QuDA-KI

Qubit-basierte Datenrepräsentationen für klassisches Maschinelles Lernen und Simulationen

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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.

Laufzeit: 01.10.2022 bis 30.09.2025
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH & Universität Bremen
Fördergeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Förderkennzeichen: 50RA2206
Anwendungsfelder: Quantum Computing

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zuletzt geändert am 09.05.2022
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