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PQML – Quantencomputing
10. April 2025
Unser Beitrag zur CO2-Reduktion
PQML wurde gegründet, um eine österreichische Plattform für den Einsatz von Maschinellem Lernen („KI“) unter Nutzung von (hybridem) Quantencomputing bereitzustellen. Die Plattform soll insbesondere öffentlichen Forschungseinrichtungen, Universitäten und großen Konzernen zugänglich gemacht werden, um:
Eine Vernetzung der Akteure und den Austausch von Forschungsergebnissen zu fördern.
Machine-Learning-Modelle, die bisher mit klassischen Methoden berechnet wurden, in einem Quantencomputing-Umfeld neu zu berechnen.
Vorteile von Machine-Learning-Modelle in einem Quantencomputing-Umfeld
- Parallele Verarbeitung von hunderte Modellen gleichzeitig
- bis zu 1000-mal schnellere Berechnung
- Genauere Ergebnisse durch optimierte Approximationstechniken
Quantumcomputing
Quantencomputing birgt enormes Potenzial für Forschung und Industrie. Durch die Kombination mit maschinellem Lernen können industrielle Prozesse optimiert und erheblich effizienter gestaltet werden – ein entscheidender Faktor zur Reduktion von CO₂-Emissionen.
Unternehmen können ihre Klimabilanz verbessern und damit zu mehr Nachhaltigkeit beitragen. So gibt es beispielsweise erste Ansätze zur Optimierung von Arbeitsabläufen und Prozessen im Qualitätssicherungsschritt in der Automobilindustrie. Optimierte Abläufe bedeuten mehr Effizienz und weniger Emissionen, etwa weil Motoren in der Prüfung weniger lang oder weniger oft laufen müssen.
Quantum Machine Learning
Die erfolgreiche Integration von Quantum Machine Learning (QML) in die Industrie steht vor mehreren Herausforderungen:
Die für die Ausführung von Quantenalgorithmen erforderliche Hardware ist noch relativ leistungsschwach und nur in geringem Umfang verfügbar.
Außerdem sind die potenziellen Anwendungsfälle oft zu abstrakt und werden nicht richtig verstanden.
Hinzu kommt, dass die Möglichkeiten der Quantentechnologie in der Branche noch nicht allgemein anerkannt sind. Selbst wenn dies der Fall ist, fällt es den Entscheidungsträgern oft schwer, die richtigen Kontakte und Fachkenntnisse auf diesem Gebiet zu finden.
Ziele des Projekts
Schaffung einer Plattform & eines Expertenforums in Österreich, um Forschung & Entwicklung im Bereich Quantum Machine Learning (QML) zu beschleunigen.
Entwicklung von Tools & Frameworks, die die Anwendung von QML auf Quanten- und Hybrid-Quanten-Hardware erleichtern.
Pilotprojekt im Bereich Chemie & Mikrobiologie, das zeigt, wie Quantencomputing & maschinelles Lernen zum Kampf gegen den Klimawandel beitragen können.
Bereitstellung einer Plattform-as-a-Service (PaaS)-Infrastruktur zur Umsetzung von Quanten-ML-Anwendungen in Geschäftsprozessen.
Aufbau einer aktiven & vielfältigen Quantum Machine Learning Community in Österreich.
Hybrides Quantencomputing
Der Schlüssel zur CO2-Reduktion
Im Rahmen unserer PQML-Veranstaltung erhielten wir tiefere Einblicke in eine der spannendsten Technologien der Zukunft:
Quantencomputing und Quantum Machine Learning – mit einem immensen Potenzial für die CO₂-Reduzierung und die nachhaltige Umgestaltung unserer Industrie. Ein großes Dankeschön an Jona Boeddinghaus (CEO, Gradient0) und Georg Gesek (CEO, Novarion) für ihre inspirierenden Beiträge! Ihre Expertise hat deutlich gezeigt, wie hybrides Quantencomputing und KI zusammenarbeiten können, um Lösungen für die Klimakrise zu schaffen.
Ein besonderes Highlight war die Videobotschaft von Alexander Pröll, Staatssekretär für Digitalisierung. Er betonte die gesellschaftliche und wirtschaftliche Bedeutung dieser Technologien. Die Zukunft entsteht dort, wo Technologie und Nachhaltigkeit zusammenfließen – und genau hier setzt PQML an.