QuMAL-KI

Quantenbeschleunigtes Multi-Agenten Lernen für langzeitautonome robotische Anwendungen

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Im Forschungsvorhaben QuMAL-KI – Quantenbeschleunigtes Multi-Agenten Lernen für langzeitautonome Roboter – sollen zur Beschleunigung von Verfahren des Deep Reinforcement Learning für mehrere Agenten existierende Quantenalgorithmen evaluiert, sowie neue Quantenalgorithmen entwickelt werden. Diese sollen anschließend mit klassischen Verfahren des Deep Reinforcement Learning in ein hybrides Framework für Quanten/Klassisches Multi-Agenten Deep Reinforcement Learning integriert werden. Die Algorithmenentwicklung und –integration ist hier ausdrücklich explorativ und im Bereich der Grundlagenforschung zu verorten (TRL-1). Um die Praktikabilität, aber auch die Grenzen der entwickelten Verfahren zu evaluieren und zu demonstrieren, ist eine Erprobung in einem einfachen, aber realitätsnahen Szenario mit mindestens zwei Robotern im Vorhaben vorgesehen (TRL-2 – TRL-3).

Laufzeit: 01.12.2022 bis 30.11.2026
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH & Universität Bremen
Fördergeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Förderkennzeichen: 50RA2208A
Anwendungsfelder: Quantum Computing

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zuletzt geändert am 09.05.2022
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