Am 20. und 21. September 2022 kamen die führenden Köpfe des Quantencomputings in Deutschland zu einem von QuCUN initiierten Netzwerktreffen mit anderen Projekten aus Fördermaßnahmen des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) in München zusammen.

Der Teilnehmerkreis waren Projektpartner aus den beiden Fördermaßnahmen „Anwendungsnetzwerk für das Quantencomputing“ und aus „Quanteninformatik: Algorithmen, Software, Anwendungen“ .

An beiden Tagen fanden Vorträge zum Thema Quantencomputing aus den verschiedenen Projekten statt.

Im Anschluss an die Vorträge stellen die über 50 Projektpartner in  Postersessions die 60 zugehörige Teilvorhaben vor. An den Postern gab es rege Gespräche über Inhalte und Fortschritte der jeweiligen Projekte.

Darüberhinaus gab es am ersten Veranstaltungstag einen Networking-Abend, um den eingeladenen Projektpartnern sowie Vertretern des Projektträgers VDI die Möglichkeit zur persönlichen Vernetzung zu geben. Bis in die späten Abendstunden tauschten sich die Industrievertreter, Forscher und Vertreter von VDI und des BMBF bei guter Stimmung über ihre Arbeiten und Ziele aus.

Einige Impressionen von der Veranstaltung:

Informationen zu QuCUN (Quantum Computing User Network) unter www.qucun.de.

„Wenn der Quantenvorteil erreicht ist, wird die Technologie den Markt disruptiv verändern“, kommentiert Claudia Linnhoff-Popien, Leiterin des QAR-Labs an der LMU München, in einem Interview. Nicht nur in der Materialforschung und Logistik, sondern auch in der Medizintechnik und beim Trainieren neuronaler Netze wären damit völlig neue Ansätze möglich.

„Demnach muss sich die deutsche Wirtschaft auf das Zeitalter des Quantum Computings vorbereiten“ so Claudia Linnhoff Popien.
Dafür wurde das Projekt QuCUN begründet: Die Ludwig-Maximilians-Universität München entwickelt in Zusammenarbeit mit ihrer Ausgründung Aqarios sowie mit BASF und SAP eine Plattform, die zu einer zentralen Anlaufstelle für Firmen werden soll, die sich mit Quantencomputern beschäftigen.

Lesen Sie mehr über Quantentechnologie in Deutschland im Handelsblatt-Artikel:
www.handelsblatt.com/quantentechnolgie

Erfahren Sie mehr zum Projekt QuCUN unter: www.qucun.de

(24.05. 2022)

München, 24. Mai 2022 – Quantencomputing verspricht Leistungssprünge in Industrie und Wirtschaft. Doch der Zugang zu dieser Schlüsseltechnologie der Zukunft ist für viele Unternehmen eine Herausforderung. Diese Hürde will das Quantum Computing User Network (QuCUN) überwinden: Das QAR-Lab der LMU München und dessen Spin-Off Aqarios entwickeln in Kooperation mit SAP eine Anwenderplattform, die von BASF erprobt wird. Unternehmen jeder Größe können danach diese Plattform nutzen und so schnell und einfach einen Einstieg in die Welt des Quantencomputing finden.

In wenigen Jahren wird es den sogenannten Quantenvorteil geben. Mit Quantencomputern können dann Aufgaben um mehrere Größenordnungen schneller als mit klassischen Rechnern gelöst werden. Der wichtigste Vorteil wird aber sein, dass erheblich komplexere Fragestellungen beantwortet werden können. Dann gilt es, diesen Innovationssprung von der Technik in einen wirtschaftlichen Wettbewerbsvorteil zu überführen. Hierzu sind verschiedene Hürden zu überwinden. Alles, was in den vergangenen Jahrzehnten für klassische Computer entstanden ist, wird für die Quantenwelt entwickelt werden müssen. Nach der Hardware braucht es ein Ökosystem für Entwickler und Anwender, um Lösungen schnell und einfach umsetzen zu können.

Das Quantum Computing User Network (kurz: QuCUN) soll dieses Ökosystem schaffen. Es soll ein Netzwerk für Anwender des Quantencomputing entstehen, das es Unternehmen jeder Größe erlaubt, erste Erfahrungen in diesem Bereich zu sammeln, ohne selbst umfassend in entsprechende Ressourcen zu investieren. Dafür haben sich das QAR-Lab der Ludwig-Maximilians-Universität München, Aqarios, SAP und BASF in einem Konsortium zusammengeschlossen.

Das Vorhaben war zuvor vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) öffentlich ausgeschrieben worden. Die vier Partner erhielten den Zuschlag. Mit der Unterzeichnung des Konsortialvertrags am 17. Mai 2022 fiel der Startschuss für dieses deutschlandweit einzigartige Verbundprojekt mit einem Volumen von 14 Millionen Euro für die ersten fünf Jahre.

Mehr unter: www.qucun.de

(April 2022) Welche Vorteile bietet das Quantencomputing? Wo stehen wir heute und welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich dadurch? In welchen Bereichen der Wirtschaft oder der Industrie wird diese zukunftsweisende Technologie neue Perspektiven eröffnen?
Das Whitepaper „Quantencomputing in Bayern – Wege von der Forschung in die Anwendung“ gibt einen Überblick über den Status quo. Es will ein Bewusstsein für die Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten von Quantencomputing wecken und potenzielle Quanten-User informieren, welche Chancen der Bereich Quantentechnologie für sie eröffnet – ob in mittelständischen Unternehmen oder Konzernen.

Wieder ein Tag voller Termine. Und natürlich wollen Sie pünktlich sein. Doch der Berufsverkehr lässt den Morgen wie immer mit einer Zerreißprobe für die Nerven beginnen: Nach dem Prinzip „Stop and Go“ quälen Sie sich mit Ihrem Fahrzeug von Ampel zu Ampel. Vorbei an Baustellen, Spurverengungen und überlasteten Kreuzungen. Sie fragen sich, ob man den Verkehrsfluss durch die Stadt nicht geschickter regeln könnte – erkennen aber auch, dass Verkehrsplaner angesichts der Komplexität urbaner Straßennetze vor einer schier übermenschlichen Herausforderung stehen. Gibt es trotzdem eine Lösung? Ja, in naher Zukunft. Quantencomputing macht’s möglich …

Quantencomputing (QC) ist heute überall im Gespräch, wo es um besonders leistungsstarke Rechner geht – erst recht, seit der bayerische Ministerpräsident Markus Söder die Technologie als „Warp-Antrieb für die Forschung der Zukunft“ bezeichnet [1] und die Bayerische Staatsregierung in der Hightech Agenda Plus ein insgesamt 300 Millionen Euro schweres Förderprogramm für die QuantenTech Vision Bayern bereitgestellt hat [2]. Doch bis heute haben viele Menschen noch sehr diffuse Vorstellungen über die Funktionsweise und möglichen Anwendungsbereiche von Quanten-Computern – und das auch in Wirtschaft und Industrie, obwohl die neue Technologie unsere Welt mittelfristig ähnlich revolutionieren kann wie Konrad Zuses „Z1“ und der heute allgegenwärtige Personal Computer.

(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.