fahren eine Adaption für Quantenrechnen mittels geeigneter existierender und ggf. weiterentwickelter Quantenalgorithmen in entsprechend hybride Quanten-KI-Verfahren theoretisch machbar und sinnvoll ist. Zudem ist neben einer Simulation auf klassischem Rechner auch eine mögliche Ausführung der prototypisch implementierten Quanten-KI-Verfahren auf einem realen Quantenrechner Gegenstand der Untersuchungen [...] Im Teilvorhaben QAICO (Quanten-KI für Koordination und Kooperation) des Verbundprojekts QAI2 (Quantum AI for Automotive Industry) erforscht das DFKI Möglichkeiten und Potenzial von Quanten-KI für berechnungsschwere KI-Probleme der Aktionskoordination und Kooperation. Schwerpunkte in der Anwendung sind dabei Problemstellungen, die einer dynamischen, flexiblen Fertigungsablaufplanung im Kontext von Industrie

der Auswahl, Umsetzung und ggf. Neuformulierung von quantengestützten Verfahren der Optimierung und des maschinellen Lernens, wie auch der Definition und Auswahl von Metriken zur Evaluation von klassischen und quantengestützten Algorithmen und schlußendlich der Durchführung der notwendigen Experimente und Evaluation von derzeitigen Quantentechnologien. Partner Universität Bremen [...] die Konzeption des Berechnungsschnittes von klassischen und quantengestützten Verfahren im Demonstrationsszenario zu erarbeiten. Hierzu werden zusammen mit der Universität Bremen mehrere technische Arbeitsziele umgesetzt wie bspw. die Konzeption und Umsetzung eines Software-Rahmenwerkes zum Vergleich von klassischen und quantengestützten Algorithmen, wie auch die softwaretechnische Umsetzung der Verbindung [...] Das Ziel von QINROS ist es, basierend auf der Künstlichen Intelligenz (KI) in Quantum Computing Agenda der Arbeitsgruppe Robotik und des DFKI RIC, ein Anwendungsfeld des Quantencomputing in der Robotik für Weltraumanwendungen konzeptionell zu erarbeiten und prototypisch umzusetzen. Die Ergebnisse zielen auf TRL 1-2 ab. QINROS ist ein Verbundvorhaben zusammen mit der AG Robotik der Universität Bremen

Das Vorhaben Q³-UP! beabsichtigt den Fachkräftemangel im Technologiefeld der quanten-basierten Künstlichen Intelligenz, insbesondere dem quantenmaschinellen Lernen (QML), einem Teilgebiet des Quantum Computing (QC), mit mehreren, bedarfsorientierten Qualifikationsansätzen entgegenzuwirken. Diese Ansätze umfassen die Ebenen Hochschullehre, Netzwerkinitiativen, Weiterbildungsmaßnahmen für Software-E

Quantencomputer könnten bis 2030 in der Lage sein, die derzeitig eingesetzten asymmetrischen Kryptoverfahren zu brechen, wodurch ein Bedarf an quantenresistenten Verschlüsselungsstandards entsteht. Der Finanzsektor steht aufgrund seiner vielen Akteure, unterschiedlichen Komponenten und regulatorischen Anforderungen vor Herausforderungen bei der Umstellung auf agilere und hybride kryptografische Protokolle

Quanten-Computing (QC) ist eine Technologie, die sich aktuell rasant in der Forschung entwickelt, aber auch erste Erwartungen in industriellen Verwendungen geweckt hat. Die Fertigungsindustrie gehört zu den zentralen deutschen Wirtschaftszweigen von hervorragender Bedeutung, welche höchste Qualitätsansprüche erfüllen muss, um wettbewerbsfähig zu sein. Um Fehler in der Fertigung zu vermeiden, werden