Personal Websites

Jacob Biamonte

Full Professor, Head of Skoltech's Laboratory for Information Processing
Center for Artificial Intelligence Technology

Jacob Daniel Biamonte (born 22 January 1979 in Lancaster, New Hampshire) is an American physicist and computer scientist who has made several fundamental contributions to quantum computer science. He is best known for introducing central concepts and laying the foundation of the theory of quantum machine learning (aka variational quantum algorithms). Biamonte developed aspects of the mathematical theory of variational quantum computation and proved the computational universality of the variational model. He also proved the universality of simplistic Hamiltonian models of ground state computation, which subsequently established the experimental target for the field of adiabatic quantum computation for the last fifteen years. Upon completing his  undergraduate studies at Portland State University (BSc, 2004) he worked as a quantum algorithms developer at D-Wave Systems Inc. in Vancouver, Canada and then as a Visiting Research Fellow at Harvard University in Cambridge Massachusetts. Thereafter, he obtained a PhD from the University of Oxford in 2010.  He then worked as part of a joint Oxford/Singapore postdoctoral program before joining the Institute for Scientific Interchange (ISI Foundation) in Torino Italy as a Research Group Leader (2012-2017). In 2017 Biamonte joined the Skolkovo Institute of Science and Technology where he is currently a Professor and Head of the Laboratory for Quantum Information Processing.  


Contact Information.

(campus: E-R1-A4-3014/20)
(GPS: 55°41’55.7″N 37°21’42.0″E)

phone: +7 (985) 445-36-34


Training saturation in layerwise quantum approximate optimisation
E Campos, D Rabinovich, V Akshay, J Biamonte
(Letter) Physical Review A 104:030401 (2021)
DOI: 10.1103/PhysRevA.104.L030401

Reachability deficits implicit in quantum approximate optimization of graph problems
V Akshay, H Philathong, I Zacharov, J Biamonte
Quantum 5:532 (2021)
DOI: 10.22331/q-2021-08-30-532

Numerical hardware-efficient variational quantum simulation of a soliton solution
Andrey Kardashin, Anastasiia Pervishko, Jacob Biamonte, Dmitry Yudin
(Letter) Physical Review A 104:L020402 (2021)
DOI: 10.1103/PhysRevA.104.L020402

Parameter Concentration in Quantum Approximate Optimization
V Akshay, D Rabinovich, E Campos, J Biamonte
(Letter) Physical Review A 104:L010401 (2021)
DOI: 10.1103/PhysRevA.104.L010401

On Barren Plateaus and Cost Function Locality in Variational Quantum Algorithms
Alexey Uvarov and Jacob Biamonte
Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical 54:245301 (2021)
DOI: 10.1088/1751-8121/abfac7

Topological Classification of Time-asymmetry in Unitary Quantum Processes
Jacob Biamonte and Jacob Turner
Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical 54:235301 (2021)
DOI: 10.1088/1751-8121/abf9d0

The Impact of Multiscale Network Entanglement on System Disintegration
A Ghavasieh, M Stella, J Biamonte, M De Domenico
Communications Physics 4:129 (2021)
DOI: 10.1038/s42005-021-00633-0 

Variational Simulation of Schwinger’s Hamiltonian with Polarization Qubits
O. V. Borzenkova, G. I. Struchalin, A. S. Kardashin, V. V. Krasnikov, N. N. Skryabin, S. S. Straupe, S. P. Kulik, J. D. Biamonte
Applied Physics Letters 118:144002 (2021)
DOI: 10.1063/5.0043322

Deep Learning Super-Diffusion in Multiplex Networks
Vito Michele Leli, Saeed Osat, Timur Tlyachev, Dmitry Dylov and Jacob Biamonte
Journal of Physics Complexity 2(3), 035011 (2021)
DOI: 10.1088/2632-072X/abe6e9

Abrupt Transitions in Variational Quantum Circuit Training
Ernesto Campos, Aly Nasrallah, and Jacob Biamonte
Physical Review A 103(3):032607 (2021)
DOI: 10.1103/PhysRevA.103.032607

Universal Variational Quantum Computation
Jacob Biamonte
(Letter) Physical Review A 103:L030401 (2021)
DOI: 10.1103/PhysRevA.103.L030401

Quantum Machine Learning Tensor Network States
Andrey Kardashin, Alexey  Uvarov and Jacob Biamonte
Frontiers in Physics 8:586374 (2021)
DOI: 10.3389/fphy.2020.586374

Computational Phase Transitions: Benchmarking Ising Machines and Quantum Optimisers
Hariphan Philathong, Vish Akshay, Ksenia Samburskaya and Jacob Biamonte
Journal of Physics: Complexity 2:011002 (2021)
DOI: doi.org/10.1088/2632-072X/abdadc

Certified variational quantum algorithms for eigenstate preparation
Andrey Kardashin, Alexey Uvarov, Dmitry Yudin, Jacob Biamonte
Physical Review A 102:052610 (2020)
DOI: 10.1103/PhysRevA.102.052610

On the Universality of the Quantum Approximate Optimization Algorithm
Mauro E. S. Morales, Jacob Biamonte, Zoltán Zimborás
Quantum Information Processing 19:291 (2020)
DOI: 10.1007/s11128-020-02748-9
Preprint: arXiv:1909.03123

Probing Criticality in Quantum Spin Chains with Neural Networks
A Berezutskii, M Beketov, D Yudin, Z Zimborás, J Biamonte
Journal of Physics Complexity 1:03LT01 (2020)
DOI: 10.1088/2632-072X/abaa2b
Preprint: arXiv:2005.02104

Variational Quantum Eigensolver for Frustrated Quantum Systems
Alexey Uvarov, Jacob Biamonte, Dmitry Yudin
Physical Review B 102:075104 (2020)
DOI: 10.1103/PhysRevB.102.075104
Preprint: arXiv:2005.00544

Machine Learning Phase Transitions with a Quantum Processor
Alexey Uvarov, Andrey Kardashin, Jacob Biamonte
Physical Review A 102, 012415 (2020)
DOI: 10.1103/PhysRevA.102.012415

Reachability Deficits in Quantum Approximate Optimization
V. Akshay, H. Philathong, M.E.S. Morales, J. Biamonte
Physical Review Letters 124, 090504 (2020)
DOI: 10.1103/PhysRevLett.124.090504

Experimental Neural Network Enhanced Quantum Tomography
Adriano Macarone Palmieri, Egor Kovlakov, Federico Bianchi, Dmitry Yudin, Stanislav Straupe, Jacob Biamonte, Sergei Kulik
npj Quantum Information 6, 20 (2020)
DOI: 10.1038/s41534-020-0248-6

Integrating science to fight COVID-19
Negar Moradian and others
Journal of Translational Medicine 18:205 (2020)
DOI: 10.1186/s12967-020-02364-2

Entanglement Scaling in Quantum Advantage Benchmarks
Jacob D. Biamonte, Mauro E.S. Morales and Dax Enshan Koh
Physical Review A 101, 012349 (2020)
DOI: 10.1103/PhysRevA.101.012349

Quantum Technologies in Russia
A K Fedorov, A V Akimov, J D Biamonte, A V Kavokin, F Ya Khalili, E O Kiktenko, N N Kolachevsky, Y V Kurochkin, A I Lvovsky, A N Rubtsov, G V Shlyapnikov, S S Straupe, A V Ustinov and A M Zheltikov
Quantum Science and Technology 4, 040501 (2019)
DOI: 10.1088/2058-9565/ab4472

Keep Quantum Computing Global and Open
Jacob Biamonte, Pavel Dorozhkin and Igor Zacharov
Nature 573, 190-191 (2019)
DOI: 10.1038/d41586-019-02675-5

Pushing Tensor Networks to the Limit
Invited Physics viewpoint on the work of Tilloy and Cirac 
Anastasiia A. Pervishko and Jacob Biamonte
Physics 12, 59 (2019)
DOI: 10.1103/Physics.12.59

Adiabatic Quantum Computation
Jacob Biamonte
Frontiers in Physics 7, 130 (2019)
DOI: 10.3389/fphy.2019.00130

Complex Networks from Classical to Quantum 
Jacob Biamonte, Mauro Faccin and Manlio De Dominico
Communications Physics 2, 53 (2019)
DOI: 10.1038/s42005-019-0152-6

[Book] Quantum Techniques for Stochastic Mechanics
John C. Baez, Jacob Biamonte
World Scientific Publishing Co Pte Ltd, 276 pp (2018)
DOI: 10.1142/10623
ISBN: 978-981-3226-93-7 arXiv preprint arXiv:1209.3632 and current version [PDF]

Variationally Learning Grover’s Quantum Search Algorithm
Mauro ES Morales, Tim Tlyachev and Jacob Biamonte
Physical Review A 98, 062333 (2018)
DOI: 10.1103/PhysRevA.98.062333

Quantum Machine Learning
Jacob Biamonte, Peter Wittek, Nicola Pancotti, Patrick Rebentrost, Nathan Wiebe and Seth Lloyd
Nature 549, 195-202 (2017)
DOI: 10.1038/nature23474
in Web of Science top 0.1% Highly Cited Paper Index for the field of Physics

Charged String Tensor Networks
Jacob Biamonte
Proceedings of the National Academy of Sciences 114:10, 2447 (2017)
DOI: 10.1073/pnas.1700736114

For papers prior to joining Skoltech, see e.g. Google Scholar.

  1. Fellow, Institute of Mathematics and its Applications (2021)
  2. IOP Trusted Reviewer Award, Institute of Physics Publishing, United Kingdom (2020)
  3. 2018 Usern Medal in Formal Sciences
  4. Shapiro Lecture in Mathematical Physics, Pennsylvania State University (2015)
  5. Invited lifelong member of the Foundational Questions Institute (FQXi)
  6. Longuet-Higgins Paper Prize [awarded jointly with J.D. Whitfield and A.A. Guzik for Molecular Physics 109, 735 (2011)]
  7. University of Oxford Mathematical and Physical Sciences Division EPSRC Doctoral Thesis Prize (2010)


Selected Plenary-Level Speaking Engagements (2018/2019) 

Quantum Computing from Science to Business
Masters and Robots, Event and Public Forum, Warsaw Poland, October 2019
2000+ attendees
Filmed Public Lecture
Over a dozen accompanying interviews
URL. https://mastersandrobots.tech

Variational Models of Quantum Computation
Episode IX, Google Research Series on Quantum Computing
Google Poland, Warsaw Poland, 10 October 2019
Invited Research Lecture
Video URL. https://www.youtube.com/watch?v=P52iqU50NHg

A Universal Model of Variational Quantum Computation
Quantum Machine Learning and Data Analytics Workshop
Purdue University, Discovery Park, West Lafayette Indiana, United States, September 2019
Invited Research Lecture, Video Online
URL. https://www.purdue.edu/data-science/quantum-machine-learning/

Quantum Enhanced Machine Learning
Physics Challenges in Machine Learning for Network Science
Queen Mary University of London, London United Kingdom, September 2019
Invited Research Lecture
URL. https://www.qmul.ac.uk/maths/news-and-events/events-/physics-challenges-for-machine-learning-and-network-science/

Quantum Machine Learning for Quantum Simulation
Machine Learning for Quantum Matter, Nodita, Stockholm, Sweden, August 2019
Invited Research Lecture
URL. https://indico.fysik.su.se/event/5644/

Quantum Programming Challenges
Science Festival, St. Petersburg Russia 2019
Invited Popular Lecture, Filmed
Several accompanying interviews
URL. https://www.science-fest.ru

Recent Results in the Theory of Variational Quantum Computation
the 5th International Conference on Quantum Technologies, The Russian Quantum Center, Moscow Russia 2019
Invited Research Lecture, Video Online
URL. http://conference.rqc.ru

Not Quantum Computing: what we accidentally discovered while trying to build the impossible
Visionary Lecture Series, Island 20.35, Moscow Russia 2019
Invited Subject Overview
Video URL. https://www.youtube.com/watch?v=MCcC2CX-2qQ&feature=youtu.be

Quantum Enhanced Optimization and Machine Learning
ML Prague,  Prague, Czech Republic, February 2018
3000+ attendees — Europe’s largest machine learning event
Invited Public Lecture, Video and Slides https://bit.ly/2GKaBtd
Invited Panel Discussion, Video https://bit.ly/2GKaBtd
URL. https://2019.mlprague.com

Quantum Machine Learning Matrix Product States
Keynote talk April 23-24, 2018
Workshop on Quantum Information (Harvard, USA)

Quantum Complex Networks
NetSci 2018
Keynote Lighting Talk at International school and conference on network science (Paris, France)
1000 + attendees


Skoltech Graduates.

  1. Maxim Beketov, MSc 2018
  2. Aleksandr Berezutskii, MSc 2019
  3. Anton Bozhedarov, MSc 2020
  4. Boris Arseniev, MSc 2021
Ksenia Samburskaya
Senior Research Scientist
Igor Zacharov
Senior Research Scientist
Soumik Adhikary
Research Scientist
Mikhail Malovichko
Research Scientist
Richik Sengupta
Junior Research Scientist

Quantum Information Theory [6 credits] (jointly with Anatoly Dymarsky)

Modern Quantum Algorithms [6 credits]


Lecture Notes.

Quantum Tensor Networks: a pathway to modern diagrammatic reasoning
Jacob Biamonte
in review, 178 pages (2020). preprint arXiv:1912.10049
current version on overleaf

Recent Media Activity. 

Interview given to Moscow – RIA News. For English version please see the following link.

Public lecture at Science 0+ festival (Moscow, translated in Russian). The article about this lecture is published on RIA news portal.

Public lecture at Europes largest machine learning event MLPrauge

pannel discussion on machine learning

popular talk on quantum enhanced machine learning (download video/slides)

Quantum computing interview (English and Italian, filmed in Trento)


on youtube

Other Interviews

Scientific Blog Articles

  • Introduction to quantum walks on complex networks, Quantum Network Theory Part 1, Tomi Johnson, Azimuth
  • The relation between quantum walks on complex networks and node degree, Quantum Network Theory Part 2, Tomi Johnson, Azimuth
  • Noether’s Theorem: Quantum vs Stochastic, blog article, Ville Bergholm, Azimuth
  • Introduction to Dirichlet operators and the Perron–Frobenius theorem, Network Theory Part 20, Jacob Biamonte, Azimuth
  • An example of the deficiency zero theorem: a diatomic gas, Network Theory Part 18, John Baez and Jacob Biamonte, Azimuth
  • Reaction networks versus Petri nets; the deficiency zero theorem, Network Theory Part 17, John Baez and Jacob Biamonte, Azimuth
  • A stochastic Petri net from population biology whose rate equation is the logistic equation; an equilibrium solution of the corresponding master equation, Network Theory Part 7, Jacob Biamonte, Azimuth

Selected Press Coverage

Popular Video

Джейкоб Дэниел Биамонте − американский физик-теоретик, доцент Сколковского института науки и технологий, руководитель Лаборатории обработки информации Сколтеха.

Джейкоб Биамонте окончил Портлендский государственный университет (Portland State University), получив степень бакалавра наук. После окончания учебы работал в компании D-Wave Systems Inc. (г. Ванкувер, Канада), где стал одним из первых в мире разработчиков квантового программного обеспечения (2004-2007 гг.). За свою докторскую диссертацию, которую он защитил в Оксфордском университете, был удостоен Премии канцлеров (Chancellors Award). Биамонте работал научным сотрудником в Гарвардском университете, а также участвовал в совместной постдокторской программе Оксфордского университета/Сингапура. Затем работал в Институте научного обмена (the Institute for Scientific Interchange или Фонд ISI, г. Турин, Италия), где возглавлял отдел квантовой науки (2012-2017). В 2017 году Биамонте поступил на работу в Сколтех, а в 2019 году был назначен руководителем вновь созданной Лаборатории обработки информации Сколтеха.

Наиболее известные научные работы Биамонте:

  1. 2019 год: Доказательство того, что в вариационных квантовых вычислениях допускается использование универсальной модели квантовых вычислений [arXiv: 1903.04500].
  2. 2016 год: Определение функции спектрального графа, доказуемо удовлетворяющей как (i) определению энтропии, так и (ii) субаддитивности [в соавторстве с Доменико в PRX 6, 041062 (2016)].
  3. 2015 год: Доказательство того, что #P-трудные проблемы подсчета (и, следовательно, задачи принятия решений 2, 3-SAT) могут быть эффективно решены, когда их тензорное сетевое выражение имеет не более O (log c) COPY-тензоров и полиномиальное ограниченное разветвление [в соавторстве с Тернером и Мортоном в J. Stat. Phys. 160, 1389 (2015)].
  4. 2008 год: Доказательство того, что гамильтониан модели двух тел с настраиваемыми членами XX, ZZ (i) является универсальным в вычислительном отношении для адиабатических квантовых вычислений и (ii) допускает QMA-полную проблему решения энергии основного состояния [в соавторстве с Лав в PRA 78, 012352 (2008)]

Биамонте также известен своими новаторскими работами в области создания квантовых алгоритмов для расчета электронной структуры, а в последнее время − работами, объединяющим квантовую обработку информации и машинное обучение.

Биамонте внес существенный теоретический вклад в подготовку и проведение первых в истории экспериментальных демонстраций важнейших разработок в области квантовой обработки информации: демонстрация квантового алгоритма для задач квантовой химии [Nature Chemistry 2, 106 (2009)] (линейная оптика), экспериментальная реализация оптимального управления [Nature Communications 5, 3371 (2014)] (создание квантового ОЗУ с использованием NV-центров в алмазе), а также демонстрация метода квантовой томографии на основе нейронных сетей с использованием реальных экспериментальных данных [npj Quantum Information 6:20 (2020)] (линейная оптика).

Международные награды

  1. Медаль USERN в области формальных наук (2018 год).
  2. Лектор – участник Цикла лекций Шапиро по математической физике, Университет штата Пенсильвания (Pennsylvania State University) (2014 год).
  3. Пожизненное членство в качестве приглашенного участника в Институте фундаментальных вопросов (Foundational Questions Institute, FQXi) (с 2013 года).
  4. Премия Лонге-Хиггинса [статья по молекулярной физике в соавторстве с Дж. Д. Уитфилдом и А. А. Гузиком 109, 735 (2011)].


О Лаборатории обработки информации

Лаборатория обработки информации Сколтеха  осуществляет теоретические исследования, разработку и реализацию квантовых алгоритмов, развивая новое научное направление, которое пока только формируется в России и за рубежом. Лаборатория обладает необходимым научно-исследовательским потенциалом для решения актуальных задач, стоящих перед государственным и частным секторами экономики. Научные достижения Лаборатории во многом способствовали укреплению международных позиций Сколтеха в области квантовых технологий. Лаборатория обработки информации Сколтеха была создана как самостоятельное подразделение Института на основании Приказа № 44 от 19 февраля 2019 года.

В настоящее время Лаборатория участвует в нескольких национальных программах и промышленных проектах:

  1. Крупномасштабный национальный проект «Цифровая экономика», Ведущий исследовательский центр квантовых вычислений (Договор № 014/20).
  2. Работа в рамках соглашений о долгосрочном сотрудничестве при финансовой поддержке компании Huawei Technologies Co., Ltd.
  3. Выполнение исследовательских и консалтинговых проектов по разработке квантовых алгоритмов при финансовой поддержке ПАО «Газпром нефть».


Текущий состав штатных сотрудников, студентов и аспирантов Лаборатории

  • Джейкоб Биамонте, доцент
  • Дина Федотова, административный координатор
  • Анастасия Первышко, младший научный сотрудник
  • Ксения Самбурская, руководитель проекта
  • Дмитрий Юдин, старший преподаватель
  • Игорь Захаров, старший научный сотрудник
  • Оксана Борзенкова, аспирант
  • Эрнесто Кампос, аспирант
  • Андрей Кардашин, аспирант
  • Али Насралла, аспирант
  • Адриано Пальмиери, аспирант
  • Харифан Филатонг, аспирант
  • Алексей Уваров, аспирант
  • Акшай Вишванатан, аспирант
  • Борис Арсеньев, магистрант

Внештатные сотрудники

  • Алексис Аскитопулос (и его лаборатория)
  • Наталья Берлофф
  • Павел Дорожкин (руководитель внешних квантовых программ)
  • Анатолий Дымарский
  • Хенни Уердан
  • Кельвин Уиллоуби

Контактная информация

Сколковский институт науки и технологий
Российская Федерация
143026 г. Москва
ул. Нобеля, д. 3

(Кампус: E-R1-A4-3014 / 20)
(GPS: 55 ° 41’55,7 ″ N 37 ° 21’42,0 ″ E)

Телефон: +7 (985) 445-36-34
Электронная почта:

Информация актуальна по состоянию на август 2020 года.