvikle software til kvantecomputere. Uddannelsen adskiller sig således signifikant fra kandidatuddannelser i fysik, datalogi og matematik. Desuden er Quantum Computing nu etableret som en selvstændig videnskab, og der vil blive udbudt flere kurser, der ikke kan reduceres til matematik, fysik eller datalogi.
Kandidatuddannelsen i kvantecomputing adskiller sig også betydeligt fra den nyligt godkendte kandidatuddannelse i
kvanteinformationsvidenskab på KU, som har fokus på ingeniør- og hardwaremæssige aspekter af kvantecomputere, men
ikke på softwareaspekter. Derudover er KUs uddannelse i kvanteinformationsvidenskab forankret på Fysik og SDUs på
Datalogi.


Uddybende bemærkninger

Det forventes, at kandidater inden for kvantecomputing i høj grad vil finde beskæftigelse i den nye branche af private
virksomheder, som arbejder med kvanteteknologi. Til sammenligning vil kandidater i fysik, datalogi og matematik finde
beskæftigelse inden for en bred række af traditionelle brancher, såsom undervisning, finans, it, produktion, statistik og
forskning. Der er lav dimittendledighed inden for disse områder, og kompetencerne er efterspurgte i erhvervslivet.
På internationalt plan findes der kandidatuddannelser inden for kvantecomputing, bl.a. i Holland, Tysk-land, Spanien og
Grækenland og derudover udbydes der ph.d. og onlinekurser i USA.



Disse er angivet i bilaget i afsnittet ”Andre uddannelser inden for kvantecomputing”.


Beskriv rekrutteringsgrundlaget for ansøgte, herunder eventuelle konsekvenser for eksisterende beslægtede udbud. Besvarelsen må maks. fylde 1200 anslag

Rekrutteringsgrundlaget er danske og internationale universitetsstuderende med en bachelorgrad inden for fysik,
matematik eller datalogi. Det forventes, at uddannelsen vil appellere til studerende med et ønske om at arbejde inden for
den hurtigt voksende industri, der beskæftiger sig med kvanteteknologi. Uddannelsen har et unikt fokus på software til
kvantecomputere i dansk sammenhæng og forventes ikke at have en negativ betydning for optaget på
kandidatuddannelserne i fysik, matematik eller datalo-gi. Derimod forventes det, at kandidatuddannelsen i
kvantecomputing vil føre til et øget optag på de danske adgangsgivende bacheloruddannelser inden for fysik, matematik
og datalogi.


Beskriv kort mulighederne for videreuddannelse

Der vil være mulighed for videreuddannelse i form af ph.d. og erhvervs-ph.d. samt forskningsforløb i nationale såvel som
internationale virksomheder.


Forventet optag på de første 3 år af uddannelsen. Besvarelsen må maks. fylde 200 anslag

Vi forventer et optag på 25 studerende det første år og et stadigt optag på 40 studerende derefter.


Hvis relevant: forventede praktikaftaler. Besvarelsen må maks. fylde 1200 anslag

Ikke relevant. 


Øvrige bemærkninger til ansøgningen

Nedenfor opremses en række nationale og internationale projekter og initiativer inden for kvantecomputing, alle
involverende Centre for Quantum Mathematics (QM) under Institut for Matematik og Datalogi, SDU, som vil bidrage med
en positiv synergieffekt til kandidatuddannelsen i kvantecomputing, og som forventes øge rekrutteringen samt at give muligheder for udvekslingsaftaler.
Projekter og internationale samarbejder indenfor kvantecomputing: QM har lanceret projektet “QM Quantum Computing Initiative”, som involverer en række kvantecomputing-samarbejder med udenlandske og danske aktører, både offentlige og private.


Dette involverer følgende:
• “Scalable Continuous Variable Cluster State Quantum Technologies” (Clustec), et projekt finansieret af Horizon Europe,
og som består i et samarbejde imellem
o QM (SDU)
o Johannes Gutenberg-Universität Mainz
o Sorbonne Université
o Heidelberg University
o Palacky University Olomouc
o The French National Centre for Scientific Research (CNRS)
o Q.ANT GmbH
o Center for Electronics and Microtechnology (CSEM)
o Danmarks Tekniske Universitet (DTU).



• “Quantum Computing for Clinical research”. Dette er et projekt finansieret af DIAS og Region Syd, og som består i et
samarbejde mellem
o QM (SDU)
o OUH
o Institut for Sundhedstjenesteforskning (SDU)



• “Danish Quantum Infrastructure Project”. Dette projekt er finansieret af en bevilling fra EU-DIGITAL-QCI. Projektets
målsætning er etableringen af et kvante-internet mellem fire danske myndigheder i København, to data-centre i
København og DTU, KU og SDU. Dette samarbejde involverer et konsortium bestående af danske myndigheder,
ministerie, DTU, KU, SDU og en række nationale og internationale private aktører.


• “Quantum Computing for Modelling Climate”. Dette er et samarbejde imellem
o QM (SDU)
o Dansk Meterologisk Institut
o SDU Climate Cluster



• Qpurpose: Denne virksomhed er en spin-off af QM, som leverer konsulentvirksomhed inden for
kvantecomputing-løsninger. Nuværende partnere/kontrakter involverer bl.a.:
o Ørsted
o ATP
o Jyske Bank
o Kamstrup
o Novo Nordisk
o MSCI


Hermed erklæres, at ansøgning om prækvalifikation er godkendt af institutionens rektor
Ja

Status på ansøgningen
Indsendt

Ansøgningsrunde
2024-1

Afgørelsesbilag - Upload PDF-fil

Samlet godkendelsesbrev - Upload PDF-fil