Quantum Applications and Research Laboratory

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Become Quantum Ready!

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. Hardware
    5. Struktur des QAR-Lab
    6. Anwendungsgebiete und Fragestellungen
    7. Quantum Software Lifecycle
    8. PlanQK
    9. QAR Kompetenz-Team
    10. Weiterführende Links
    11. 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. Hardware

Neben theoretischen Vorarbeiten, wie der Use Case Analyse und dem Knowledge Transfer, können im QAR-Lab schon jetzt entwickelte Prototypen und Algorithmen auf verschiedener Quantum Computing Hardware evaluiert werden. Grundsätzlich unterscheidet man zwei verschiedene Typen von Quantum Computing Hardware.

Quantum Annealer:
Quantum Annealer sind speziell für die Lösung von Optimierungsproblemen konstruiert worden. Alle Fragestellungen, egal ob Kosten, Wegstrecken oder andere Variablen, werden in Form einer mathematischen Beschreibung – dem sogenannten Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) Problem – auf einem Gitter aus Qubits modelliert und durch die Hardware gelöst.

Universal Gate Quantum Computer:
Das Universal Quantum Gate Model ist ein weiterer Ansatz zur Realisierung von Quantum Computing und beruht auf der Nutzung von Quantengattern. Ähnlich wie bei klassischen Rechnern, werden logische Quantengatter in Sequenzen zusammengesetzt, um bestimmte Algorithmen zu realisieren und Problemstellungen zu lösen.

Im QAR-Lab beschäftigen wir uns sowohl mit der Algorithmenimplementierung für Quantum Annealing Hardware der Firma D-Wave Systems, als auch mit den Gate-basierten Modellen von Rigetti und IBM.

5. Struktur des QAR-Lab

Das QAR-Lab ist fokussiert auf die Software, die mit Quantum Computing entstehen kann. Die Hardware (bspw. Quantum Annealer von D-Wave) nutzen wir über die Cloud. Diese neuen Möglichkeiten können auf vielfältige Weise eingesetzt werden, sowohl in verschiedenen Disziplinen der Wissenschaft als auch verschiedenen Branchen der Wirtschaft. Das QAR-Lab versteht sich dabei auch als Vermittler zwischen den Domänenexperten und den Quantentechnologieexperten, um neue Anwendung zu realisieren.

6. 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?

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. PlanQK

Das QAR-Lab der LMU ist unter anderem als Konsortialpartner im BMWi geförderten Projekt PlanQK (Plattform und Ökosystem für Quantenunterstützte Künstliche Intelligenz) vertreten.
Mit der Expertise in den Bereichen des Maschinellen Lernens und Quantum Computing unterstützen wir Industriepartner bei der Umsetzung und Entwicklung von Quantenunterstützten KI-Algorithmen für diverse Business Use Cases. Weitere Informationen, finden Sie unter PlanQK.

9. Das QAR-Lab Kompetenzteam


Prof. Dr. Claudia
Linnhoff-Popien

(Leitung)

 


Thomas Gabor

Carsten Hahn

Asst. Prof. Dr. Sebastian Feld

Christoph Roch

Irmengard Sax

Sebastian Zielinski

10. Weiterführende Links

11. Aktivitäten / Vorträge / Publikationen

Alle Meldungen / Zum Archiv

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Prof. Dr. Linnhoff-Popien beim Roundtable zur QuantenTechVision Bayern

„Quantentechnologien sind Zukunftstechnologien mit großen Chancen und wachsenden Anwendungsmärkten“, schreiben die bayerischen Staatsminister Hubert Aiwanger, Bernd Sibler und Judith Gerlach. Zur Koordination der Aktivitäten im Rahmen der QuantenTechVision Bayern wurde Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien, Leiterin des QAR-Labs, neben anderen Experten aus Bayern um Mitwirkung gebeten. Ziel dieser Gruppe ist eine gute „zukünftige Entwicklung dieser Schlüsseltechnologie (mehr…)

Nationale Roadmap Quantencomputing mit dem QAR-Lab

Frau Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien wurde in den Expertenrat zur Erstellung einer nationalen Roadmap für Quantencomputing berufen. Dieser wurde auf Beschluss von Frau Bundeskanzlerin Dr. Angela Merkel eingerichtet und von den Staatssekretären des Bundesministeriums der Finanzen, des Bundesministeriums für Bildung und Forschung sowie des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie unterstützt. Die Experten treffen sich erstmalig (mehr…)

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…)