Quanten-KI
Eine Einführung in maschinelles Lernen mit Quantencomputern
Quantencomputer sollen herkömmliche Rechner bei gewissen Aufgaben unterstützen, zum Beispiel beim maschinellen Lernen. Ein Beispiel zur Klassifikation von Brustkrebsdaten zeigt, wie man so eine Kooperation von herkömmlichen und Quantencomputern programmiert. Ausprobieren kann man das auch zu Hause, auf einem simulierten Quantencomputer.
Maschinelles Lernen (ML), ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, ist einer der Hoffnungsträger in der IT. Zum Beispiel können ML-Systeme auch solche Aufgaben automatisiert lösen, für deren Lösung Menschen gar keinen Weg präzise vorgeben können. Ein Problem sind allerdings die umfänglichen Berechnungen, die das Training solcher Systeme erfordert.
Quantencomputer – ein weiterer Hoffnungsträger der IT – versprechen solche Berechnungen effizienter bewältigen zu können als klassische Rechner. Im sogenannten Quantum Machine Learning (QML) wird versucht, aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens zu beschleunigen und ihre Prognosequalität zu verbessern [1] oder gar völlig neue Modelle zu entwickeln [2].
