Sollte der Einsatz von Quantencomputing und automatisiertem maschinellem Lernen miteinander verknüpft werden, könnte dies eine neue technologische Ära einleiten.

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Verbundprojekt aus Forschung und Industrie Quantencomputing bietet neue Potenziale für automatisiertes maschinelles Lernen

26.04.2022

Im Projekt „AutoQML“ entwickeln acht Partner aus Forschung und Industrie Lösungsansätze, die Quantencomputing und Maschinelles Lernen verknüpfen. Eine Open-Source-Plattform soll Entwickler befähigen, Algorithmen des Quanten-Machine-Learnings ohne tiefgehendes Fachwissen nutzen zu können.

Wie gelingt es Unternehmen, die Potenziale der Digitalisierung zu nutzen und wettbewerbsfähig zu bleiben? Der Einsatz von Technologien wie Künstlicher Intelligenz kann dabei helfen, von der digitalen Transformation bestmöglich zu profitieren. Vor allem maschinelles Lernen (ML) spielt in der Digitalisierungsstrategie vieler Unternehmen bereits eine große Rolle und ermöglicht unter anderem effizientere Prozesse sowie neue Geschäftsmodelle.

Allerdings fehlt es oft an Fachkräften. So ist die Implementierung von ML-Lösungen bisher noch häufig mit hohem Arbeitsaufwand verbunden. Von der Datenakquisition über die Wahl der passenden Algorithmen bis hin zur Optimierung des Trainings ist ein detailliertes Fachwissen in ML notwendig.

Der Ansatz des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) wirkt diesen Herausforderungen entgegen und erleichtert Entwicklern den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Dabei wird insbesondere die Wahl der konkreten ML-Algorithmen automatisiert.

Anwender müssen sich somit weniger mit ML beschäftigen und auskennen und können sich mehr auf ihre eigentlichen Prozesse konzentrieren. In diesem Zusammenhang markiert Quantencomputing den Durchbruch in eine neue technologische Ära, denn damit lässt sich der AutoML-Ansatz signifikant verbessern. Zudem bietet Quantencomputing die für AutoML oftmals nötige Rechenpower.

Quantencomputing bringt maschinelles Lernen auf neue Stufe

Das Verbundprojekt „AutoQML“ setzt an dieser Innovation an und verfolgt zwei wesentliche Ziele: Zum einen wird der neue Ansatz AutoQML entwickelt. Dieser wird um neu entwickelte Quanten-ML-Algorithmen erweitert. Zum anderen hebt Quantencomputing den AutoML-Ansatz auf ein neues Niveau, denn bestimmte Probleme lassen sich mit Hilfe von Quantencomputing schneller lösen als mit konventionellen Algorithmen.

Unter Leitung des Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO ermöglicht das Projekt Entwicklern einen vereinfachten Zugang zu konventionellen und Quanten-ML-Algorithmen über eine Open-Source-Plattform.

Neben dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA beteiligen sich die Unternehmen GFT Integrated Systems, USU Software, IAV Ingenieursgesellschaft Auto und Verkehr, KEB Automation, Trumpf Werkzeugmaschinen und Zeppelin am Projekt. Die entwickelten Lösungen werden anhand von konkreten Anwendungsfällen aus dem Automotive- und Produktionsbereich erprobt.

Das Beste aus beiden Welten: Softwarebibliothek für hybride Gesamtlösungen

Das Projektkonsortium wird Komponenten des Quantencomputings in heutige Lösungsansätze des maschinellen Lernens integrieren, um die Performance-, Geschwindigkeits- und Komplexitätsvorteile von Quanten-Algorithmen im industriellen Kontext nutzen zu können.

In der sogenannten AutoQML-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. Dies befähigt Anwender, maschinelles Lernen und Quanten-Machine-Learning einzusetzen und hybride Gesamtlösungen entwickeln zu können.

Die Laufzeit des Projekts beträgt drei Jahre. Die weiterführende Marktverbreitung durch die Unternehmenspartner ermöglicht den Transfer von forschungsnaher Hochtechnologie in ein breites, industrielles Umfeld mit dem Ziel, den Industriestandort Deutschland signifikant zu stärken. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert.

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