Lösen Sie Ihre Datenaufgaben noch schneller und präziser

Quantum Computing als AI Booster

Erzielen Sie einen enormen Geschwindigkeitsvorteil

Quantencomputer können sogenannte BQP Probleme (Bounded-error, quantum, polynomial time) in polynomialer Zeit lösen. Dies beinhaltet viele Probleme, für die die Verifizierung durch einen klassischen Computer langsamer wäre als das Lösen mit einem Quantencomputer. Pharma, Chemie, Medizin würden alle von Molekülsimulationen auf Quantenmechaniklevel profitieren (high impact).

Vier Hauptfähigkeiten des Quantum Computings (QC):

Vorhersage dynamischer Systeme
Lösungsfindung in Optimierungsproblemen
Simulation
Verschlüsselung

Wesentliche Quantenalgorithmen

Grover

Schnelles Durchsuchen großer Datenbanken
Suche nach Zielobjekten mit bestimmten Eigenschaften
Gleichzeitige Evaluierung aller Objekte durch Superposition

Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL)

Schnelles Lösen großer Gleichungssysteme
Lösen von Optimierungsproblemen
Rechenzeit logarithmisch (Exponentieller Vorteil)

Adiabatischer QC (AQC)

Schnelles Lösen komplexer Optimierungsprobleme
Diskrete Optimierungsprobleme
Ziel: energetisch günstiger Zustand

Einzelroutenplanung vs. Routenplanung im Kontext

Mögliche Einsatzgebiete

Branche	Einsatzgebiet
Logistik und Mobilität	Transportwege- und Fahrplanoptimierung Liefer- und Lagerkosten Reduzierung Lieferzeitenminimierung Erweitertes Monitoring durch Tracking Automatisierung manueller Prozesse und Dokumentenverarbeitung Verbesserung der Planung Erhöhung der Kundenzufriedenheit
Pharma und Industrie	Bioinformatik, Medizinforschung
Finanzen	Risikoanalyse Portfoliooptimierung
Ingenieurswesen	Strömungssimulationen Materialwissenschaften
IT-Sicherheit	Verschlüsselungstechniken

Wie sehen Quantum-Projekte aus?

Identifikation eines (mathematischen) Problems und dazugehörigen Use Cases in einem Workshop
Umwandlung des Problems in Algorithmen / Parametersätze, die simuliert oder auf einem Quantencomputer gerechnet werden können
Lösungsoptimierung mithilfe des Quantencomputers und ggf. manueller Anpassung der Parameter
Produktives Deployment der Lösung
Dokumentation und Sicherstellung des Wissenstransfers

Status Quo & Ausblick

Die Zielsetzung ist die Nutzung des Quantum Advantage, d.h. der Fähigkeit mithilfe von Quantum Computing zukünftig Aufgaben schneller und genauer zu lösen als der beste klassischerAlgorithmus auf den schnellsten klassischen Supercomputern.

Wir befinden uns aktuell noch in einer frühen Phase
Sehr große und komplexe Datenmengen lassen sich bereits mit QC verarbeiten
Algorithmen sollten mit Bedacht gewählt werden
Developer Frameworks, wie Amazon Braket Python SDK oder Qiskit open-source SDKs
Integration dieser Frameworks in Cloud-Architekturen