Artikel – Magazin des Fraunhofer-Instituts für Kognitive Systeme IKS

Optimierungsprobleme lösen
Das Versprechen, die Fallstricke und der Fortschritt durch Quantencomputing

Die Quanteninformatik bietet enormes Potenzial zur Lösung komplexer Probleme und leitet eine neue Ära der Computertechnologie ein. Gleichzeitig stellt sie die Wissenschaft jedoch auch vor Herausforderungen. Dieser Blogbeitrag untersucht das enorme Potenzial der Optimierung durch Quantencomputing. Er identifiziert die Schlüsselherausforderungen und diskutiert Strategien, um in diesem vielversprechenden Bereich voranzukommen.

Quantencomputing

22. Januar 2024

Porträt Gereon Weiß
»Das Ziel ist es, eine resilientere und nachhaltige Produktion zu schaffen.«

Dr. Gereon Weiß forscht in seiner Arbeit an der Automatisierung von Produktionsprozessen. Seine Aufgabe und die seines Teams liegt darin, neue wissenschaftliche Erkenntnisse mit anwendbaren Lösungen zu verbinden. Dadurch können sich Industrien in eine Richtung entwickeln, in welcher der Mensch und seine Stärken in der Produktion im Vordergrund stehen.

Industrie 4.0

Mitarbeitenden-Porträts

15. Januar 2024

Jahreswechsel
Drei Branchen im Fokus: Ein kleiner Ausblick auf 2024

Trotz aller Krisen auf der Welt ist es dem Fraunhofer IKS im Jahr 2023 gelungen, den Auf- und Ausbau des Instituts erfolgreich voranzutreiben. 2024 wollen wir dies fortsetzen und zu diesem Zweck auch neue Akzente setzen.

KI in der Medizin

20. Dezember 2023

Interview mit Jeanette Lorenz
»Eine Quanten-gestützte Lösung aus unterschiedlichen Komponenten zusammenbauen«

Seit zwei Jahren arbeiten das Fraunhofer IKS sowie fünf Partner aus Wirtschaft und Wissenschaft zusammen im Projekt QuaST (Quantum-enabling Services und Tools für industrielle Anwendungen). Dem Ziel, kleinen und großen Unternehmen Quantencomputing unkompliziert zugänglich zu machen, sind die Projektpartner einen großen Schritt nähergekommen, so die Zwischenbilanz von PD Dr. habil Jeanette Lorenz.

Quantencomputing

12. Dezember 2023

Industrie 4.0
Ein Turbo für Künstliche Intelligenz in der Produktion

Künstliche Intelligenz (KI) in der Industrie 4.0 stößt noch auf technologische Hindernisse, die den KI-Einsatz erschweren. Das Fraunhofer IKS entwickelt daher ein Framework, das den Daten- und KI-Lebenszyklus unterstützt, optimiert – und so die Wertschöpfung durch KI in der Produktion deutlich steigert.

Industrie 4.0

4. Dezember 2023

Robotik
Fehlersuche bei Robotern: die ungelöste Frustration von Entwicklern

Roboter nehmen Menschen so einiges an Arbeit ab – wenn sie denn funktionieren. Sobald jedoch ein Fehler auftritt, beginnt die aufwendige Suche nach der Ursache. Denn anders als bei klassischer Softwareentwicklung gibt es bei Robotern noch mehr Orte, wo sich Bugs, also Fehler verstecken können. Insbesondere sobald die Entwicklung vorangeschritten ist und die Interaktion des Roboters mit seiner Umgebung betrachtet wird. Ein Erfahrungsbericht aus der Forschung.

Safety Engineering

27. November 2023

Safetronic 2023
Internationale Fachtagung endet mit Teilnehmerrekord

Auf der diesjährigen Safetronic, der internationalen Fachkonferenz für ganzheitliche Sicherheit von Straßenfahrzeugen, konnte das Fraunhofer IKS knapp 170 Teilnehmer begrüßen. Ein bisheriger Rekord. Ausschlaggebend dafür waren unter anderem die Erfahrungsberichte aus der Industrie zur Sicherheit des automatisierten Fahrens auf Level 3.

Autonomes Fahren

21. November 2023

Porträt Elisabeth Pachl
»Für mich sind Zahlen nicht nur Zahlen, sondern immer auch Menschen«

Elisabeth Pachl bringt mit ihrer Arbeit Maschinelles Lernen und moderne Medizin zusammen. Über Ihren Weg ans Fraunhofer IKS, ihre Motivation und den Beitrag, den Künstliche Intelligenz in der Medizin leisten kann, erzählt sie im Porträt.

KI in der Medizin

Mitarbeitenden-Porträts

13. November 2023

Maschinelles Lernen
Quantencomputing hilft Reinforcement Learning auf die Sprünge

Reinforcement Learning ist aufgrund der Trainingsmethode die am besten geeignete KI-Lösung (Künstliche Intelligenz) für eine Vielzahl von Anwendungen in den Bereichen autonome Systeme, Gesundheitswesen und Kommunikation. Die Natur dieser Aufgaben macht jedoch die Datenerfassung potenziell ressourcenintensiv, in einigen Anwendungsszenarien sogar unmöglich. Hier könnte Reinforcement Learning davon profitieren, Methoden des Quantencomputing einzubeziehen: Hybrides quantenklassisches Reinforcement Learning hat nämlich empirisch gezeigt, dass es weniger Trainingsschritte benötigt, um einen stabilen Lernprozess zu erreichen. Das Fraunhofer IKS forscht an Lösungen, die sich auch für den Einsatz in der Industrie eignen.

Quantencomputing

3. November 2023

Reinforcement Learning
Hierarchische Strukturen als Schlüssel für sichere und effiziente KI-Systeme

Deep Learning hat das Interesse am Einsatz Künstlicher Intelligenz in immer mehr Systemen geweckt. Auch das Reinforcement Learning im Bereich des Maschinellen Lernens hat einen Aufschwung erlebt. Trotz dieser beeindruckenden Erfolge in jüngster Zeit steht das Reinforcement Learning jedoch immer noch vor der Herausforderung, Akzeptanz zu finden und erfolgreich eingesetzt zu werden. Dies gilt insbesondere für sicherheitskritische Aufgaben wie Robotik, autonomes Fahren und industrielle Steuerungen. Ein Ansatz, der zur Lösung dieses Problems beitragen kann, ist hierarchisches Verstärkungslernen.

Künstliche Intelligenz

Auf-/Ausbauprojekt

30. Oktober 2023

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