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.

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Partner aus Forschung und Wirtschaft wollen das automatisierte maschinelle Lernen mit Quantencomputing verbessern.
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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