Datev treibt Quantencomputing im maschinellen Lernen voran

BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Datev eG hat sich mit mehreren Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft zusammengeschlossen, um die Potenziale des Quantencomputings für maschinelles Lernen zu erschließen. Im Rahmen des Forschungsprojekts Q-ROM, das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt gefördert wird, soll ein neuer Ansatz entwickelt werden, der die Effizienz von Quantenalgorithmen im Bereich des maschinellen Lernens steigert.

Die Datev eG, bekannt für ihre innovativen IT-Lösungen, hat ein ehrgeiziges Forschungsprojekt gestartet, das die Möglichkeiten des Quantencomputings im Bereich des maschinellen Lernens ausloten soll. Gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft, darunter die Duale Hochschule Baden-Württemberg und die Universität Hamburg, arbeitet Datev an der Entwicklung eines Quantum Read-Once-Memory (Q-ROM). Dieses Projekt wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt unterstützt und zielt darauf ab, die Effizienz von Quantenalgorithmen zu verbessern.

Das zentrale Problem, das Q-ROM adressiert, ist die fehlende Verfügbarkeit eines flüchtigen Massenspeichers für Quantencomputer, der mit dem RAM klassischer Computer vergleichbar wäre. Um dieses Defizit zu überwinden, wird ein Verfahren entwickelt, das Daten extrem komprimiert und in einen Quantenzustand transformiert. Diese Transformation ermöglicht es, große Datenmengen effizient auf einem Quantencomputer zu verarbeiten, was für das Training von Algorithmen im maschinellen Lernen entscheidend ist.

Ein wesentlicher Vorteil des Quantencomputings liegt in der Fähigkeit, Informationen in Qubits zu speichern, die weitaus mehr Daten als klassische Bits aufnehmen können. Diese Eigenschaft wird genutzt, um die Daten für das maschinelle Lernen zu verdichten und so die Effizienz der Algorithmen zu steigern. Das Projekt Q-ROM baut auf den Ergebnissen des vorherigen Projekts Quast auf, das sich mit der kombinatorischen Optimierung im industriellen Einsatz beschäftigte.

Die Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologie sind vielfältig. Datev liefert den Anwendungsfall für das Projekt, indem ein virtueller Assistent entwickelt wird, der auf Basis historischer Umsatzdaten Marktpotenziale analysiert und aktuelle Informationen über verfügbare Produkte bereitstellt. Diese datengetriebene Lösung könnte Unternehmen helfen, ihre Marktstrategien zu optimieren und schneller auf Veränderungen zu reagieren.

Das Projekt Q-ROM ist auf drei Jahre angelegt und wird unter der Trägerschaft des Technologiezentrums des Vereins Deutscher Ingenieure durchgeführt. Neben Datev und den bereits genannten akademischen Partnern ist auch das Tech-Unternehmen Data Cybernetics als Konsortialführer beteiligt. Diese Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft soll die Entwicklung von Quantum Machine Learning (QML) vorantreiben und neue Standards für die Nutzung von Quantencomputern im Bereich der Künstlichen Intelligenz setzen.

Die Fortschritte in diesem Bereich könnten weitreichende Auswirkungen auf die IT-Branche haben. Experten sehen in der Integration von Quantencomputing und maschinellem Lernen ein enormes Potenzial, das die Art und Weise, wie Unternehmen Daten verarbeiten und analysieren, revolutionieren könnte. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, könnte nicht nur die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Vorhersagen verbessern, sondern auch neue Anwendungsfelder für Künstliche Intelligenz erschließen.

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