durch Quantenschaltkreise ersetzt werden, um zu ermitteln, welche Algorithmen bei welchen Lernproblemen die besten Ergebnisse erzielen. Darauf aufbauend wollen die Forschenden neue quantenunterstützte bestärkende Lernverfahren für einfache robotische Verhalten wie die Navigation oder Manipulation entwickeln, welche die quantenmechanischen Eigenschaften explizit ausnutzen. Quantenbeschleunigtes Lernen [...] wodurch sich erhebliche Fortschritte auf dem Gebiet des Langzeitlernens von explorativen robotischen Systemen erzielen ließen. Grundlagenforschung zu Quantencomputing und quantenmaschinellem Lernen Allerdings steht die Erforschung der Quantentechnologie in diesem Bereich noch ganz am Anfang. Diese voranzutreiben haben sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des DFKI Robotics Innovation Center [...] Projekte, die das Ziel haben, sowohl bestehende Methoden des quantenmaschinell gestützten Lernens zu evaluieren und zu verbessen als auch neue Methoden für robotische Anwendungen zu entwickeln. Die untersuchten Verfahren umfassen neben rein quantenbasierten Ansätzen auch hybride Verfahren, bei denen bestimmte Anteile des Algorithmus auf Quantencomputer ausgelagert werden, während die Verarbeitung des restlichen

Quantenmaschinelle Lernverfahren, insbesondere das quantenbasierte bestärkende Lernen (QDRL, Quantum Deep Reinforcement Learning), haben in der Wissenschaft in den vergangenen Jahren enorm an Aufmerksamkeit gewonnen, da erfolgsversprechende Ergebnisse für einfache Aufgabenstellungen in simplen Simulationsumgebungen schnell gefunden wurden. Die bislang veröffentlichten Algorithmen haben den Vorteil [...] Vorteil, dass die Architektur der Quantenschaltung so gewählt ist, dass sie sich für kleine, aber relevante Beispiele auf aktuell verfügbarer Quantenhardware ausführen lässt. Aus der relativen Neuheit der Methoden des hybriden QDRL ergeben sich eine Reihe von offenen wissenschaftlichen Fragestellungen. Zum einen ist die Reproduzier- und Transferierbarkeit der publizierten Ansätze unklar. Darüber hinaus ist [...] Hierzu müssen allerdings insbesondere Möglichkeiten zur Kodierung hochdimensionaler Eingangsdaten in Quantenschaltkreise evaluiert werden. Außerdem ist zu klären, welche der zahlreichen aktuell erfolgreichen klassischen Algorithmen zum bestärkenden Lernen durch Komponenten des quantenmaschinellen Lernens sinnvoll erweitert werden können. Darüber hinaus sind die Untersuchung und Entwicklung neuer

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

gestarteten Projekts QINROS (Quantencomputing und quantenmaschinelles Lernen für intelligente und robotische Systeme) stand die Frage, ob und in welchem Ausmaß sich Rechenprozesse für robotische Navigationsaufgaben bereits heute auf Quantencomputer auslagern lassen. Die Verteilung von Rechenprozessen ist deshalb von besonderer Relevanz, weil die Rechenkapazität aktueller Quantencomputer noch nicht für eine [...] Bremen auf die Fahne geschrieben und eine Forschungsagenda definiert, um quantengestützte Konzepte und Lösungen für Anwendungsfelder in der Künstlichen Intelligenz (KI) und Robotik zu erarbeiten. Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner, Leiter des DFKI Robotics Innovation Center: „Die Quantentechnologie, insbesondere das Quantenmaschinelle Lernen, hat das Potenzial bedeutende Entwicklungen im Bereich der effizienten [...] agieren und schnell auf unvorhergesehene Situationen reagieren können. Quantencomputer sind in der Lage, eine Vielzahl von Lösungswegen parallel zu berechnen, weshalb sie Informationen deutlich schneller verarbeiten, und sehr viel komplexere Aufgaben bewältigen könnten als klassische digitale Computer. Doch die Erforschung quantengestützter Berechnungsverfahren in der Robotik steht noch ganz am Anfang. Diese

ist für alle Interessierten offen, richtet sich aber besonders an Fachleute aus der Industrie. Keine Teilnehmerbegrenzung. Themen: Einführung in Quantencomputing, Quantenhardware und quantenmaschinelles Lernen Referenten: Experten von DFKI, Multiverse Computing, Bechtle und T-Systems Sprache: Englisch Der Workshop ist kostenfrei Interesse? Melden Sie sich noch heute unter dem untenstehenden Link an! [...] In diesem Workshop erhalten Sie eine Einführung in das Thema, von den Grundlagen bis hin zu aktuellen Entwicklungen in der Quantenhardware. Darüber hinaus erwarten Sie praktische Einblicke in das quanteninspirierte maschinelle Lernen mit konkreten Beispielen und Anwendungen. Abgerundet wird das Programm durch spannende Gastvorträge von Experten führender Unternehmen: Victor Gaspar (Multiverse Computing) [...] Veranstaltung soll dabei helfen, das transformative Potenzial des Quantencomputings und seine praktische Relevanz zu verstehen. Nutzen Sie die Gelegenheit, Fragen direkt an unsere Experten und Gastredner zu stellen und wertvolle Einblicke für Ihre Arbeit zu gewinnen. Das Wichtigste ins Kürze: Was: Online-Workshop zu Quantencomputing Wann: 14. Februar 2025, 9:00–16:00 (MEZ) Für wen: Der Workshop ist

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 [...] Jülich. Die Nutzung von Quantencomputern und Quantenannealern für reale Probleme ist aufgrund des frühen Entwicklungsstadiums dieser Systeme bislang noch kaum erforscht. Q(AI)2 nimmt auf diesem Gebiet eine Vorreiterrolle ein. Forschende von akademischen Einrichtungen, Automobilherstellern und einem Zulieferer wollen gemeinsam erstmals eine breite Basis an quantenbeschleunigten KI-Algorithmen schaffen [...] Zudem wollen die Partner in Q(AI)2 aussagekräftige Kennzahlen ermitteln, aus denen hervorgeht, ab wann sich Quantencomputer tatsächlich gewinnbringend für industrielle Anwendungen einsetzen lassen. Wie viele Qubits und welche Taktzeiten müssen die Systeme aufweisen, um einen echten „Quantenvorteil“ zu erzielen? Weitere Informationen: Projektsteckbrief Q(AI)2

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

QuMAL-KI – Quantenbeschleunigtes Multi-Agenten Lernen für langzeitautonome Roboter – sollen zur Beschleunigung von Verfahren des Deep Reinforcement Learning für mehrere Agenten existierende Quantenalgorithmen evaluiert, sowie neue Quantenalgorithmen entwickelt werden. Diese sollen anschließend mit klassischen Verfahren des Deep Reinforcement Learning in ein hybrides Framework für Quanten/Klassisches Multi-Agenten

Ein zentraler Baustein für den praktischen Einsatz von Quantencomputern ist spezielle Software – insbesondere Compiler, die Quantenprogramme optimieren und in eine für die jeweilige Hardware ausführbare Form überführen. In ihrem 2014 auf der Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC) veröffentlichten Paper „Determining the Minimum Number of SWAP Gates for Multi-dimensional Nearest [...] der Universität Bremen eine zentrale Grundlage dafür. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur effizienten Nutzung von Quantencomputern, indem sie eine zentrale technische Herausforderung adressiert. Durch einen speziell entwickelten Compiler werden Quantenschaltungen so optimiert, dass Algorithmen zuverlässiger und besser ausführbar sind – ein wichtiger Schritt für den praktischen Einsatz. Mit [...] Functions“ stellte eine Methode zur automatischen Erzeugung reversibler Schaltungen vor – ein essenzieller Baustein für Quantenprogramme. Zehn Jahre später wurde diese Arbeit auf der ASP-DAC 2022 mit dem „10-Year Retrospective Most Influential Paper Award“ geehrt. Heute, da Quantencomputer zunehmend in die praktische Anwendung gelangen, wird die Bedeutung dieser Pionierarbeiten immer deutlicher. Die wiederholte

dann nicht mehr sicher. Auf der anderen Seite bieten Quantencomputer zahlreiche neue Möglichkeiten für komplexe Berechnungen etwa von Klimamodellen. Weil sie jedoch auf einem völlig anderen Berechnungsprinzip basieren, erfordern Quantencomputer gleichzeitig auch ganz neue Herangehensweisen an den Entwurf der entsprechenden Schaltkreise. Im Rahmen seiner Dissertation an der Universität Bremen hat sich [...] dabei spezielle baumartige Strukturen, welche die Beschreibung entsprechender Quantenberechnungen ermöglichen. Ihm gelang es dabei, die hochkomplexen Konzepte aus den Bereichen der Mathematik, Informatik aber auch der Physik zu vereinen und eine Datenstruktur zu entwickeln, welche die zum Teil bizarren Phänomene der Quantenwelt ein gutes Stück weit beherrschbarer macht. Diese Anstrengungen wurden nun auf [...] den mathematischen Grundlagen und Anwendungen von Quantencomputern. Nach seinem Diplom 2012 wechselte er dann als Doktorand in die AGRA unter Leitung von Prof. Dr. Rolf Drechsler. Dort betrachtete er das Thema stärker aus (ingenieurs-)technischer Sicht und erforschte Methoden für den automatisierten, computergestützten Entwurf von Quantenschaltungen. Seit Januar 2017 setzt Philipp Niemann seine For