LONDON (IT BOLTWISE) – Fraunhofer IIS treibt mit QC-Train ein Forschungsprojekt voran, das KI-Training in einem hybriden Ansatz teilweise auf Quantenprozessoren verlagert. Ziel ist, besonders rechenintensive Operationen nicht vollständig, aber gezielt quantumseitig auszuführen. Erste technische Prognosen sprechen von einer möglichen bis zu 100-fachen Reduktion beim Ressourcenbedarf. Ob das in realen Benchmarks erreicht wird, ist jedoch Teil der dreijährigen Validierung.
Der Engpass beim KI-Training ist inzwischen nicht nur Rechenzeit, sondern auch Energie- und Speicherbedarf. Große Sprachmodelle wachsen in Datengröße und Modellumfang, wodurch klassische Trainingspipelines in Rechenzentren zunehmend an wirtschaftliche Grenzen stoßen. Genau an dieser Stelle setzt das Projekt QC-Train an: Es will prüfen, ob Quantencomputer zumindest einzelne Bausteine des Trainingsprozesses effizienter übernehmen können, ohne gleich den kompletten Workflow auf Quantenhardware umzuschalten.
Technisch verfolgt QC-Train ein hybrides Verfahren. Klassische Prozessoren und Beschleuniger bleiben im Einsatz, während besonders ressourcenintensive mathematische Operationen auf Quantenprozessoren ausgelagert werden. Damit verschiebt sich der Fokus weg von „End-to-End-Quantenlernen“ hin zu einer Aufteilung des Rechenjobs in Teilberechnungen, die von der Quantenebene potenziell profitieren. Fraunhofer IIS nennt auf Basis erster technischer Prognosen einen Rückgang des Ressourcenbedarfs um bis zu den Faktor 100; ein Training würde dann im besten Fall nur noch ein Hundertstel der bisherigen Rechenressourcen benötigen. Ob diese Größenordnung unter realistischen Bedingungen erreichbar ist, bleibt aber eine offene Frage, die durch Messungen belegt oder widerlegt werden muss.
Ein zentrales Hindernis ist aktuell die begrenzte Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von Qubits. Die bislang verfügbaren Quantencomputer können noch keine beliebig großen und komplexen Berechnungen vollständig tragen; damit ist auch die Hoffnung auf „beliebige“ KI-Trainingsphasen auf Quantenhardware zunächst zu eng gefasst. Das Projektteam will deshalb nicht versuchen, komplette Trainingsläufe zu ersetzen, sondern gezielt jene Rechenschritte zu identifizieren, bei denen selbst die heute verfügbare Hardware Vorteile liefern könnte. In der Praxis bedeutet das, Trainingsmethoden darauf zu prüfen, ob sie sich für Quantenprozessoren überhaupt sinnvoll abbilden lassen, und anschließend Robustheit, Skalierbarkeit und Leistung der jeweiligen Ansätze gegeneinander zu bewerten.
Aus den Ergebnissen sollen Softwarewerkzeuge entstehen, die zwei Dinge zusammenbringen: zum einen die Erkennung geeigneter Anwendungsfälle, zum anderen die automatische oder zumindest systematische Aufteilung der Berechnungen zwischen klassischer und quantenbasierter Hardware. Erst danach rücken Benchmarks in den Mittelpunkt, weil nur sie zeigen können, ob das Hybridmodell tatsächlich weniger Ressourcen braucht oder schneller arbeitet als rein klassische Ansätze. Dafür sollen Modelle mit Trainingsdaten der beteiligten Anwendungspartner entwickelt und auf unterschiedlichen Systemen ausgeführt werden. Genau diese Vergleichbarkeit ist für Unternehmen entscheidend, denn „bessere“ Resultate in frühen Simulationen lassen sich in der Regel nur dann in einen Business Case übersetzen, wenn sie sich unter nachvollziehbaren Lastprofilen und Messgrößen wiederholen.
Organisatorisch ist QC-Train auf drei Jahre ausgelegt. Neben dem Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen sind die Unternehmen infoteam Software und OptWare beteiligt, während DATEV und Schaeffler Technologies als Anwendungspartner begleiten. Förderseitig kommt Unterstützung über das Bayerische Verbundforschungsprogramm Digitalisierung. Ein fertiges Produkt oder bereits nachgewiesene Einsparungen gibt es damit noch nicht; die angekündigte 100-fache Reduzierung ist vorerst ein Forschungsziel beziehungsweise eine Prognose. In einer solchen Phase verschiebt sich die Bewertungslogik: Statt „funktioniert oder nicht“ steht die Frage im Vordergrund, welche Teiloperationen sich stabil und reproduzierbar ausführen lassen und wie stark der Overhead durch Hybridisierung, Datenübergaben und Fehlerrobustheit tatsächlich zu Buche schlägt.
Wenn der Ansatz funktioniert, dürfte sich das Einsatzziel realistischerweise zunächst eher in Richtung Ergänzung als Ersetzung bewegen. Quantenprozessoren würden klassische KI-Beschleuniger zunächst nicht vollständig ersetzen, sondern bei besonders aufwendigen Teilberechnungen ergänzend hinzugezogen werden. Damit entstünde für Quantenhardware ein konkreteres Anwendungsgebiet als reine Forschungsdemonstrationen: nicht als universelle Rechenmaschine für ganze Trainingsläufe, sondern als spezialisierte Komponente in einer Pipeline. Für Teams, die heute bereits GPUs für Training und Inferenz nutzen, wäre das vor allem eine Frage der Systemarchitektur – also wie sich Workloads so zerlegen lassen, dass die Quantenkomponente nur dann aktiv wird, wenn sie messbar einen Vorteil liefert.
Für die KI-Industrie und die Entwicklerpraxis ist die entscheidende Erkenntnis deshalb weniger die spektakuläre Zahl, sondern die experimentelle Methodik. QC-Train setzt auf die schrittweise Validierung von Teiloperationen, auf Bewertungsmetriken zu Robustheit, Skalierbarkeit und Performance sowie auf praxisnahe Benchmarks mit Partnerdaten. Genau diese Kette entscheidet darüber, ob Quantencomputer mittelfristig als Bestandteil produktionsnaher KI-Workflows betrachtet werden können. Sobald belastbare Ergebnisse vorliegen, dürfte zudem auch der Tooling-Bedarf steigen – von der Workload-Partitionierung bis zur Laufzeitplanung für hybride Systeme, die Energie- und Ressourcenverbrauch sichtbar mitdenken.
💳 Amazon-Kreditkarte mit 2.000 Euro Limit bestellen!
🔥 Heutige Hot Deals bei Amazon: Bis zu 80% Rabatte!
🎉 Amazon Haul-Store für absolute Schnäppchenjäger!
- ★ 23-stufiges KI-Go-Training – Für Spieler mit Grundkenntnissen der Regeln – Entwickelt als intelligenter Trainingspartner passt sich die KI Spielern von 18K bis 9D an. Ideal für alle, die die Grundregeln bereits beherrschen und ihr Spiel verbessern möchten.
- IHR EMOTIONALER AI-BEGLEITER: Eiliko ist mehr als nur ein Anhänger, es ist ein charismatischer KI-Freund. Mit einem dynamischen LED-Bildschirm, der eine Vielzahl von animierten Gesichtern und Ausdrucksformen anzeigt, reagiert er auf Ihre Interaktionen mit einzigartiger Persönlichkeit und Charme.
- NIEDLICHER BEGLEITER: Eilik ist der ideale Begleiter für Kinder und Erwachsene, die Haustiere, Spiele und intelligente Roboter lieben. Mit vielen Emotionen, Bewegungen und interaktiven Funktionen.
- 【XL-Größe für gedeihende Pflanzen】Geben Sie Ihren Pflanzen den Raum, den sie verdienen! Unser verbessertes, großes 13,7 cm großes Design bietet Platz für Pflanzen mit einem Durchmesser von bis zu 8,9 cm und damit deutlich mehr Platz für Wurzelwachstum und Pflanzengesundheit im Vergleich zu kleineren, veralteten Modellen. Die Produktabmessungen betragen 13,6 x 13,6 x 13,2 cm und das Gerät wiegt nur 355 g.
- V28 Update - JETZT MIT NEUEN FUNKTIONEN! Als Reaktion auf das Ladeproblem von Loona haben wir das automatische Aufladen 2.0 verbessert. Diese Optimierung hilft Loona, die Ladewege in verschiedenen Szenarien zu erkennen und anzupassen, um die Erfolgsquote beim automatischen Aufladen zu erhöhen. Mobile Hotspots können sich mit Loona verbinden und überwinden WLAN-Einschränkungen, sodass Sie jederzeit und überall mit Loona interagieren können.
- Die besten Bücher rund um KI & Robotik!
- Die besten KI-News kostenlos per eMail erhalten!
- Zur Startseite von IT BOLTWISE® für aktuelle KI-News!
- IT BOLTWISE® kostenlos auf Patreon unterstützen!
- Aktuelle KI-Jobs auf StepStone finden und bewerben!
- Künstliche Intelligenz: Dem Menschen überlegen – wie KI uns rettet und bedroht | Der Neurowissenschaftler, Psychiater und SPIEGEL-Bestsellerautor von »Digitale Demenz«
Du hast einen wertvollen Beitrag oder Kommentar zum Artikel "QC-Train: Hybrides KI-Training mit Quantenprozessoren für bis zu 100-fach weniger Ressourcen" für unsere Leser?
#Sophos
#AmazonPrime
#Bestseller
Es werden alle Kommentare moderiert!
Für eine offene Diskussion behalten wir uns vor, jeden Kommentar zu löschen, der nicht direkt auf das Thema abzielt oder nur den Zweck hat, Leser oder Autoren herabzuwürdigen.
Wir möchten, dass respektvoll miteinander kommuniziert wird, so als ob die Diskussion mit real anwesenden Personen geführt wird. Dies machen wir für den Großteil unserer Leser, der sachlich und konstruktiv über ein Thema sprechen möchte.
Du willst nichts verpassen?
Du möchtest über ähnliche News und Beiträge wie "QC-Train: Hybrides KI-Training mit Quantenprozessoren für bis zu 100-fach weniger Ressourcen" informiert werden? Neben der E-Mail-Benachrichtigung habt ihr auch die Möglichkeit, den Feed dieses Beitrags zu abonnieren. Wer natürlich alles lesen möchte, der sollte den RSS-Hauptfeed oder IT BOLTWISE® bei Google News wie auch bei Bing News abonnieren.
Nutze die Google-Suchmaschine für eine weitere Themenrecherche: »QC-Train: Hybrides KI-Training mit Quantenprozessoren für bis zu 100-fach weniger Ressourcen« bei Google Deutschland suchen, bei Bing oder Google News!