Quantencomputer verbessern KI-Algorithmen

Wissenschaftler der Universität Wien demonstrieren vielversprechende neue Anwendungen

Klassifikation von Datenpunkten: per photonischem Quantencomputer möglich (Bild: Iris Agresti)

Wien (pte009/06.06.2025/11:30)

Quantencomputer im kleinen Maßstab können die Leistung von Algorithmen des maschinellen Lernens auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) verbessern. Das haben Forscher der Universität Wien auf einem photonischen Quantenprozessor gezeigt. In "Nature Photonics" demonstrieren die Experten vielversprechende neue Anwendungen für optische Quantencomputer.

"Quantum Machine Learning"

"Quantum Machine Learning" heißt die neue Disziplin mit dem Ziel, mögliche Verbesserungen in Geschwindigkeit, Effizienz oder Genauigkeit von Algorithmen zu finden, wenn diese auf Quantenplattformen laufen. Es bleibt jedoch eine Herausforderung, einen solchen Vorteil mit der heutigen Quantencomputing-Technologie zu erzielen, heißt es.

Die Forscher haben einen photonischen Quantenchip genutzt, der am Politecnico di Milano entwickelt wurde. Dieser führte im Experiment einen von Quantinuum-Wissenschaftlern vorgeschlagenen Algorithmus für maschinelles Lernen aus. Ziel war es, Datenpunkte mithilfe eines photonischen Quantencomputers zu klassifizieren und den Beitrag von Quanteneffekten auszumachen, um den Vorteil gegenüber klassischen Computern zu verstehen.

Getunte kleine Prozessoren

Das Experiment zeigt: Bereits kleine Quantenprozessoren erbringen bessere Leistungen als herkömmliche Algorithmen. "Wir haben festgestellt, dass unser Algorithmus bei bestimmten Aufgaben weniger Fehler macht als sein klassisches Gegenstück", so der Wiener Projektleiter Philip Walther. Dies bedeute, dass bereits existierende Quantencomputer gute Leistungen zeigen können, ohne den derzeitigen Stand der Technik übertreffen zu müssen.

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