Quantum Machine Learning:
Kompetenzen, Forschung, Anwendung

Viele Aufgaben im Bereich Big Data und Künstliche Intelligenz sind auch heute noch, trotz fortschrittlicher Rechenleistung von Computersystemen, nur mit immensem Zeit- und Rechenaufwand lösbar – manche sind sogar so komplex, dass sie mit heutigen Rechnerkapazitäten nahezu unlösbar sind oder ihre Berechnung Jahre dauern würde. Es braucht einen »Quantensprung«, um die Künstliche Intelligenz und das Maschinelle Lernen auf ein neues Level zu heben und nahezu Unlösbares lösbar zu machen. 
 

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden durch Quantencomputing revolutioniert

Hier setzt die Quantentechnologie an – konkret: das Quantencomputing. Die Nutzung von Quantencomputern wird die Künstliche Intelligenz und das Maschinelle Lernen in disruptiver Weise verändern. Denn im Quantum Computing steckt das Potenzial, die prinzipiellen Beschränkungen klassischer Digitalcomputer zu überwinden. Während ein digitaler Computer mit Bits rechnet, arbeitet ein Quantencomputer mit Qubits, die im Gegensatz zu den klassischen Bits nicht nur einen von zwei möglichen Zuständen annehmen können, sondern auch eine Überlagerung beider. Verfahren der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens lassen sich für Quantencomputer so anpassen, dass sie mehrere Lösungswege gleichzeitig beschreiten können. Damit können Quantencomputer große Datenbestände in einem einzigen Schritt verarbeiten, Muster in den Daten aufspüren, die klassische Computer nicht entdecken und auch auf unvollständigen oder unsicheren Daten verlässliche Ergebnisse liefern. Das Potenzial dieser Verknüpfung aus Künstlicher Intelligenz und Quantencomputing könnte sich schon in wenigen Jahren auf nahezu alle Bereiche unserer Wirtschaft und Gesellschaft auswirken.
 

Fraunhofer-Gesellschaft holt ersten Quantencomputer nach Deutschland

Um die anwendungsnahe Quantencomputing-Forschung in Deutschland und Europa voranzubringen, holt die Fraunhofer-Gesellschaft gemeinsam mit IBM den ersten Quantencomputer nach Deutschland – ab 2021 soll das »IBM Q System One« von einem Konsortium aus sieben Fraunhofer-Instituten in Deutschland betrieben werden. Wissenschaftler*innen der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz werden den Quantencomputer dazu nutzen, Verfahren aus der ML-Forschung anhand konkreter Anwendungsszenarien aus Wissenschaft und Industrie praktisch zu erproben und weiterzuentwickeln.

Studie: »Quantum Machine Learning«

In unserer Studie »Quantum Machine Learning« geben wir einen Einblick in das Quantencomputing, erklären, welche physikalischen Effekte eine Rolle spielen und wie diese dazu genutzt werden, Verfahren des Maschinellen Lernens zu beschleunigen. Neben den logischen Komponenten werden auch Techniken für die Implementierung der Hardware von Quantencomputern vorgestellt. Die Studie gibt außerdem einen Überblick über die aktuelle Forschungs- und Kompetenzlandschaft und ordnet die Position Deutschlands im internationalen Wettbewerb ein. Zudem stellt die Studie konkrete Anwendungsbereiche und Marktpotenziale für verschiedene Branchen vor.

Denn in den kommenden Jahren werden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen vor der Herausforderung stehen, neue Markt- und Geschäftspotenziale mithilfe des Quantencomputings zu erarbeiten, um ihre Wertschöpfung zu steigern. Mit dieser Studie möchten wir Akteuren aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft Orientierung bieten und die Potenziale aufzeigen, die schon heute sichtbar sind und in Zukunft in Unternehmen Einsatz finden werden.

Studie anfordern (kostenfrei)

Pressemitteilung zur Studie

Videos

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Prof. Dr. Christian Bauckhage, Lead Scientist am Fraunhofer IAIS und wissenschaftlicher Direktor des Fraunhofer-Forschungszentrums Maschinelles Lernen, gibt einen Einblick in die Bedeutung von Quantencomputern und den aktuellen Stand der Forschung.

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Dr. Nico Piatkowski, Wissenschaftler am Fraunhofer IAIS, erläutert die Funktionsweise und Vorteile der Technologie.

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Dr. Thomas Soddemann, Geschäftsfeldleiter High Performance Computing am Fraunhofer SCAI, beleuchtet konkrete Anwendungsmöglichkeiten von Quantencomputern, etwa in der Logistik oder in der Produktion.

Podcast

»Wir nutzen die Vorteile des Quantencomputings, um Probleme des Maschinellen Lernens, zum Beispiel kombinatorische Optimierungsprobleme, viel schneller zu lösen als das heute möglich ist.«

Prof. Dr. Christian Bauckhage vom Fraunhofer IAIS spricht im Podcast der Fraunhofer-Gesellschaft über Quantencomputer, Quanten-KI, Quantenmaschinelles Lernen und die kürzlich erschienene Studie »Quantum Machine Learning«.

Podcast anhören

 

Download Studie »Quantum Machine Learning«

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