QuDA-KI

Im Vorhaben QuDa-KI werden zwei wissenschaftliche Ziele verfolgt. So wird die Qubit-basierte Repräsentation von (roboternahen) Datenströmen, insb. Sensorik und Aktuatorik, entwickelt, um diese in quantenerweiterten Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden zu können. Der Fokus liegt hierbei auf Qubit-basierten Minimalrepräsentationen von essenziellen Merkmalen, um mit den wenigen zurzeit zur Verfügung stehenden Qubits in der NISQ Ära Anwendungsfälle umsetzen zu können. Weiterhin werden klassische maschinelle Lernverfahren, insbesondere im überwachten Lernen, z.B. der Klassifikation, bzgl. neuer hybrider Quantenerweiterungen untersucht. Diese Erweiterungen sollen insbesondere für möglichst kleine Datenmengen optimiert werden, um das Zusammenspiel mit den Qubit-basierten Minimalrepräsentation zu ermöglichen.