Quantencomputing

Sichere und intelligente Produktion: Das ist das Motto des ersten Safe Intelligence Day am Fraunhofer IKS, der sich ganz dem Thema Automatisierung widmet. Hier dreht sich alles darum, wie Unternehmen ihre Produktionsprozesse fit machen können für die Herausforderungen der Zukunft.

Wie können Unternehmen die Vorteile von Quantencomputing nutzen – und das unabhängig von ihrer Größe und möglichst einfach? Methoden dafür entwickeln die Partner des Projekts QuaST, das jetzt ins sein abschließendes Jahr geht.

Benedikt Poggel arbeitet als Wissenschaftler im Bereich Quantencomputing am Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS. Er gehört dem Team von Jeanette Lorenz an, das sich mit »Trustworthy Digital Health« beschäftigt. Seit knapp zwei Jahren taucht er tief in dieses Feld ein und arbeitet gleichzeitig an seiner Promotion zum selben Thema.

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.

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.

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.

Künstliche Intelligenz (KI) hat den Weg geebnet für bessere und schnellere Diagnosen im Bereich der medizinischen Bildgebung. Allerdings können die spezifischen Herausforderungen in der Medizin, insbesondere die Datenknappheit, die Leistungsfähigkeit der KI beeinträchtigen. Sind Quantentechnologien in der Lage, hier Abhilfe zu schaffen?

Auf ihrer Innovation-Tour im Rahmen des DigiTech Gipfels macht die »Süddeutsche Zeitung« mit ihren Gästen auch Halt am Fraunhofer IKS. Auf dem Institutsbesuch dreht sich alles um KI und Safe Intelligence sowie um Quantencomputing.

Von Quantencomputing als »emerging technology« wird erwartet, dass die Technologie ein disruptives Potential in zahlreichen industriellen Anwendungsfeldern entfaltet – etwa in der Logistik, in der Pharmaindustrie und im Medizinsektor, oder auch in allen Bereichen, wo Maschinelles Lernen (ML) zum Einsatz kommt. Doch in der Praxis zeigt sich, dass dazu noch zahlreiche Entwicklungen sowohl im Bereich der Quanten-Hardware, wie auch der dazugehörigen Software geschehen müssen.

Quantencomputing verspricht nicht weniger als die Datenverarbeitung zu revolutionieren. Aber was bedeutet das genau für ein bestimmtes Unternehmen und sein Geschäftsmodell? Antworten auf solche und weitere Fragen gibt das Fraunhofer IKS in maßgeschneiderten Workshops in enger Zusammenarbeit mit dem jeweiligen Unternehmen.

Quantencomputing hat immer noch den Ruf einer sehr experimentellen Spitzentechnologie, und doch arbeitet das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS daran, deren immenses Potenzial für die Industrie nutzbar zu machen. Ein Beispiel dafür ist das Projekt QuaST.

Vom 25. bis 27. April 2023 findet in Berlin die Messe DMEA statt, eine der führenden Veranstaltungen zur Digitalisierung des Gesundheitswesens in Europa. Auch die Fraunhofer-Gesellschaft ist mit einem Stand vertreten, an dem sich ebenfalls das Fraunhofer IKS beteiligt. Im Mittelpunkt dabei stehen Aspekte des Vertrauens und der Effizienz beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der medizinischen Versorgung.

Neuronale Netze sind nicht robust. Die Entwicklung zuverlässiger Prädiktoren erfordert systematische Methoden, um sowohl ihre Qualität zu bewerten als auch Vertrauen in ihre Korrektheit zu gewinnen. Hier kann Quantencomputing helfen.

Mit zwei Vorträgen ist das Fraunhofer IKS auf der Bitkom-Veranstaltung zum Quantencomputing am 11. und 12. Mai vertreten.

Auf der »LASER World of Photonics« in München zeigt das Fraunhofer IKS, wie klassische Computer kombiniert mit Quantenrechnern in Zukunft die Bilderkennung durch neuronale Netze deutlich präzisieren könnten. Anwendungsbeispiel ist die bildgestützte Diagnostik in der Medizin.

Derzeit verfügbare Quantencomputer sind noch nicht leistungsstark genug, um industriell relevante Probleme im großen Stil lösen zu können. Das könnte sich in den nächsten zehn Jahren grundlegend ändern. Das Fraunhofer IKS arbeitet am robusten und zuverlässigen Einsatz von Quantencomputing-gestützten Lösungen und ermöglicht den leichten Zugang zu den Vorzügen des Quantencomputings, auch für mittelständische Unternehmen.

Das Projekt QuaST (Quantum-enabling Services und Tools für industrielle Anwendungen) geht an den Start. Die Leitung des Projekts liegt beim Fraunhofer IKS. Verantwortlich für QuaST ist Jeanette Lorenz, Senior Scientist für Quantencomputing am Fraunhofer IKS. Sie erklärt, um was es im Projekt geht.

Schon von klein auf war Jeanette Lorenz völlig klar, dass sie in die Wissenschaft möchte. Heute forscht sie am Fraunhofer IKS daran, zuverlässiges und robustes Quantencomputing zu ermöglichen. Teil 13 der Serie von Porträts unserer Mitarbeitenden.

Quantencomputing hat das Potenzial, in der medizinischen Diagnostik eine Künstliche Intelligenz effizienter zu trainieren. Dadurch werden Diagnosen genauer, auch wenn nur wenig Daten zur Verfügung stehen. Medizinerinnen und Mediziner erwarten, dass sich in Zukunft zum Beispiel Früherkennung, Diagnose und Verlaufskontrolle in Bezug auf Hirntumore verbessern.

Das Fraunhofer IKS forscht an sicheren Softwareanwendungen für Quantencomputer. Die Arbeit ist Teil der neuen bayerischen Initiative Munich Quantum Valley.