Anwendungen von Quantencomputing
Quantencomputing wird als bahnbrechende Technologie für zahlreiche Anwendungen im industriellen Kontext oder in der akademischen Forschung beschrieben. So wird erwartet, dass sich Optimierungsprobleme durch den Einsatz von Quantencomputing effizienter lösen lassen, dass Quanten-gestütztes maschinelles Lernen klassischer KI überlegen ist, und dass quantenmechanische Systeme mit Quantencomputing präziser simuliert werden können.
Um diese Vorteile zu realisieren, sind nicht nur im Hard- und Software-Bereich, sondern auch auf Algorithmen-Seite noch erhebliche Weiterentwicklungen erforderlich. Aus diesem Grund forschen Wissenschaftler:innen des Munich Quantum Valley daran, prototypische Algorithmen für potentielle Anwendungen künftiger Quantencomputer im industriellen Bereich (z.B. in der Logistik oder im Automotive-Bereich) und in anderen Forschungsfeldern (z.B. in der Medizin) zu entwickeln.
Zeitgleich wird herausgearbeitet, ob auch bereits heute oder bald verfügbare Quantencomputer mit einem durchaus erheblichen Level an Rauschen für bestimmte Anwendungen eingesetzt werden könnten, oder ob perspektivisch doch eher fehlerkorrigierte Quantencomputer zum Einsatz kommen sollten.
Assoziierte Projekte und Aktivitäten
Anwendungsgetriebenes Benchmarking von Quantencomputern (Bench-QC)
Das MQV-Leuchtturm-Projekt Bench-QC ist eine Kooperation zwischen Industrie- und Forschungspartnern unterschiedlicher Expertise. Ziel ist es, ein universelles Framework zu entwickeln und zu implementieren, das einen quantitativen Vergleich gesamtheitlicher Lösungsansätze industrieller Probleme mit Hilfe von Quantencomputing ermöglicht, da die praktische Nutzbarkeit von Quantencomputing-Hardware in industriellen Anwendungen stark von der Kombination aus Anwendungsfall, verwendetem Algorithmus, mathematischer Problemformulierung und gegebenen Hardwareparametern abhängt.
Quantum Algorithms for Application, Cloud & Industry (QACI)
Die im Rahmen des QACI-Konsortiums (Quantum Algorithms for Application, Cloud & Industry [dt.: Quantenalgorithmen für Anwendungen, Cloud und Industrie]) untersuchten Anwendungen reichen von Optimierungsaufgaben in kommerziellen Anwendungen über die Simulation von Quantensystemen für die chemische, pharmazeutische oder Batterieforschung bis hin zu maschinellem Lernen mit Quanten zur Betrugserkennung. Gemeinsam mit Industriepartnern aus verschiedenen Bereichen wie Infineon, DATEV, Airbus, BMW oder Roche, die als assoziierte Partner an MQV-assoziierten Projektanträgen teilnehmen, werden Use-Cases identifiziert.
Verweise
Quantum-enabling Services und Tools für industrielle Anwendungen (QuaST)
Quantencomputing (QC)-gestützte Lösungen können industrielle Optimierungsprobleme erheblich voranbringen und damit Zeit und Geld sparen. Allerdings sind QC-gestützte Lösungen aktuell noch nicht für die breite Masse von industriellen Anwendern verfügbar. Dies liegt nicht nur an den Limitierungen der Quantencomputing-Hardware, sondern auch daran, dass tiefgehendes Informatik- und Physikwissen notwendig ist, um aktuelle Quantencomputer programmieren zu können. Allgemein fehlt ein niedrigschwelliger Zugang zu QC-gestützten Lösungen für Endanwender. Dies möchte das Projekt »QuaST – Quantum-enabling Services und Tools für industrielle Anwendungen« ändern.