OBQC
KI-generiertes Symbolbild (MistralLeChat)
Das Projekt widmet sich der interdisziplinären Erforschung von Quantentechnologien und ihren Lernmechanismen. Im Mittelpunkt steht der Aufbau eines internationalen Forschungsnetzwerks, das Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verschiedener Disziplinen zusammenbringt, um innovative Herausforderungen in diesem zukunftsweisenden Feld gemeinsam zu bewältigen.
Wie Quantentechnologien lernen
Es wird prognostiziert, dass Quantenmaschinelles Lernen (QML) state-of-the-art-Tools für die Wirkstoffentwicklung und Materialforschung erheblich beschleunigen könnte. Ebenso sind effizientere Algorithmen für die Berechnung der Elektronenstruktur von Grund- und angeregten Zuständen in der Quantenchemie mögliche Anwendungsszenarien. Bislang waren jedoch alle Versuche, dieses Potenzial experimentell zu verifizieren, erfolglos, und das Quanten-Maschinelle Lernen bleibt ein rein theoretisches Forschungsgebiet, das sich mit dem Zusammenspiel von Konzepten aus dem Bereich des Quantencomputings und des Maschinellen Lernens befasst.
Das Projekt OBQC zielt darauf ab, den Wissensaustausch zu fördern und Bereiche mit potenziellen Synergien zwischen Forschern der beteiligten Einrichtungen – dem Institut für Physik an der Fakultät für Nuklearwissenschaften und Physikalische Technik der Tschechischen Technischen Universität Prag (CTU) und dem Institut für KI-Sicherheit des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt – zu identifizieren. Die geplanten Treffen und Workshops bieten die notwendige Plattform für den Aufbau eines fruchtbaren Dialogs zwischen Forschern aus zwei unterschiedlichen Disziplinen. Im Rahmen eines ersten Treffens wurden bereits mögliche gemeinsame Forschungsbereiche ausgelotet. In weiteren Workshops werden diese Themen vertieft und in einen gemeinsamen Förderantrag für ein größeres Forschungsprojekt überführt.
Die rasante Entwicklung der Quantentechnologien eröffnet zahlreiche Möglichkeiten zur Entwicklung und Anwendung verschiedener Algorithmen für das Quantencomputing, die bislang nur theoretische Anwendungen fanden. Die gegenseitigen Besuche im Rahmen des Projekts werden es ermöglichen, die interessantesten und geeignetsten Themen zu identifizieren, die in den kommenden Jahren bearbeitet werden sollen. Während der Besuche im zweiten Jahr wird ein gemeinsamer Forschungsantrag erstellt. Das vorgeschlagene Projekt wird der künftigen Zusammenarbeit zwischen tschechischen und deutschen Projektpartnern im Bereich des quantenbasierten maschinellen Lernens einen ersten Impuls geben. Die Wissenshintergründe der vorgeschlagenen Teams vom DLR (maschinelles Lernen) und der CTU (Quanteninformation, Quantenchemie) ergänzen sich, und die Nutzung unterschiedlicher Fachkenntnisse wird es ermöglichen, neue Bereiche der interdisziplinären Forschung im Bereich der Quantentechnologien zu erschließen.
Beitrag Institut für KI-Sicherheit
Das Institut engagiert sich im Rahmen des Projekts beim Aufbau neuer Forschungskooperationen im Bereich des quantenbasierten maschinellen Lernens. Darüber hinaus schafft es ein förderliches Umfeld für Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler, dass ihnen die Möglichkeit bietet, ihr Netzwerk gezielt zu erweitern und interdisziplinäres Forschen in der Praxis zu erlernen.
BMFTR / DAAD