Kurzbeschreibung
Dieses Praktikum vermittelt die Fähigkeit, Anwedungsfälle aus den Bereichen der Optimierung un dem maschinellen Lernen für Quantencomputer zu modellieren und darüber hinaus einen Einstieg in die praktische Arbeit mit existierenden Quantencomputern. Dafür stehen im QAR-Lab derzeit vier Rechner zur Verfügung: Das IBM Q System Two, der IonQ Forte, der Fujitsu DAU und der D-Wave Advantage2.0. In Kooperation mit namhaften Partnern aus der Industrie (SAP und Siemens) werden Aufgabenstellungen mit starker Relevanz für praktische Anwendungen vergeben. Bis zu 24 Studierende haben in Gruppen die Möglichkeit, je eine Aufgabenstellung auf verschiedenen Rechnern auszuführen und zu vergleichen. Das Praktikum schließt mit einer Präsentation der Ergebnisse vor unseren Industriepartnern ab.
Veranstalter |
Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien, Prof. Dr. Thomas Gabor Für alle Fragen bzgl. Verlauf und Anmeldung melden Sie sich bitte bei maximilian.zorn@ifi.lmu.de. |
Hörerkreis |
Studierende der Informatik und Medieninformatik im Hauptstudium, |
Umfang |
6 SWS zzgl. Heimarbeit (v.a. in der Projektphase) (siehe Einschränkungen DHP) Der Kurs besteht aus zwei Teilen à 6 ECTS, für insgesamt 12 ECTS. Ein Bestehen von Teil 1 des QCPs ist Zulassungsvorraussetzung für Teil 2. |
Termin(e) |
Termine und Räumlichkeiten werden auf der entsprechenden LSF Kursseite bekannt gegeben. |
Betreuer |
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Prüfung |
Prüfer: Prof. Dr. Thomas Gabor, Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien Prüfungsform: Projekt-Abgabe und Präsentation. |
Aktuelles
- Die Seite zu dieser Veranstaltung ist ab sofort online.
Inhalt des Praktikums
Quantencomputing ermöglicht effizientere Ansätze zur Lösung zentraler Probleme der Informatik durch die Nutzung quantenmechanischer Effekte. Mit der zunehmenden Größe und Qualität aktueller Quantencomputer ist es bereits heute möglich diesen Quantenvorteil in der Praxis nachzuweisen. Die Herausforderung besteht im Allgemeinen darin mit den im Quantencomputing zusätzlich zur Verfügung stehenden algorithmischen Bausteinen Lösungsverfahren zu entwickeln, die einen anwendungsrelevanten Quantenvorteil ermöglichen.
Dieses Praktikum stellt eine Einführung in den anwendungsorientierten Einsatz von Quantencomputing dar. Hierbei werden Ansätze aus dem Bereich Quantenoptimierung zur Lösung praxisrelevanter Probleme konzipiert, implementiert und analysiert. Dabei kommt „echte“ Quantenhardware der Hersteller IBM, IonQ, Fujitsu und D-Wave Systems zu Einsatz.
Eine Auswahl der behandelten Themen lautet:
- Grundlagen des Quantencomputings
- Mathematische Modellierung
- Optimierung
- Quantum Annealing
- Quantenoptimierungsalgorithmen
- Einführung in verschiedene QC-Plattform SDKs
Ablauf
Das Praktikum gliedert sich organisatorisch in zwei Teile, sowie inhaltlich in zwei Phasen: In der dreiwöchigen Theoriephase werden Grundlagenkenntnisse vermittelt, während in der Praxisphase (startend ab der vierten Woche) in Gruppen an jeweils einer Aufgabenstallung gearbeitet wird. Die Gruppeneinteilung und Themenvergabe findet voraussichtlich Ende der 3. Semesterwoche statt. Im Rahmen der Projektphase wird pro Gruppe eine ca. zehnseitige wissenschaftliche Arbeit erstellt, die insbesondere die eigene Methodik und erzielte Ergebnisse beinhaltet.
Anmeldung
Anmeldung erfolgt ab diesem Semester über die LSF Zentralanmeldung.
Genauere Informationen sind hier zu finden.
Die Teilnahme am Praktikum ist ab Ende der ersten Vorlesungswoche verbindlich. Der spätere Abbruch führt zu Nichtbestehen des Praktikums sowie einem Malus für die Bewerbung auf zukünftige Praktika.
Material / Literatur
Folien, Übungsblätter und zugehörige Lösungen werden über Moodle zur Verfügung gestellt. Es findet keine Korrektur oder Besprechung der Übungsaufgaben statt, Nachfragen bitte direkt an die Betreuer stellen.
Literatur
Als Begleitliteratur werden die folgenden Bücher und Paper empfohlen:
- Nielsen & Chuang (2010). Quantum Computation and Quantum Information (2nd ed.). Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 978-1-107-00217-3.
- Schuld & Petruccione (2021). Supervised Learning with Quantum Computers. Springer Interational Publishing. doi:10.1007/978-3-030-83098-4.
- Homeister (2015). Quantum Computing verstehen. Springer Fachmedien Wiesbaden. ISBN 3-658-10455-4.
- Albash (2018). Adiabatic Quantum Computation. American Physical Society (APS). doi:10.1103/revmodphys.90.015002.
- McGeoch (2014). Adiabatic Quantum Computation and Quantum Annealing: Theory and Practice. Morgan & Claypool Publishers. ISBN 978-1-62705-592-5.
- Venegas-Andraca (2018). A cross-disciplinary introduction to quantum annealing-based algorithms. Contemporary Physics, 59(2), 174-197. doi:10.1080/00107514.2018.1450720.
Disclaimer
Ggf. werden Termine dieser Veranstaltung nach Absprache online abgehalten. Für diese Termine gelten zudem einige Regeln, die im realen Leben ohnehin selbstverständlich wären, auf die wir hier aber explizit hinweisen möchten:
- In Live-Veranstaltungen bitten wir um einen disziplinierten Umgang mit Audio (normalerweise aus) und Bandbreite (Video nach Bedarf).
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Wer eine dieser Regeln verletzt, muss damit rechnen, von der fraglichen Veranstaltung ausgeschlossen zu werden und wir behalten uns weitere Schritte vor.
