Quantum Applications and Research Laboratory an der LMU (QAR-Lab)

Become Quantum Ready!

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Quantum Computing bietet neue Möglichkeiten, komplexe Berechnungen schneller und damit oft überhaupt erst auf praktische Weise durchzuführen. Im QAR-Lab erschließen wir diese Möglichkeiten für konkrete Probleme aus der Praxis, von Routenplanung bis Maschinellem Lernen, die wir auf einem Quantencomputer programmieren. So bereiten wir unsere Partner und unsere Studenten auf eine Zukunft mit Quantum Technology vor.

Inhaltsverzeichnis

    1. Historie des Quantencomputings
    2. Was ist Quantencomputing?
    3. Unser Leistungsspektrum
    4. Struktur des QAR-Lab
    5. Anwendungsgebiete und Fragestellungen
    6. Aktuelle Forschungsergebnisse
    7. Quantum Software Lifecycle
    8. QAR Kompetenz-Team
    9. Weiterführende Links
    10. Aktivitäten / Vorträge / Publikationen

1. Historie des Quantencomputings

Quantencomputing geht auf zwei wissenschaftliche Revolutionen in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts zurück.
Die erste Revolution wurde durch die radikal neue Theorie der Quantenmechanik ausgelöst, die unsere Auffassung von Realität drastisch veränderte. Quantenmechanik ist eine der Hauptsäulen der modernen Physik. Ihre Grundlagen wurden zwischen 1925 und 1932 von renommierten Wissenschaftlern wie Werner Heisenberg, Erwin Schrödinger, Max Planck, Nils Bohr, Paus Dirac und anderen geschaffen. Die wissenschaftliche Würdigung dieser Arbeiten erfolgte 1933 durch die Vergabe des Nobelpreises für Physik an Schrödinger/Dirac für die „Entdeckung neuer produktiver Formen der Atomtheorie“, als Ausprägung einer Weiterentwicklung der Quantenmechanik.
Die zweite wissenschaftliche Revolution erfolgte in den 1940er Jahren durch verdiente Wissenschaftler wie Konrad Zuse, Alan Turing und John von Neumann. Sie legten die Grundlagen für den Bau der ersten programmierbaren Computer, welche die Basis aller Rechentechnik ist, wie wir sie heute vom Smartphone bis Großrechner kennen.
In den letzten beiden Jahrzehnten wurden diese beiden Wissenschaften nun zusammen geführt. Es entstand der interdisziplinäre Zweig des Quantencomputings.

2. Was ist Quantencomputing?

Das Ziel des QC ist es, Quantencomputer zu bauen, Quantenalgorithmen zu entwickeln und zu untersuchen, wie die Quantenmechanik für die Informationsübertragung und -verarbeitung genutzt werden kann.

  • Was ist Quantenmechanik?
    Die Quantenmechanik beschreibt spezielle Eigenschaften von Materie im Größenbereich von Atomen. Im Fachbereich von QC nutzt man solche Eigenschaften um Qbits in einer „Superposition“ zu halten, miteinander zu verschränken oder unwahrscheinliche Lösungsmengen durch „Tunneling“ zu erreichen.
  • Was ist Quantum Annealing?
    Beim sog. Quantum Annealing macht man sich neuste Erkenntnisse im Bereich der Quantenmechanik zu nutze, um das Energieminimum eines Systems zu bestimmen. Durch eine langsame Abkühlung des Lösungsraumes findet man so eine Antwort auf viele Optimierungsprobleme.

3. Unser Leistungsspektrum

  • Knowledge Transfer
    Unsere Mitarbeiter besitzen einen umfassenden Überblick über die Vielfalt aktueller Technologien im Bereich Quantum Computing. In kurzen oder auch etwas längeren Workshops vermitteln wir diesen auch Ihnen und Ihren Mitarbeitern. So können Sie eine informierte Strategie für die Quantenrevolution planen und an den für Sie entscheidenden Themen weiterarbeiten.
  • Use Case Analysis
    Jedes Unternehmen und jede Forschungseinrichtung hat andere Aufgaben für einen Quantencomputer. Mit unserer Expertise helfen wir Ihnen, Ihre Anforderungen zu analysieren und Use Cases für Quantum Computing zu identifizieren.
  • Quantum Prototyping
    Wir helfen Ihnen, einen erkannten Use Case umzusetzen. Wir können Ihre Aufgabenstellungen schon jetzt auf einem Quantencomputer testen und den späteren Umstieg vorbereiten. Dazu gehört natürlich auch eine Evaluation der zu erwartenden Vorteile durch kommende Quantentechnologie.

4. Struktur des QAR-Lab

Das QAR-Lab ist fokussiert auf die Software, die mit Quantum Computing entstehen kann. Die Hardware (aktuelle Quantencomputer von D-Wave) nutzen wir über die Cloud. Diese wird mit speziellen Aufgabenformulierungen gefüttert, die man QUBO nennt. Haben wir diese programmiert, nutzen wir sie zur Forschung auf dem Quantenrechner, bringen sie gleichzeitig aber auch in die Anwendungen, die heute aktuelle Probleme in der Praxis lösen. Durch diese Verbindung können wir die Möglichkeiten durch Quantum Computing für jedes Aufgabengebiet präzise analyiseren.

5. Anwendungsgebiete und Fragestellungen

Mobilität:

  • Wie kann der Verkehr durch eine Stadt ideal gesteuert werden, um Staus auszuschließen?
  • Wie beeinflussen sich alle Verkehrsteilnehmer gegenseitig?

 

Energie:

  • Wie müssen Kraftwerke und Speichersysteme genutzt werden, um die Last ideal zu verteilen?
  • Wie kann ich mögliche Überschüsse und Engpässe rechtzeitig vorhersagen?

 

Medizin:

  • Welche Zusammenhänge bestehen zwischen Patientendaten, erkannten Symptomen und gewählten Behandlungsmethoden?
  • Welche Behandlung ist deshalb die vielversprechendste?

 

Smart Farming:

  • Wie sollen Maschinen ideal über den Tag oder über die Saison hinweg genutzt werden?
  • Wie spielen Parameter wie Wetter, Nachfrage und Ertrag zusammen?

 

Smart Factory:

  • Wie können Produktbestellungen am schnellsten abgearbeitet werden?
  • Wann muss mit dem Ausfall oder der Abnutzung einer Produktionsmaschine gerechnet werden?

 

3D-Modellierung:

  • Wie erstelle ich eine 3D-Repräsentation aus zahlreichen Einzelmessungen?
  • Wie kann ich aus einer Objekterkennung einen effizienten Konstruktionsplan ableiten?

 

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen:

  • Können maschinelles Lernen und andere Optimierungsverfahren mit Quantum Annealing kombiniert werden?
  • Wie lassen sich die Entscheidungen mehrerer intelligenter Komponenten effizient abstimmen und koordinieren?

 

Logistik:

  • Lässt sich die Gate-Zuweisung an einem Flughafen bis auf Echtzeit beschleunigen?
  • Wie kann auf alle eventuellen Ausfälle und Probleme mit Mensch und Technik kurzfristig reagiert werden?

6. Aktuelle Forschungsergebnisse

Die Verfügbarkeit von ersten Quantencomputern wie den D-Wave Systemen bietet eine vielversprechende Grundlage, theoretisches Wissen über Quantencomputing-Algorithmen und -techniken auf einer neuartigen Basis zum Einsatz zu bringen. Die Möglichkeit dadurch bisher kaum lösbare Optimierungsprobleme in Angriff nehmen zu können und damit gleichzeitig alltagsrelevante Probleme lösbar zu machen ist somit ein aufregender nächster Schritt, der durch die Zusammenarbeit des Lehrstuhls für Mobile und Verteilte System mit Volkswagen Data:Lab möglich gemacht werden kann.

In den letzten Jahren hat maschinelles Lernen basierend auf neuronalen Netzen beachtliche Erfolge über einen breiten Rahmen an Anwendungsfällen erzielt. Interessanterweise werden Hopfield-Netze basierend auf einer Funktion trainiert, die genau einem QUBO-Problem entspricht, welches effektiv mittels Quantum Annealing gelöst werden kann. Auch wurde kürzlich eine Einbettung relationaler Boltzmann-Maschinen in eine solche Architektur vorgenommen. Schließlich bestehen erste Ansätze, klassisches Maschinenlernen in Form von QUBOs zu formulieren.

Quantum Annealing realisiert einen Gibbs-Sampler basierend auf Quantensuperposition und -verschränkung. Klassischerweise wird dabei das globale Optimum in der Lösungsverteilung einer Problemformulierung gesucht. Aus systemischer Sicht sind jedoch auch in der Lösungsverteilung zusätzlich enthaltene Informationen interessant, wie beispielsweise Anzahl und Verteilung lokaler Optima, die Aufschluss über die Beschaffenheit des Lösungsraums geben. Diese Informationen können zur Risikoanalyse sowie zur Qualitätsbewertung von Lösungen verwendet werden.

In absehbarer Zukunft werden reale Anwendungen vermutlich nicht ausschließlich als Quantenoptimierung ausgeführt werden. Stattdessen wird Quantum Annealing eine Komponente in größeren Systemen darstellen, die bestimmte Probleme, für die sie spezialisiert ist, in einem größeren Kontext lösen wird. Beispielsweise sind sequenzielle Anwendungen von Quantum Annealing denkbar, bei denen die Lösung eines QUBOs ein weiteres QUBO ergibt. Dieser Ansatz ist z.B. zur Lösung sequentieller Entscheidungsprobleme vorstellbar, oder für die sequentielle Quantensimulation stochastischer Systeme.

7. Quantum Software Lifecycle

Das QAR-Lab untersucht Optimierungsprozesse. Diese kommen in verschiedensten modernen Anwendungen vor. Auch Machine Learning und Künstliche Intelligenz bauen auf Optimierung auf. Sie ermöglichen das komplexe Problemlösen in Anwendungsdomänen wie Logistik, Industrie 4.0 oder Location-Based Services. Aus der Nutzung dieser Anwendungen entstehen Daten in unterschiedlichen Formaten und von unterschiedlicher Qualität. Diese effizient auf einen Quantencomputer zu übertragen stellt aktuell noch eine Herausforderung dar, die von Problem zu Problem gemeistert werden muss. Diese Daten werden von etablierten Algorithmen bearbeitet, deren Komplexität jedoch oft nicht die effiziente Bearbeitung großer Datenmengen erlaubt. Auch hier verspricht Quantum Computing schon einen Gewinn an Performance. Durch die Datenanalyse werden wichtige Einsichten über die Struktur der Daten gewonnen. Diese lassen sich auf High-Level Eigenschaften zusammenfassen und können so unser Wissen über die Problemdomäne beschreiben. Die Zusammenfassung wiederum kann oft auf natürliche Weise durch einen Quantencomputer unterstützt werden. Gleichzeitig hilft diese High-Level-Darstellung auch im Umgang mit manchen Eigenheiten von (aktuellen) Quantencomputern. Dieses tiefe Wissen über das gestellte Problem wiederum ermöglicht oft erst neu und revolutionäre Anwendungen in der realen Welt.

Im QAR-Lab beschäftigen wir uns mit allen Stufen dieses Prozesses, der die digitale Welt jetzt schon prägt. Der Quanten Computer integriert sich auf vielfältige Weise in diesen Prozess und die Möglichkeiten sind noch lange nicht ausgeschöpft.

8. Das QAR-Lab Kompetenzteam

 


Irmengard Sax

9. Weiterführende Links

10. Aktivitäten / Vorträge / Publikationen

Alle Meldungen / Zum Archiv

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Interview bei „Markus Koch Wall Street“

Am 23.07.2020 war Lehrstuhlmitarbeiter Dr. Sebastian Feld zu Gast im Live-Interview-Format „Markus Koch Wall Street“. Der Gastgeber Markus Koch (n-tv, Wall Street) hat Dr. Feld sowie Tech-Investor Thomas Rappold zum Thema „Quantentechnologie: Wo stehen wir und wie profitieren Anleger?“ interviewt. Die Aufzeichnung des Beitrags, mit allen Kommentaren der Community, findet sich auf YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=Fsh98YQJFkA

QAR-Lab unterstützt D-Waves Plattform zur gemeinsamen Erforschung von COVID-19

D-Wave Systems, ein kanadischer Anbieter von Quantencomputer-Systemen, -Software und -Services, hat freien Zugang zu seinen Quantensystemem für Forscher angekündigt, die an der Bekämpfung der COVID-19-Krise arbeiten. Das QAR-Lab der LMU München schließt sich diesen Bemühungen mit anderen Partnern an, darunter auch Firmen und Forschungseinrichtungen wie CINECA, DENSO, Forschungszentrum Jülich, Kyocera Corporation, KYOCERA Communication Systems, MDR/Cliffhanger, (mehr…)

PlanQK auf dem Digital Gipfel 2019

Das PlanQK Konsortium, mit unter anderem der LMU München, präsentierte auf dem Digital Gipfel in Dortmund am 28. und 29. Oktober erstmalig das neue Projekt PlanQK (Plattform und Ökosystem für Quantenunterstützte Künstliche Intelligenz) einer breiten Öffentlichkeit. Neben zahlreichen Besuchern, war zudem die Bundeskanzlerin zu Gast.

DIGICON 2019

Vom 20.-21. November 2019 hat die „Digitale Welt Convention“ (kurz DIGICON) in München stattgefunden: 368 Teilnehmer aus über 220 Unternehmen, visionäre und lebendige Vorträge, ein spannendes Rennen um den 4. Münchner Digital Innovation Award und zukunftsweisende Ideen auf dem Marktplatz für Innovationen – den Gästen des Partnerevents des Vereins „Digitale Stadt München e.V“ wurde wie (mehr…)

Vorlesung „Quantum Applications“ startet

Mit Beginn des neuen Wintersemesters startete auch die Vorlesung „Quantum Applications“ von Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien und Dr. Sebastian Feld. Die Mitarbeiter des QAR-Lab stellen in der Vorlesung die Grundlagen des aktuellen Forschungsgebiets Quantum Computing vor und unterrichten die praktische Anwendung bis zur Programmierung direkt auf einem Quantum Annealer.

PlanQK wird vom Bundeswirtschaftsministerium mit 11 Millionen Euro gefördert

Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gab die 16 Gewinner des Innovationswettbewerbs Künstliche Intelligenz bekannt. Mit dabei ist auch PlanQK, das nun über drei Jahre (von Januar 2020 bis Dezember 2022) mit elf Millionen Euro gefördert wird. Als einer der ursprünglichen Antragsteller der Planungsphase von PlanQK freut sich das QAR-Lab der LMU München besonders, (mehr…)

PlanQK-Workshops starten – auch in München!

Am 9. Mai fand der erste Workshop zu PlanQK in Stuttgart statt. Bei diesen Workshops wollen wir in Diskussion mit Industriepartnern die Chancen und Risiken der modernen Technologie der Künstlichen Intelligenz und die Möglichkeiten der kommenden Quanten-Hardware diskutieren und den Nutzen für die Wirtschaft herausarbeiten. Mit dabei war auch Christoph Roch vom QAR-Lab. Weitere Workshops (mehr…)

PlanQK-Kickoff in Berlin

Am 2. und 3. Mai 2019 trat in Berlin das Konsortium des PlanQK-Projekts zusammen. Dabei waren Partner aller Konsortialpartner; das sind neben dem Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme noch: Die StoneOne AG ist ein erfahrener Partner für Software-Marktplätze und Service-sowie IoT-Plattformen. Die HQS Quantum Simulations GmbH hat sich auf quantenmechanische Materialsimulationen spezialisiert und verfolgt (mehr…)

PlanQK in Innovationswettbewerb vom BMWi gefördert

Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) fördert das Projekt „Plattform und Ökosystem für Quantenunterstützte Künstliche Intelligenz, kurz PlanQK, an dem auch der Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme beteiligt ist. Die Förderung für PlanQK findet im Rahmen des Innovationswettbewerb „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ statt, der das Ziel hat „KI rasch (mehr…)

QAR-Lab at the second European D-Wave User Conference 2019

Die zweite europäische D-Wave User Conference Qubits Europe 2019 fand am 26. und 27. März in Mailand statt. An der Konferenz nahmen Referenten von D-Wave und verschiedene Anwender aus der D-Wave Community teil. Sebastian Feld, Thomas Gabor und Christoph Roch gaben einen Site Report über die Aktivitäten und Forschungsergebnisse des QAR-Labs.