Mit dem internationalen Symposium »ML4QT – Machine Learning to Advance Quantum Technologies« hat Heilbronn Anfang Juli ein starkes Signal im Zukunftsfeld der Quanten-KI gesetzt. Führende Köpfe aus Wissenschaft und Industrie – u. a. von der renommierten University of Waterloo (Kanada), aus der deutschen Forschung und europäischen Quantenwirtschaft – diskutierten in der experimenta aktuelle Fortschritte an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz (KI) und Quantencomputing.

Eine Prognose vom Marktanalyst Gartner geht davon aus, dass sich 80 Prozent aller Softwareentwickler und -entwicklerinnen bis 2027 weiterbilden müssen, wenn sie mit der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz Schritt halten wollen. Allerdings ist KI nicht die einzige Technologie, die sie herausfordert: Quantencomputing (QC) könnte Künstliche Intelligenz auf ein völlig neues Level heben. Welche Potenziale birgt QC für KI? Lohnt sich die Beschäftigung mit QC schon, oder ist das alles noch Zukunftsmusik? Ein Blick auf das automatisierte maschinelle Lernen gibt erste Antworten.

Quantencomputing (QC) wird sowohl auf nationaler als auch auf EU-Ebene als künftige Schlüsseltechnologie eingestuft. Das immense Potenzial dieser Technologie kann disruptive Auswirkungen auf die Wirtschaft und somit für die Souveränität Deutschlands und der EU haben.
Der vorliegende Bericht beleuchtet Aspekte zur Stärkung des deutschen Quantencomputing Ökosystems. Im Fokus steht dabei die digitale Infrastruktur. Der Bericht fasst die Ergebnisse des »Innovationsprojektes QC Next« zum Thema »Quantencomputing Software Stack« zusammen.

Mit der Gründung des institutsübergreifenden Fraunhofer-Labs »flaQship« bündeln das Fraunhofer IAO, das Fraunhofer IPA und das IAT der Universität Stuttgart ihre Forschungskompetenzen. Im Fokus des Labs steht anwendungsorientiertes Quantencomputing in Stuttgart und Heilbronn.

Im Verbundprojekt AutoQML haben die Fraunhofer-Institute IAO und IPA gemeinsam mit sieben Industriepartnern eine gleichnamige Anwendungssoftware entwickelt. Die Open-Source-Software AutoQML verknüpft Quantencomputing und Maschinelles Lernen. So werden Algorithmen des Quanten-Machine-Learnings ohne tiefgehendes Fachwissen nutzbar.

Im Rahmen eines Forschungsprojekts haben das Fraunhofer IAO und die Bundesdruckerei GmbH wesentliche Fortschritte im Bereich des Quantum Machine Learning (QML) erzielt. Gemeinsam wurde ein innovatives Modell zur Anomalie- und Betrugserkennung bei Kreditkartentransaktionen entwickelt, das auf Methoden des Quanten-Kernel basiert.

Das Fraunhofer IAO und die Hochschule Heilbronn (HHN) kooperierten im derzeitigen Semester im Rahmen eines Kurses zum Thema Quantencomputing (QC). Wie diese Technologie die Zukunft der Informatik und weiterer Fachbereiche prägen kann, können Studierenden praxisnah von den Expertinnen und Experten des Instituts und der Hochschule Heilbronn erfahren. Die Kooperation wird mit einer QC Winter School und einer Ringvorlesung fortgesetzt.

Mithilfe der Förderung der Dieter Schwarz Stiftung wird die Fraunhofer-Gesellschaft ihre bisherigen Aktivitäten in Heilbronn, die das Fraunhofer IAO federführend initiiert und vorangetrieben hat, deutlich ausbauen. Ab 2025 werden insgesamt acht Forschungs- und Innovationszentren (FIZ) wichtige Impulse für Innovationen in Deutschland setzen und Kooperationsangebote für die Wirtschaft schaffen.

Wo liegen die aktuellen Potenziale und Bedarfe der Zukunftstechnologie Quantencomputing? Dieser Frage geht eine Studie des Fraunhofer IAO nach, die von der Dieter Schwarz Stiftung gefördert wurde. Sie identifiziert die wichtigsten Handlungsfelder aus Sicht internationaler Expertinnen und Experten und zeigt zentrale Ansatzpunkte zur Stärkung des Ökosystems auf. Die Studie dient als Grundlage für einen Roadmapping-Prozess, der die Potenziale des Quantencomputings für die Region Heilbronn-Franken erschließen soll.