Quantencomputing trifft auf KI: Neue Perspektiven für maschinelles Lernen

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Schnittstelle zwischen Quantencomputing und Künstlicher Intelligenz eröffnet neue Perspektiven für die Zukunft des maschinellen Lernens. Auf dem 33. Europäischen Symposium für Künstliche Neuronale Netze (ESANN 2025) präsentierte das DLR Institut für KI-Sicherheit aktuelle Forschungsergebnisse zu diesem zukunftsweisenden Thema.

Die Verbindung von Quantencomputing und Künstlicher Intelligenz (KI) bietet eine faszinierende Aussicht auf die Zukunft des maschinellen Lernens. Auf dem 33. Europäischen Symposium für Künstliche Neuronale Netze (ESANN 2025) stellte das DLR Institut für KI-Sicherheit seine neuesten Forschungsergebnisse vor, die sich mit dieser spannenden Schnittstelle beschäftigen. Die Veranstaltung bot eine Plattform für den Austausch mit führenden Köpfen der internationalen KI-Community.

Im Mittelpunkt der wissenschaftlichen Session des DLR-Instituts standen innovative Ansätze, die klassische KI-Systeme durch Quantentechnologien erweitern und verbessern können. Besonders im Fokus waren die klassische Vorverarbeitung für Quanten-KI, effiziente Kodierungsstrategien und quantenklassische Hybridmodelle. Diese Ansätze versprechen, die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen erheblich zu steigern.

Ein zentrales Thema war die effiziente Kodierung hyperspektraler Bilddaten durch Tensornetzwerke für Klassifizierungsaufgaben. Diese Methode stellt einen entscheidenden Schritt für die praktische Anwendung von Quantencomputern in der Bildverarbeitung dar. Tensornetzwerke mit Normalisierungsbedingungen, die für effizientes quanten-maschinelles Lernen mittels DMRG (Density Matrix Renormalization Group) eingesetzt werden, verbessern die Recheneffizienz von Quanten-KI-Systemen signifikant.

Ein weiteres Highlight war ein innovativer hybrider Quanten-Annealing-Ansatz zur Vorhersage von Baggerpreisen, entwickelt vom Fraunhofer IAO. Dieses Beispiel zeigt die praktische Anwendung von Quantenmethoden in der Industrie. Die Analyse des Trade-offs zwischen Expressivität und Generalisierungsfähigkeit von Quanten-Kernelmethoden ist eine grundlegende Forschung, die hilft, die theoretischen Grenzen und Möglichkeiten von Quanten-KI zu verstehen.

Die ESANN 2025 bot eine ideale Plattform für den wissenschaftlichen Austausch. Besonders die hybriden Quanten-KI-Ansätze, die klassische Methoden mit Quantentechnologien kombinieren, stießen auf großes Interesse. Die intensiven Diskussionen über Quanten-Tensornetzwerke und quanteninspirierte Methoden haben nicht nur neue Forschungsperspektiven eröffnet, sondern auch wertvolle Kontakte zu anderen Experten geschaffen.

Das DLR Institut für KI-Sicherheit entwickelt durch interdisziplinäre Zusammenarbeit Technologien für den sicheren und zuverlässigen Einsatz von KI, auch in Verbindung mit Quantenmethoden. Die Erkenntnisse aus der ESANN helfen, die Zukunft der KI aktiv mitzugestalten. Das Institut freut sich darauf, seine Forschung weiter voranzutreiben und gemeinsam mit der wachsenden QML-Community (Quantum Machine Learning) die Möglichkeiten von Quanten-KI zu erforschen.

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