Fit für den Sprung ins Quantenzeitalter mit dem »IAIS Evo Annealer«

Bereit für Quantentechnologien: Das Fraunhofer IAIS unterstützt Unternehmen dabei, sich auf die Herausforderungen und den Wandel ins Quantenzeitalter vorzubereiten. Dafür haben die Wissenschaftler*innen den »IAIS Evo Annealer« entwickelt, mit dem Unternehmen z. B. aus dem Bereich der Logistik, der Finanzbranche oder Produktion bereits heute das Potenzial von Quantentechnologien nutzen können, ohne auf einen Quantencomputer zugreifen zu müssen.

Vom 26. bis 29. April 2022 wird die Technologie erstmals auf der »Laser World of Photonics 2022« vorgestellt. Interessierte Unternehmen sind eingeladen, eigene mathematische Probleme und Fragestellungen mitzubringen und vor Ort berechnen zu lassen.

Ob große Durchbrüche in der Medizin und im Ingenieurwesen oder disruptive Einflüsse auf die Sicherheit aktueller Verschlüsselungstechnologien – Quantentechnologien besitzen das Potenzial, unsere Wirtschaft und Gesellschaft künftig schlagartig zu ändern. Für Unternehmen heißt das, sich schon jetzt auf die damit einhergehenden Herausforderungen vorzubereiten und mögliche Geschäftsperspektiven frühzeitig auszuloten. Um nicht vom Wandel überrascht zu werden und um eine sogenannte »Quantum Readiness« zu erreichen, bieten Wissenschaftler*innen des Fraunhofer IAIS Unternehmen ihre Expertise und Erfahrungen im Bereich Quantum Machine Learning (QML) an. »Mithilfe unserer Beratung können Unternehmen einschätzen, in welchem Maß sie sich auf diese potenziell disruptive Technologie vorbereiten müssen und wo sie konkret als kompetitiver Vorteil realisiert werden kann«, sagt Dr. Nico Piatkowski, Senior Scientist im Bereich QML am Fraunhofer IAIS. »Uns ist dabei wichtig, Quantum Machine Learning nicht als Lösung für alle Probleme darzustellen. Es gibt gewisse Anforderungen, die Unternehmen erfüllen müssen – aber auch dazu beraten wir und helfen beim Aufbau von Expertise«.

Besonders vielversprechend sind Quantentechnologien für sehr rechenintensive Aufgaben, wie z. B. mathematische Probleme, die kurzfristig gelöst werden müssen oder besonders viele Variablen enthalten. »Darunter fallen Optimierungsprobleme jeglicher Art, die bisher nicht optimal gelöst werden können oder sehr viel Zeit für die Berechnung beanspruchen. Das ist etwa der Fall bei der Routenberechnung in der Logistik, Portfolioanalysen in der Finanzbranche oder der Berechnung von Materialbedarf in der Produktion«, erklärt Piatkowski. Insbesondere auch für die Künstliche Intelligenz (KI) sehen die Wissenschaftler*innen viel Potenzial im Quantencomputing. Teil ihrer Forschung am Fraunhofer IAIS besteht aktuell darin, die Technologie mithilfe von Quantencomputern von D-Wave und IBM für Maschinelles Lernen und KI nutzbar zu machen.

Damit Unternehmen vorab prüfen können, inwiefern sie von Quantentechnologien profitieren können, hat das Fraunhofer IAIS den sogenannten »IAIS Evo Annealer« entwickelt. Mithilfe dieser Technologie können Unternehmen bereits jetzt auf schnellere Berechnungen für mathematische Fragestellungen zurückgreifen und somit auch ihre Kompatibilität mit Quantentechnologien testen. »Ohne auf einen Quantencomputer zugreifen zu müssen, können unsere Kunden mit dem IAIS Evo Annealer prüfen, inwiefern sich ihre mathematischen Probleme künftig mit Quantencomputing lösen lassen. Dabei erzielen sie bereits jetzt schon profitable Ergebnisse«, sagt Piatkowski. Die Berechnung mit dem IAIS Evo Annealer sei zwar nicht ansatzweise so schnell wie eine Berechnung auf einem Quantencomputer, aber bereits deutlich effizienter als bisher möglich. »Je nach Größe können einige Probleme sogar in Echtzeit gelöst werden. Das bestätigen auch unsere Erfahrungen mit Kunden«.

Auf der »Laser World of Photonics 2022«, der Weltleitmesse für Komponenten, Systeme und Anwendungen der Photonik, können sich Unternehmen von der Technologie überzeugen. Im Sonderbereich »World of Quantum« finden Interessierte einen Demonstrator des IAIS Evo Annealers des Fraunhofer IAIS am Fraunhofer-Gemeinschaftsstand. Unternehmen sind eingeladen, eigene mathematische Probleme mitzubringen und direkt am Stand berechnen zu lassen.

Für die Berechnung am Stand können Interessierte ein kombinatorisches Optimierungsproblem mitbringen, ein sogenanntes »Quadratic unconstrained binary optimization« (QUBO) Problem, wobei die Dimension maximal n=512 betragen darf. Die QUBO-Koeffizientenmatrix muss zudem im NumPy-Format (Dateiendung .npy) vorliegen.

Wissenschaftliche Ansprechpartner:

Dr. Nico Piatkowski
nico.piatkowski@iais.fraunhofer.de
Telefon 02241 14-2717

Weitere Informationen:

http://www.iais.fraunhofer.de/quantum-machine-learning Mehr zum IAIS Evo Annealer
http://www.iais.fraunhofer.de Fraunhofer IAIS
http://en.wikipedia.org/wiki/Quadratic_unconstrained_binary_optimization Eine genaue Definition der QUBO-Koeffizientenmatrix »Q«