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Chi sono

Fisico | CTO e Co-fondatore @ QPerfect

Profilo

Sono un fisico, architetto di software quantistico e imprenditore con sede a Strasburgo, Francia. Ho co-fondato QPerfect, dove sono CTO e Direttore Generale. QPerfect è un’azienda di software quantistico che costruisce strumenti per accelerare il percorso verso il calcolo quantistico fault-tolerant, da MIMIQ (il computer quantistico virtuale più potente al mondo) a QLU (una piattaforma di compilazione fault-tolerant e correzione degli errori per hardware ad atomi neutri).

Il mio percorso è iniziato nella fisica sperimentale e teorica, lavorando su gas atomici ultrafreddi e atomi di Rydberg. In oltre sei anni di ricerca, ho sviluppato competenze nei sistemi quantistici a molti corpi, nei metodi numerici ad alte prestazioni e nelle simulazioni Monte Carlo quantistiche.

Oggi lavoro all’intersezione tra fisica quantistica e ingegneria del software, costruendo gli strumenti che fanno funzionare i computer quantistici.

Esperienza professionale

QPerfect (2022–oggi)

CTO & Co-fondatore / Direttore Generale, Strasburgo, Francia

  • Co-fondato QPerfect per portare tecnologie di software quantistico dall’accademia all’industria.
  • Progettato e guidato lo sviluppo di MIMIQ, un computer quantistico virtuale che integra motori statevector e matrix product state (MPS).
  • Guida lo sviluppo di QLU, un middleware di compilazione fault-tolerant e correzione degli errori in tempo reale per processori quantistici ad atomi neutri.
  • Ricoperto il ruolo di CEO durante un periodo di transizione dopo le dimissioni del precedente CEO, gestendo raccolta fondi, strategia e operazioni.

Università di Strasburgo & USIAS (2020–2022)

Ricercatore post-dottorale, Strasburgo, Francia Supervisori: Prof. Guido Pupillo e Prof. Nikolay V. Prokof’ev

  • Studio delle proprietà di conduttività di sistemi bosonici fortemente correlati tramite simulazioni Path Integral Monte Carlo su larga scala, pubblicato su Nature Communications.
  • Studio di sistemi quantistici disordinati con interazioni a lungo raggio tramite metodi Monte Carlo quantistici.
  • Co-supervisione di stage M1 e M2.

Università di Strasburgo (2017–2019)

Dottorando, Strasburgo, Francia Supervisore: Prof. Guido Pupillo

  • Tesi: “Exotic Quantum Phenomena in Cold Atomic Gases: Numerical Approaches”
  • Predizione di una nuova fase di cristallo supersolido a strisce, pubblicata su Physical Review Letters.
  • Collaborazioni internazionali con gruppi in Giappone (esperimenti), Germania e USA (teoria).
  • Co-supervisione di uno stage L3.

Istituto Nazionale di Ottica, CNR (2016)

Tirocinante, Pisa, Italia

  • Contributo alla realizzazione di un nuovo esperimento per atomi ultrafreddi di Disprosio.
  • Implementazione di sistemi di controllo remoto per l’apparato sperimentale.

Formazione

TitoloIstituzioneAnno
Dottorato in FisicaUniversità di Strasburgo, Francia2019
Laurea Magistrale in FisicaUniversità di Pisa, Italia2015
Laurea Triennale in FisicaUniversità di Pisa, Italia2012

Competenze tecniche

DominioCompetenze
Scienze quantisticheMateria condensata, fisica atomica, gas quantistici degeneri, ottica quantistica, atomi di Rydberg
Metodi numericiMonte Carlo quantistico, diagonalizzazione esatta, DMRG, matrix product states
ProgrammazioneC++, Julia, Python, Rust, Fortran, Lua, Bash
HPCCalcolo parallelo, ottimizzazione delle prestazioni, ottimizzazione CPU a basso livello
AltroMachine learning, simulazione di circuiti quantistici, infrastruttura cloud

Lingue

LinguaLivello
ItalianoMadrelingua
IngleseCompetente
FranceseIntermedio

Didattica e supervisione

  • 2024: Supervisione stage Master, EPITA Quantum Master, Parigi
  • 2021: Co-supervisione stage M2, Università di Marsiglia
  • 2021: Supervisione stage M2 in Chimica, Università di Strasburgo
  • 2020: Co-supervisione stage M1, Università di Strasburgo
  • 2019: Co-supervisione stage L3, Università di Strasburgo

Servizio e volontariato

  • 2020–2021: Membro del consiglio e segretario, StrasAIR (Association of International Researchers of Strasbourg)
  • 2019–2020: Membro del consiglio, StrasAIR

Certificazioni

  • Machine Learning: Stanford University su Coursera (2018)