Fraunhofer Quantengestützte Cloudlösung für das automatisierte maschinelle Lernen in Entwicklung
Quelle: Pressemitteilung
Im Projekt "Auto QML" entwickeln insgesamt acht Partner aus Wirtschaft und Forschung Lösungsansätze, die Quantencomputing und maschinelles Lernen verknüpfen.
Partner aus Forschung und Wirtschaft wollen das automatisierte maschinelle Lernen mit Quantencomputing verbessern.
(Bild: putilov_denis - stock.adobe.com)
Ein Projektkonsortium hat erste Schritte auf dem Weg zu einer quantengestützten Cloudlösung für das automatisierte maschinelle Lernen gemacht. Wie das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA mitteilt, soll im Projekt "Auto QML" eine Open-Source-Plattform entstehen, die es Anwendern ermöglicht, Algorithmen des Quanten-Machine-Learnings ohne tiefgehendes Fachwissen zu nutzen.
Neue Quanten-ML-Algorithmen
Der Ansatz des automatisierten maschinellen Lernens (Auto ML) soll Fachkräften vor allem den Einsatz von KI erleichtern. Konkret werde hierbei vor allem die Wahl der ML-Algorithmen automatisiert. Die Projektpartner gehen davon aus, dass dieser Prozess mit Quantencomputing deutlich verbessert werden kann. Hierfür sollen im Rahmen des Projekts neue Quanten-ML-Algorithmen entwickelt werden. Die entwickelten Lösungen werden dann anhand von konkreten Anwendungsfällen aus dem Automotive- und Produktionsbereich erprobt, so das Fraunhofer IPA. In der sogenannten Auto-QML-Developer Suite – einer Softwarebibliothek – sollen entwickelte Quanten-ML-Komponenten und Methoden in Form eines Werkzeugkastens zusammengeführt und den Entwicklern in einer Open-Source-Plattform zur Verfügung gestellt werden.
Die Laufzeit des Projekts beträgt laut dem Fraunhofer IPA insgesamt drei Jahre. Gefördert wird es vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz.
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Stand vom 15.04.2021
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