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Studie: Potenziale des Quantencomputings für die Industrie

Fraunhofer-Studie zu „Quantum Machine Learning“
Potenziale des Quantencomputings für die Industrie

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Gemeinsam mit IBM wird Fraunhofer 2021 einen Quantencomputer in Deutschland in Betrieb nehmen, um die technologische Souveränität Europas im Bereich Quantencomputing zu stärken. Bild: IBM
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Wie Quantencomputing Verfahren des maschinellen Lernens beschleunigt und welche Potenziale ihr Einsatz in der Industrie mit sich bringen wird, zeigt eine Studie der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz.

Viele Aufgaben im Bereich Big Data, künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind heute, trotz fortschrittlicher Rechenleistung von Computersystemen, nur mit großem Zeit- und Rechenaufwand lösbar – manche sind sogar so komplex, dass ihre Berechnung mit heutigen Rechnerkapazitäten Jahre dauern würde. Bei der Entwicklung neuer Impfstoffe zum Beispiel könnten KI-Verfahren helfen – die Biologie ist jedoch so komplex, dass die Simulation der molekularen Reaktionen im Körper bei einer realistischen Rechenzeit nach heutigem Stand nur sehr unvollständig abgebildet werden könnte. Es braucht einen „Quantensprung“, um die künstliche Intelligenz und das Maschinelle Lernen auf ein neues Level zu heben. Hier setzt das Quantencomputing an.

„Im Quantencomputing steckt das Potenzial, die prinzipiellen Beschränkungen klassischer Computer zu überwinden“, sagt Prof. Christian Bauckhage, wissenschaftlicher Direktor des Fraunhofer-Forschungszentrums Maschinelles Lernen. „Das ist uns bei Fraunhofer schon lange bewusst und wir forschen seit Jahren an der Anpassung von Algorithmen des Maschinellen Lernens an die Anforderungen von Quantencomputern. Lange waren diese Forschungen jedoch theoretische Konzepte. Das ändert sich jetzt: Schon bald werden wir in der Lage sein, ML-Algorithmen auf realen Quantencomputern anzuwenden.“

Wie Quantencomputing Berechnungen beschleunigt

Welche Quanteneffekte spielen beim Quantencomputing eine Rolle? Wie können sie Rechenverfahren beschleunigen und neue Anwendungen ermöglichen – etwa in Logistik und Mobilität, in der Pharmaindustrie oder in der Finanzwirtschaft? Das erklären Expertinnen und Experten der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz sowie des Fraunhofer-Forschungszentrums Maschinelles Lernen in Kooperation mit dem Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr ML2R in ihrer aktuellen Studie.

Quantencomputer nutzen zur Informationsverarbeitung Quanteneffekte wie Superposition oder Verschränkung und können dadurch prinzipiell schneller Ergebnisse liefern. Während ein digitaler Computer mit Bits rechnet, arbeitet ein Quantencomputer mit Qubits, die im Gegensatz zu den klassischen Bits nicht nur genau einen von zwei möglichen Zuständen annehmen können, sondern auch eine beliebige Überlagerung beider. Verfahren des maschinellen Lernens lassen sich für Quantencomputer so anpassen, dass sie mehrere Lösungswege gleichzeitig beschreiten. Damit kann ein einzelner Quantencomputer schneller Lösungen finden als viele klassische Computer in einem Cluster, wie etwa einer Cloud. Anhand ausgewählter Beispiele zeigt die Studie, wie Quantenalgorithmen für das Durchsuchen großer Datenbanken, das Lösen komplexer Gleichungssysteme oder kombinatorischer Optimierungsprobleme genutzt werden können.

Wertschöpfungspotenziale durch Simulation und Optimierung

Besonders prädestiniert sind Quantencomputer aufgrund ihrer Konstruktionsprinzipien dazu, Einblicke in quantenmechanische Systeme, wie Moleküle, zu gewähren. Lassen sich Moleküle und ihre Eigenschaften in vertretbarer Zeit simulieren, so eröffnen sich in Zukunft möglicherweise neue Produktionsverfahren für die chemische Industrie. Ebenso könnten Pharmaunternehmen die Medikamentenentwicklung beschleunigen oder die Ingenieurwissenschaften von einer gezielten Materialentwicklung profitieren.

Großes Potenzial liegt in der Lösung von Optimierungsproblemen mithilfe von Quantencomputern. Diese stellen sich etwa in der Logistik, wenn es darum geht, Ressourcen optimal einzusetzen.

Aber auch in der Finanzwirtschaft und bei der Planung von Telekommunikationsnetzen spielen Optimierungsfragen eine entscheidende Rolle. Zudem gibt es schon heute Quantenalgorithmen, die große Auswirkungen auf die Kryptographie und sichere, verschlüsselte Kommunikation haben können.

Marktsituation und internationaler Wettbewerb

An der Entwicklung von Quantencomputern arbeiten alle Industrienationen. Öffentliche und private Investitionen, vor allem aus China, den USA und der Europäischen Union, haben bereits einen erheblichen Beitrag zur bisherigen Entwicklung von Quantentechnologien geleistet. Dabei liegt China mit rund 10 Mrd. US-Dollar an Investitionen im Vergleich zu den USA (rund 1,3 Mrd. USD) und Europa (rund 1 Mrd. USD) bislang noch weit vorn. Die Studie gibt einen Überblick über die weltweite Forschungs-, Förder-, Patent- und Publikationslandschaft und zeigt das starke Wachstum dieses Marktes auf, das sich seit 2016 rasant beschleunigt hat. So hat sich etwa die Zahl der weltweit erteilten Patente von 2015 bis 2019 mehr als verdreifacht. Gemessen an der Anzahl an Publikationen ist Europa, beziehungsweise die EMEA-Region, international führend in der akademischen Quantenphysik – mit heute rund 50 % aller wissenschaftlichen Publikationen und fast 40 % der Forschenden in diesem Bereich.

Fraunhofer-Gesellschaft gestaltet die Zukunft des Quantencomputings

Die Fraunhofer-Gesellschaft hat über die vergangenen Jahre ihre Kompetenzen im Bereich Quantencomputing gezielt ausgebaut und unterstützt mit ihrer interdisziplinären Expertise Akteure aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft.

Gemeinsam mit IBM wird Fraunhofer 2021 einen Quantencomputer in Deutschland in Betrieb nehmen, um die technologische Souveränität Europas im Bereich Quantencomputing zu stärken. Das „IBM Q System One“ werden die Wissenschaftler für die angewandte Forschung im Bereich des Quanten-Maschinellen-Lernens nutzen. Es geht darum, konkrete Anwendungsszenarien für den künftigen Einsatz der Technologie in der Industrie zu entwickeln. Ziel der Initiative ist es, Unternehmen schon früh die Chancen und Möglichkeiten aufzuzeigen, die in den nächsten Jahren entstehen werden.

Mehr Infos und die Studie finden Sie unter: www.bigdata.fraunhofer.de/de/big-data/kuenstliche-intelligenz-und-maschinelles-lernen/quantum-ml

Kontakt:

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
Schloss Birlinghoven
53757 Sankt Augustin
www.iais.fraunhofer.de

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