Wie Quantencomputer künstliche neuronale Netze beschleunigen sollen
Die deutsche Autoindustrie lotet aus, wie sie mit Quantencomputern und KI Produktionsprozesse beschleunigen und verbessern kann.
(Bild: Qsolid / Copyright Forschungszentrum Jülich Sascha Kreklau)
- Thomas Brandstetter
Während maschinelles Lernen im Alltag schon angekommen ist, steht die Entwicklung von Quantencomputern noch am Anfang. Für einen Durchbruch verarbeiten Quantencomputer noch zu wenige Informationen und sind zu fehleranfällig. Sie können aber schon einfache Standardaufgaben maschinellen Lernens erledigen. In sehr speziellen Fällen hat die neue Architektur ihre Überlegenheit gegenüber klassischen Computersystemen bereits bewiesen.
"Da wurden schon viele verschiedene Dinge ausprobiert, etwa das Erkennen von handgeschriebenen Ziffern oder ähnliche, einfache Klassifikationsaufgaben", sagt Gunnar Schönhoff, der sich am Robotics Innovation Center des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) mit dem Einsatz von Quantencomputern beim maschinellen Lernen von Robotern beschäftigt. "Das funktioniert grundsätzlich, kann zum jetzigen Stand aber noch nicht mit klassischen KI-Verfahren mithalten."
Obwohl die Technik noch experimentell ist, lotet die deutsche Autoindustrie bereits konkrete Nutzungsszenarien aus: Architektur und Funktionsweise von Quantencomputern scheinen für bestimmte KI-Anwendungen wie geschaffen. Deshalb könnten sie industrielle Produktionsprozesse enorm beschleunigen, so die Hoffnung.
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