Academia

Fraunhofer-Insti­tut für Produk­ti­ons­tech­nik und Automa­ti­sie­rung IPA, Team Quantencomputing

Mit den beiden Schwer­punk­ten quanten­ge­stütz­tes Maschi­nel­les Lernen und Quanten­si­mu­la­tion unter­sucht die Gruppe indus­trie­re­le­vante Anwen­dun­gen und Metho­den, um den Trans­fer in die breite indus­tri­elle Anwen­dung frühzei­tig zu unter­stüt­zen. Im Fokus stehen hierbei die Neu- und Weiter­ent­wick­lung von Quanten­al­go­rith­men unter beson­de­rer Berück­sich­ti­gung des aktuel­len Hardwarefortschritts.

Forschung

  • Machine Learning für und mit Quantencomputing
  • Quanten­si­mu­la­tion von quanten­me­cha­ni­schen Systemen

Kontakt

Marco Roth

Gruppenleiter Quantencomputing

Website

Stutt­gart

Aktivitäten

Kompe­tenz­zen­trum Quanten­computing Baden-Württem­berg (KQCBW) — Im KQCBW bündeln mehrere Fraunhofer-Insti­tute und Forschungs­part­ner Ihre Kompe­ten­zen für die Entwick­lung und Anwen­dung von Quantencomputern. 

AutoQML — AutoQML erlaubt einen niedrig­schwel­li­gen Zugang zu quanten­computing-basier­ten KI-Lösun­gen. Das offene Frame­work wurde im gleich­na­mi­gen Projekt erarbeitet. 

H2Giga – Degrad-El³ — Im Rahmen des Projekts wird Quanten­computing zur Lebens­dau­er­ana­lyse von Elektro­ly­seu­ren unter­sucht. Das Projekt ist Teil des Leitpro­jekts H2Giga.

sQUlearn — sQUlearn ist eine benut­zer­freund­li­che Biblio­thek für QML. Das Paket wurde spezi­ell für die nahtlose Integra­tion in herkömm­li­chen Tools

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