Das Forschungsprojekt IgnisQNC verfolgt das Vorhaben, einen neuen Ansatz für vertrauenswürdiges quantenbasiertes Lernen zu entwickeln: Quantum Neural Computing (QNC). Das übergeordnete Ziel des Verbunds ist es, QNC als vertrauenswürdigen und hardwarekompatiblen Ansatz für angewandte Quanten-KI wissenschaftlich zu fundieren, technisch umzusetzen und auf realen Quantenplattformen zu validieren. Untersucht wird, wie Quantenzustände und Messprozesse so strukturiert werden können, dass sie neuronale Informationsverarbeitung unterstützen. Das zu lösende Problem liegt in der Lücke zwischen dem theoretischen Potenzial quantenbasierter Lernverfahren und ihrer praktischen Einsetzbarkeit. Für Anwendungen mit komplexen und sicherheitsrelevanten Daten fehlen solche Modelle, die ressourcenschonend, robust, erklärbar und plattformübergreifend vergleichbar sind. Die von IgnisQNC entwickelten Ansätze werden zunächst simuliert, anschließend auf realer Quantenhardware erprobt und mit etablierten Verfahren verglichen.

Das Projekt wir in Kooperation mit der Lancaster University, der Universidad Pablo de Olavide, der Aqarios GmbH und der TU Bergakademie Freiberg erfolgen. Projektlaufzeit startet planmäßig 2026-2029, mit einem Gesamtbudget von 1,8 Mio. Euro für Anwendungen in Biometrie und medizinischer Diagnostik mit Quantum AI. Wir freuen uns auf spannende Jahre der Forschung!