Quantenmaschinelles Lernen für robotische Anwendungen
Bild: DFKI, Florian CordesIn den drei vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderten Projekten QuDA-KI, QuBER-KI und QuMAL-KI arbeiten das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Universität Bremen daran, quantenunterstützte maschinelle Lernverfahren für robotische Anwendungen nutzbar zu machen. Durch die Entwicklung bedarfsorientierter und niedrigschwelliger Qualifikationsbausteine wollen die Wissenschaftler dazu beitragen, dem Fachkräftemangel im Technologiefeld der quantenbasierten Künstlichen Intelligenz entgegenzuwirken. Die untersuchten Verfahren umfassen neben rein quantenbasierten Ansätzen auch hybride Verfahren, bei denen bestimmte Anteile des Algorithmus auf Quantencomputer ausgelagert werden, während die Verarbeitung des restlichen Teils auf einem klassischen Computer erfolgt.
Bild: DFKI, Florian CordesIn den drei vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderten Projekten QuDA-KI, QuBER-KI und QuMAL-KI arbeiten das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Universität Bremen daran, quantenunterstützte maschinelle Lernverfahren für robotische Anwendungen nutzbar zu machen. Durch die Entwicklung bedarfsorientierter und niedrigschwelliger Qualifikationsbausteine wollen die Wissenschaftler dazu beitragen, dem Fachkräftemangel im Technologiefeld der quantenbasierten Künstlichen Intelligenz entgegenzuwirken. Die untersuchten Verfahren umfassen neben rein quantenbasierten Ansätzen auch hybride Verfahren, bei denen bestimmte Anteile des Algorithmus auf Quantencomputer ausgelagert werden, während die Verarbeitung des restlichen Teils auf einem klassischen Computer erfolgt.
Intelligenz (DFKI) Deutsches Forschungszentrum für Künstl.
Dieser Artikel erschien in ROBOTIK UND PRODUKTION Newsletter 19 2023 - 17.05.23.Für weitere Artikel besuchen Sie www.robotik-produktion.de