8/2024 - Projektexplanation und Research Updates des QCoKaIn Projekts

Um das Verhalten komplexer Systeme zu analysieren, sollen Methoden des High-Performance-Computing, des quanten-maschinellen Lernens sowie der kausalen Inferenz miteinander kombiniert werden. Insbesondere das Lernen komplexer Zusammenhänge aus Daten könnte von der Verwendung von quanten-maschinellem Lernen profitieren. Dieser Vorteil kann z.B. dadurch zum Ausdruck kommen, dass ein quanten-maschineller Lernansatz für eine vergleichbare Güte weniger lernbare Parameter als ein entsprechender konventioneller maschineller Lernansatz benötigt. Dies kann neben einer reduzierten Trainingsdauer unter anderem auch zu einer stabileren Trainingsprozedur führen.

Eine weitere Motivation des Projektes ist die Erprobung und Evaluation von hybriden quanten-klassischen Algorithmen in realistischen Problemszenarien. Diese explorative Arbeit zur Zukunftstechnologie Quantencomputing ist für das DLR und die Wirtschaftsstandorte Deutschland und Europa von großem Interesse.

Der aktuelle Stand des QC QCoKaIn-Projekts:

• Im Rahmen eines wettbewerblichen Ausschreibungsverfahrens wurde Airbus Defence and Space als Auftragnehmer bezuschlagt.

• Die Kick-off-Veranstaltung mit allen Projektbeteiligten wurde durchgeführt
  https://qci.dlr.de/airbus-unterstuetzt-qci-qcokain-bei-der-automatischen-analyse-von-telemetriedaten/

• Die Zusammenarbeit zwischen dem DLR-Institut für Datenwissenschaften und Airbus Defence and Space sowie dem Unterauftragnehmer Just Add AI wurde kürzlich aufgenommen

• Vorstellung des QCI QCoKaIn-Projektes auf der Internationalen Luft- und Raumfahrtausstellung ILA Berlin: https://qci.dlr.de/event/ila-berlin-24/

Gefördert wird das Projekt durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.

https://qci.dlr.de/