(10.02.2022/München) Das Quantum Application & Research Lab (QAR-Lab) am Institut für Informatik der LMU bringt Quantencomputing weiter in die Anwendung und hat neue Erkenntnisse vorgestellt. Im November 2021 war die zweiten Challenge „Quantum Computing Optimization“ gestartet, am 10. Februar 2022 präsentierten 24 Studierende der Informatik den Industriepartnern die Resultate. Die Leiterin des QAR-Lab, Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien freute sich über die Erkenntnisse aus dem mehrmonatigen Praxis-Projekt der LMU mit den Partnern E.ON, Bayer und Evonik Industries. Die Studierenden hatten je einen Anwendungsfall der Unternehmen auf drei Quantencomputern sowie einem quanteninspirierten Rechner ausgeführt. 43 Personen nahmen an der virtuellen Abschlusspräsentation teil, die Ergebnisse werden teilweise noch vertraulich behandelt.

  Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien bedankte sich bei den Studierenden für ihre Arbeiten und bei den Wirtschaftspartnern für die intensive Beteiligung. Das im Jahr 2016 gegründete QAR-Lab verfolge das Ziel, Quantencomputing einem breiten Nutzerkreis in Forschung und Wirtschaft zugänglich zu machen. Diesem Ziel komme man ein großes Stück näher.

Die Unternehmen E.ON, Bayer und Evonik Industries hatten für die „Optimization Challenge“ Anwendungsfälle aus der Praxis – sogenannte Use Cases – zur Verfügung gestellt. Die Studierenden der Informatik sollten dazu die verschiedenen Optimierungsszenarien auf drei verschiedenen Quantencomputern und einem quanteninspirierten Rechner ausführen. Ziel war es, die Use Cases auf den vier Rechnern zu programmieren um im Vergleich herauszufinden, welche Hardware für die jeweilige Problemstellung das optimalste Ergebnis liefert.

Der Anwendungsfall von E.ON beinhaltete die Optimierung der Personalplanung im Call Center. Die Problemstellung von Evonik war ein „General Purpose Optimizer“ und der Use Case von Bayer behandelte die Optimierung einer Supply Chain.

Der QAR-Lab Wissenschaftler Jonas Stein, Organisator der Veranstaltung, erläuterte zu Beginn das Quantenmechanische Modell und die aktuell existierende Quanten Hardware. Im Endeffekt gehe es um die Frage: Wie schafft man es, in den Grundzustand eines physikalischen Systems zu kommen, denn dieser codiere die Lösung des Optimierungsproblems.

Im Hauptteil des Abends präsentierten die drei Studierenden-Teams jeweils ihre vier Ergebnisse.

• Use Case des Energiekonzerns E.ON: Hier wurde eine reine kombinatorische Optimierung durchgeführt. Aufgabenstellung war die Optimierung der Personalplanung im Call-Center. Hier lieferten die Testläufe gute Ergebnisse, das industrielle Problem war insgesamt gut geeignet für Quantenansätze. Es wurde ein Programm mit grafischer Benutzeroberfläche entwickelt, um den niederschwelligen Einsatz von Quantencomputing in der Praxis zu ermöglichen.

• Im Use Case des Unternehmens Evonik Industries waren vielversprechende Lösungen bis zu einer gewissen Genauigkeit machbar.

Fazit: Allmählich größere Probleme lösbar

im Vergleich zur ersten Challenge im Sommer 2021 waren dank neuer Hardware nun größere Probleme lösbar. Allerdings hat sich der Zugriff auf die Hardware softwareseitig weiterhin schwierig oder fehleranfällig gestaltet. Das Annealing Model lieferte weiterhin besser Ergebnisse als das Gate Model, teilweise funktionierte hier die Codierung bei Fujitsu, teils bei dem Rechner von D-Wave besser.

Als Ergebnis steht eine Proof-of-Concept Hardwareimplementierung für Kombinatorische und Kontinuierliche Optimierungsprobleme mit den neuen Erkenntnissen zur optimierten Problemformulierung.

Abschließend bedankten sich die Industrievertreter bei den Veranstaltern und Studierenden für den wochenlangen Einsatz in der „Quantum Computing Optimization Challenge“. Es stecke viel Zeit und Geld in den sogenannten Learnings, das Engagement der Universität schätze man sehr.

Dr. Ulf Hengstmann, Digital Transformation Lead R&D bei Bayer äußerte sich positiv über die ersten Ergebnisse. Man sei sich bewusst, dass die Systeme in diesen frühen Zeiten der Technologieentwicklung zwar noch fehleranfällig seien. Sie lieferten trotzdem bereits erste wichtige Erkenntnisse. Es sei eine spannende Entwicklung.

Der Informatik-Student Jonas Blenninger zeigte sich begeistert von der dreimonatigen Programmierarbeit: „Die Programmierung der Quantencomputer für einen echten Anwendungsfall aus der Industrie fand ich herausfordernd und sehr motivierend. Das Praktikum hat unglaublich viel Spaß gemacht und ich habe in diesen Monaten extrem viel gelernt.“

Der Informatik-Student Lennart Rietdorf war ebenfalls von der praxisnahen Anwendung begeistert, die vom Informatik Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme angeboten wurde: „Das Quanten-Computing-Praktikum war sehr lehrreich und interessant. Da es in Gruppenarbeit stattfindet, können sich die Team-Mitglieder gegenseitig in ihren Stärken ergänzen. Klasse war auch das fast immer verfügbare, sehr motivierte Dozenten-Team des QAR-Lab sowie die äußerst schnelle Notenbekanntgabe direkt nach dem Abschlussvortrag.“

Lehrstuhl-Doktorand Jonas Stein, der die Challenge betreute, fasste abschließend zusammen: „Für die Use Cases aus den Bereichen Produktion, Service und Produktentwicklung konnten die Studierenden erfolgreich innovative Quantencomputing-Lösungsansätze entwickeln und auf echter Quantenhardware testen. Insbesondere konnte dabei ein Proof of Concept für die Lösung von kontinuierlichen (statt der sonst üblichen kombinatorischen) Optimierungsprobleme durch Quantencomputing gezeigt werden. Auch mir hat es viel Spaß gemacht.“

Die Challenge des QAR-Labs dient der Förderung des Wissenschaft-Praxis-Transfers. Die Ergebnisse werden im Jahr 2022 in wissenschaftlichen Veröffentlichungen aufbereitet.

(15.12.2021/München) Bei dem heutigen Netzwerktreffen mit dem Themengebiet „Quantencomputing in der Praxis: branchenspezifische Use Cases“ waren Dr. Sigrid Auweter von der Smart Reporting GmbH und Leo Sünkel aus dem QAR-Lab bei Bayern Innovativ zu Gast. Der Einsatz von KI und Quantencomputing eröffnet neue Möglichkeiten in den unterschiedlichsten Anwendungsgebieten – so auch im medizinischen Bereich. Die Smart Reporting GmbH hat es sich zum Ziel gesetzt, radiologische Diagnoseverfahrungen und deren Berichterstattung zu optimieren. Hierfür arbeiten im Rahmen des Projekts PlanQK die Smart Reporting GmbH, gemeinsam mit dem Fraunhofer Institut und dem QAR-Lab der LMU München an dem Use Case „QKI-gestützte Diagnose von COVID-19 in Radiologieaufnahmen“. Die Grundidee ist der Einsatz von Quantencomputing zur Analyse von radiologischen Befunddaten und Aufnahmen der Lunge sowie der umliegenden Organe in Bezug auf die Diagnose von Covid-19.  

Ziel dieses Anwendungsfalls ist die automatische Klassifizierung der Lungen-CT-Bilder in drei Kategorien: Gesund, COVID 19-Pneumonie sowie sonstiger Befund. Zusätzlich wird der Schweregrad bei COVID 19-Pneumonie bestimmt, d.h. wie stark die Lunge von COVID19 angegriffen wurde. Daraus soll im Anschluss die beste Behandlungsmöglichkeit für den Patienten abgeleitet werden. Mit Hilfe von Quantum Machine Learning soll das gesamte Verfahren optimiert werden.

Am 15. Dezember 2021 veranstaltete das QAR-Lab der LMU einen „Kaminnachmittag“ für Studierende, die sich für den Bereich Quantencomputing interessieren. Das QAR-Lab des Lehrstuhls für Mobile und Verteilte Systeme der LMU unter Leitung von Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien bot 11 Themen an, zu denen Studierende Forschungsarbeiten leisten können. Nach tiefgehenden Untersuchungen sollen die Ergebnisse in wissenschaftlichen Veröffentlichungen zusammengefasst werden.

Jonas Stein, Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter im QAR-Lab moderierte die einstündige virtuelle Veranstaltung mit 34 Teilnehmern und erläuterte die Teilnahmemöglichkeiten für Interessierte. Er freute sich, dass das QAR-Lab interessierten Informatik-Studierenden neue Möglichkeiten für Forschungsarbeiten im Bereich Quantencomputing anbieten könne.
Insgesamt wurden 11 Themengebiete vorgestellt, die die Studierenden untersuchen können.

Den Auftakt machte Dr. Sebastian Feld, Ass. Professor am Quantum & Computer Engineering Department der TU Delft (NL), der im Jahr 2018 am Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme der LMU promoviert und das QAR-Lab mitbegründet hatte. Er erläuterte den Studierenden seine sechs Themen. Diese sollen tiefer erforscht und mathematisch beschrieben werden, z.B. Alternative Routen zum kürzesten Weg, Currency Arbitrage, Qubit Mapping Problem oder die Optimierung von Flugzeug Beladungen.

Daniel Ratke, CTO der AQARIOS GmbH, einer neuen Ausgründung des QAR-Labs, stellte kurz das Spin-off vor und freute sich, die Studierenden bei den Rechercheaufgaben zu betreuen. Er stellte drei Fälle vor, die zu untersuchen und auf verschiedenen Rechner zu erproben seien. Angeboten wurden zwei praktische Fälle sowie ein theoretisches Thema, das in einem Survey Paper zusammengefasst werden soll.

Jonas Stein stellt zwei Themen aus dem QAR-Lab vor, bei denen bereits erste Erprobungen an verschiedenen Quantencomputern durchgeführt worden seien. Deren Optimierungsprobleme sollen nun weiterführend untersucht werden. Stein erläuterte die Aufgabenstellungen und fasste die elf Themen für die Studierenden abschließend zusammen Die Studierenden der Informatik wurden gebeten, sich für ein jeweils geeignetes Thema bei den drei Betreuern zu melden, um zum Jahresbeginn die Arbeitsschritte festzulegen.

Die Veröffentlichungen der Ergebnisse sind als sog. Wissenschaftliche „Paper“ zum Sommersemester 2022 geplant.

(Darmstadt und München, 09. Dezember 2021)
Merck, ein führendes Wissenschafts- und Technologieunternehmen, hat heute bekannt gegeben, Mitglied des vom BMBF (Bundesministerium für Bildung und Forschung) geförderten Forschungsprojektes BAIQO (Bayesian Network Analysis and Inference via Quantum-assisted Optimization) zu sein. Dieses dreijährige Projekt wird im Verbund mit dem Quantum Applications & Research Laboratory (QAR-Lab) der Ludwig-Maximilians-Universität München durchgeführt. Der Fokus des Forschungsprojektes liegt darauf, Grundlagen für den Einsatz von Quantum Computing bei der Modellierung klinischer Studien zu schaffen. Die Partner untersuchen gemeinsam die Potenziale verschiedener Quantenalgorithmen zur Optimierung von Modellen, welche mit Hilfe von maschinellem Lernen aus großen Datensätzen generiert werden.

„Die Algorithmen sollen in unsere bestehende Optimierungsplattform integriert und untersucht werden. Gemeinsam gehen wir das Thema an, wie man Wirkstoffkandidaten gezielter, schneller, noch sicherer und damit natürlich auch nachhaltiger durch die Phase der klinischen Entwicklung bringen kann,“ sagte Thomas Ehmer, Projektleiter auf der Seite des Industrieprojektpartners Merck. „BAIQO bietet natürlich Potential für neue innovative Arbeitsplätze in diesem Technologiebereich.“

Die Informatik-Professorin Claudia Linnhoff-Popien, Lehrstuhlinhaberin und Leiterin des QAR-Labs der LMU ist vom BAIQO Projekt überzeugt: „Seitens des QAR-Labs sehen wir ein immenses Anwendungspotenzial von Quantum Computing für die Optimierung klinischer Studien. Mit unserer langjährigen Expertise im Bereich Künstliche Intelligenz und Quantum Computing wollen wir Merck bei der Entwicklung und Umsetzung nutzbringender Algorithmen unterstützen.“

Maschinell abgeleitete Modelle für klinische Studien (sogenannte Bayes’sche Modelle) sind oft hochkomplex mit sehr vielen Variablen und Abhängigkeiten zwischen den Variablen. Die Forschungspartner wollen evaluieren, inwieweit solche Modelle generell in Optimierungsprobleme übersetzt werden können, um so die bestmögliche Parameterverteilung für das Modellieren erfolgreicher klinischer Studien zu bestimmen.

Eine weitere Frage des BAIQO-Projektes ist, inwiefern – unter den noch bestehenden Einschränkungen aktueller Quantum Computing Hardware, den sogenannten NISQ-Geräten (NISQ: noisy intermediate-scale quantum) – unterschiedliche Arten von Quantenalgorithmen eingesetzt werden können. Die Evaluierung auf aktuell verfügbaren NISQ-Geräten wird zudem klären, ob ein „Quanten Vorteil“ im Vergleich zu klassischen Ansätzen zur Optimierung klinischer Studien besteht.

Es ist geplant, wissenschaftliche Ergebnisse von BAIQO projektbegleitend in renommierten Fachzeitschriften zu veröffentlichen.

Das Projektvolumen von 1,5 Mio. € wird zu 73,3 Prozent durch das BMBF über die Förderbekanntmachung „Anwendungsnetzwerk für das Quantencomputing“ gefördert. Die Förderbekanntmachung ist eine Maßnahme zur Umsetzung des Regierungsprogramms „Quantentechnologien – von den Grundlagen zum Markt“.

Am 15. Dezember bringt unser Partner Bayern Innovativ Experten zusammen, um einen Wissensaustausch im Bereich Quantencomputing und den damit möglichen branchenspezifischen Use Cases zu fördern. Auch das QAR-Lab wird mit einer seiner Projektpartner der Smart Reporting GmbH vertreten sein.

Die Smart Reporting GmbH hat kürzlich SmartCAD | COVID-19 entwickelt, ein System zur KI-gestützten radiologischen Diagnose und standardisierten Befundung von COVID-19. Dieses System kann mit Methoden der QKI deutlich verbessert werden und wird im PlanQK Projekt zusätzlich um eine QKI-gestützte Entscheidungsunterstützung ergänzt.

Der Vortrag „QKI-gestützte Diagnose von COVID-19 in Radiologieaufnahmen“ von Leo Sünkel, Doktorand am Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme des QAR-Labs der LMU und Dr. Sigrid Auweter, VP Research & Innovation, Smart Reporting GmbH in München ist ab 11:10 Uhr zu hören.

Dr. Thomas Gabor erhält Heinz-Schwärtzel-Dissertationspreis. Foto: Copyright Ernst-Albert Graf

Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien, Betreuerin der Dissertation und Inhaberin des Lehrstuhls für Mobile und Verteilte Systeme lobte die herausragende Dissertation von Dr. Thomas Gabor. Sie übermittelte dem Komitee ihren Dank und war erfreut, dass es eine wirklich herausragende Arbeit ausgewählt habe. „Dieses Werk gehört zu den besten Arbeiten in der gut 20-jährigen Geschichte meines Lehrstuhls, wenn es nicht gar die beste ist. Ich freue mich außerordentlich, dass Thomas Gabor im Jahr 2021 diesen Preis erhält.“

„Ein Meilenstein auf dem Weg zu neuem Verständnis der Informatik als Naturwissenschaft“

Die Auszeichnung wurde im Rahmen der Absolventenfeier der Informatik der TU München verliehen. Pandemiebedingt wurde Prof. Dr. Dr. h. c. mult. Heinz Schwärtzel vor Ort durch Prof. Dr. Susanne Albers, der Vorsitzenden der Auswahlkommission der drei Münchner Universitäten, vertreten. Sie ging in der Laudatio auf die große Bedeutung der Dissertation ein:
„Thomas Gabor führt in dieser Arbeit das abstrakte Modell eines evolutionären Prozesses ein, beleuchtet den spätestens seit Charles Darwin gängigen Begriff der Fitness aus einem neuen Blickwinkel und entwickelt darauf aufbauend bahnbrechende neue Ansätze, die Forscher mehrerer Fachrichtungen noch beschäftigen werden. Die Arbeit zeigt das Repertoire der wissenschaftlichen Disziplin „Informatik“ in seiner ganzen Schönheit: Sie verfolgt sowohl einen formalen Ansatz, indem sie ein interdisziplinäres, mathematisch präzises Vokabular schafft, das Phänomene von Biologie bis Software-Entwicklung beschreibt, als auch einen empirischen Ansatz, indem sie zahlreiche Instanzen von komplexen Systemen von industriell einsetzbar bis komplett neuartig und experimentell betrachtet und genauestens analysiert. Thomas Gabor verknüpft in einer didaktisch herausragenden Weise die bedeutendsten Erkenntnisse langjähriger wissenschaftlicher Auseinandersetzung. Diese Dissertation ist ein Meilenstein auf dem Weg zu einem neuen Verständnis der Informatik als Naturwissenschaft.“

Dr. Thomas Gabor während der Dankesrede zum Dissertationspreis (Copyright: Ernst-Alfred Graf)

Der Preisträger zu seinem profunden Ansatz: „Informatik beschäftigt sich nicht nur mit Computern“. Dr. Thomas Gabor freute sich über die Auszeichnung und hob in seiner Dankesrede an Stifter und Kommission die Bedeutung der Grundlagenforschung der Informatik auch für andere wissenschaftliche Disziplinen hervor.
Thomas Gabor hatte im Sommer 2015 sein Masterstudium im Fach Informatik erfolgreich an der LMU abgeschlossen. Im Winter 2015 begann er seine Arbeit als Doktorand am Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme der LMU. Im Zeitraum seiner Promotion war Gabor als Wissenschaftler in Forschung und Lehre an der LMU tätig und veröffentlichte eine Rekordanzahl an 42 wissenschaftlichen Paper. Im Juli 2021 hatte Gabor seine Dissertation über das Thema „Self-Adaptive Fitness in Evolutionary Processes“ erfolgreich verteidigt.

Der Heinz-Schwärtzel Preis ist eine der wenigen Ehrungen, die es für Informatik-Promotionen gibt. Die Auswahl wurde gemeinsam mit dem Stifter durch ein Komitee vorgenommen. Es war das erste Mal, dass der Informatik-Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme diese Auszeichnung gewann. Zuletzt ging der Preis vor vier Jahren an die LMU.

(Essen, 07.10.2021) Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien, Leiterin des QAR-Labs und des Lehrstuhls für Mobile und Verteilte Systeme am Institut für Informatik der LMU München wurde als eine der bundesweit führenden Köpfe zum Thema Quantencomputing auf die „E.ON Innovation Days“ eingeladen. Ihr Vortrag auf der dreitägigen Veranstaltungsreihe beschäftigte sich mit der Frage: „What can Quantum Computing do today to shape the energy world of tomorrow?“.

(Hamburg, 20.8.2021) „Rätsel Quantencomputer – Der Industrie fehlen die entscheidenden Softwareexperten“ titelte die WIRTSCHAFTSWOCHE vom 20. August 2021. Die Überschrift „Hat irgendjemand eine Ahnung davon?“ lässt den Stand der Dinge ahnen. Der Bericht beschreibt auf vier Seiten einen Zustand, der neben Quantenmechanik und erklärungsbedürftiger neuer Hardware selbst zum Thema werden könnte: Es gibt nicht genügend Experten, welche die neuen Quantencomputer bedienen können.

Leistungscomputer und Fördermilliarden würden in der Industrie die Begeisterung für Quantencomputer wecken. Doch Projekte würden stocken, so die Einschätzung, da es an Fachleuten mangle, die Ideen für Software hätten und diese entwickeln könnten.

Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien berichtete über die Forschung ihrer Studierenden an Quantencomputern, die Entwicklung von Algorithmen und die jüngste Optimierungs-Challenge auf vier Quantenrechnern. „Die Algorithmen, mit denen wir heute einzelne logistische Anwendungsfälle oder Ladungen im Güterverkehr berechnen, können wir künftig nutzen, um den globalen Containertransport auf einen Schlag zu optimieren.“

Es sei nicht mehr die Frage, ob, sondern nur noch, wann es dafür ausreichend leistungsfähige Quantenrechner gäbe. Die Technologie entwickelt sich rasant, Quantenprojekte werden mit Milliarden gefördert. Allerdings fehlt es noch an IT-Experten, die mit den speziellen, auf Quantenmechanik basierenden Rechnern umgehen oder Aufgabenstellungen darauf definieren können.

Gemeinsames Projekt mit der Industrie – Neue Lernplattform „CAQAO“

Prof. Linnhoff-Popien widmet sich an ihrem Lehrstuhl am Institut für Informatik der LMU München diesem Thema. Sie verweist darauf, dass die Ausbildung von Informatikern im Bereich Quantencomputing dringlich sei, um die Rechner bedienen zu können. Ihr Lehrstuhl forscht im von Linnhoff gegründeten QAR-Lab (Quantum Applications & Research Laboratory) bereits seit 2016 an dem Thema.

Da noch grundlegende Kenntnisse für die Bedienung der Rechner fehlen würden und die Ausbildung im Quantencomputing praxisnah werden müsse, startet Claudia Linnhoff-Popien mit Industriepartnern nun ein gemeinsames Projekt, in dem die neue Lernplattform namens „CAQAO“ entwickelt werde. Das Programm soll künftig nötige Programmierkenntnisse vermitteln und in spätestens drei Jahren laufen.

Quantencomputer erobern derzeit die Welt. Es gibt sie von Google, IBM, Rigetti, es gibt Annealer von D-Wave und Fujitsu. Eine Vielzahl von Startups entwickeln neueste Ansätze und Technologien. Man kann solche Rechner kaufen, über die Cloud Rechenzeit mieten, als Co-Prozessor soll er High Performance Computer ergänzen. Parallel ist vom Quantenvorteil die Rede und die Wirtschaft wartet darauf, dass man Aufgaben lösen kann, die heute unlösbar sind, dass man schneller und besser ein Ergebnis erhält.