QBits für industrielle Anwendungen

Im Projekt QLindA wird Quantencomputing mit KI-Verfahren für Industrieanwendungen kombiniert

Die Quantenphysik hält Einzug in Technologieentwicklungen, die unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen Industrieanwendungen effizienter machen sollen. Im Projekt QLindA erforschen wir zusammen mit der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg und den Unternehmen Siemens und IQM die Kombination von Quantencomputing mit KI-Technologien für das sogenannte Reinforcement Learning (RL). Dabei erlernt ein System in Trial-and-Error-Zyklen selbstständig die beste Strategie zur Zielerreichung. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler untersuchen zusammen mit Anwenderinnen und Anwendern, wie RL auf Quantencomputern realisiert werden kann. Mögliche Anwendungen können z.B. die auf RL basierende Regelungsoptimierung in der Prozessindustrie, der Einsatz verteilter Automatisierungssysteme in der Smart Factory und die Optimierung in der Produktionsplanung sein. Das Projekt startete, gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung, im vergangenen Jahr. Inhalt ist die Entwicklung neuartiger Algorithmen für den Betrieb von Quantencomputern, die Evaluierung von Methoden, die Erstellung einer Bibliothek für den Einsatz in industriellen Anwendungen und Potenzial- bzw. Limitierungsbetrachtungen für die Verwendung der Algorithmen.