Quanten-KI: AutoQML bringt neuen Schwung in die Industrie

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Integration von Quantencomputing in die Künstliche Intelligenz verspricht, die industrielle Anwendung von KI auf ein neues Niveau zu heben. Mit dem Projekt AutoQML wird eine Brücke zwischen klassischem maschinellem Lernen und der Quantenwelt geschlagen.

Die Verbindung von Quantencomputing mit Künstlicher Intelligenz (KI) könnte die industrielle Landschaft revolutionieren. Das Forschungsprojekt AutoQML hat sich zum Ziel gesetzt, diese beiden Welten zu vereinen und so die Effizienz von KI-Anwendungen in der Industrie zu steigern. Unter der Leitung von USU und in Zusammenarbeit mit renommierten Partnern wie den Fraunhofer-Instituten IAO und IPA sowie Unternehmen wie GFT Integrated Systems und Trumpf, wurde eine Open-Source-Plattform entwickelt, die Methoden des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) mit quantengestützten Verfahren kombiniert.

Die Plattform von AutoQML zielt darauf ab, die Entwicklung komplexer KI-Modelle auch für Unternehmen zugänglich zu machen, die nicht über spezialisierte Data-Science-Teams oder Quantenexpertise verfügen. AutoML-Tools erleichtern bereits heute viele Schritte bei der Erstellung von KI-Modellen, wie die automatische Modellwahl oder das Hyperparameter-Tuning. Der entscheidende Vorteil von AutoQML liegt in der Ergänzung dieser Methoden durch quantenbasierte Algorithmen, die die Performance und Effizienz weiter steigern sollen.

Die technische Grundlage bildet eine modulare Bibliothek, die sowohl klassische als auch quantengestützte Verfahren bereitstellt. Diese ermöglicht eine einfache Konfiguration von ML-Anwendungen, etwa durch grafische Oberflächen zur Auswahl von Pipelines oder vordefinierte Anwendungsfälle. In der praktischen Erprobung, beispielsweise bei der vorausschauenden Wartung oder der automatisierten Qualitätskontrolle in der Produktion, haben die entwickelten Modelle klassische Verfahren nicht nur erreicht, sondern in einigen Fällen auch übertroffen.

Obwohl Quantencomputing in der Industrieanwendung noch in den Kinderschuhen steckt, versprechen Unternehmen wie IBM oder D-Wave eine kontinuierliche Weiterentwicklung der Hardware. Eine Analyse von McKinsey prognostiziert, dass Quantencomputing erst ab Mitte der 2030er-Jahre disruptives Potenzial in ausgewählten Industrien entfalten könnte, insbesondere in den Bereichen Chemie, Pharma und Logistik.

Die Einbindung von Mittelständlern wie KEB Automation oder Zeppelin zeigt, dass der Transfer in die industrielle Praxis mehr sein könnte als ein akademisches Experiment. Dennoch bleibt die Frage, wie viel Quanten-KI die Industrie tatsächlich benötigt und wie viel davon bloße Forschung auf Vorrat ist. AutoQML liefert einen Baukasten, der den Einstieg in diese komplexe Technologie erleichtern soll. Ob daraus ein echtes Werkzeug für den Mittelstand wird oder ein weiterer Open-Source-Ersatz für technologische Machbarkeitsstudien, wird sich erst zeigen, wenn die Industrie beginnt, es wirklich zu nutzen.

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