Quantencomputer und KI revolutionieren die industrielle Entwicklung – wie Q-GeneSys die Zukunft gestaltet
Quantencomputer und KI revolutionieren die industrielle Entwicklung – wie Q-GeneSys die Zukunft gestaltet
Q-GeneSys: Quantencomputer und generatives Lernen revolutionieren die industrielle Produktentwicklung
Ein neues Forschungsprojekt mit dem Namen Q-GeneSys verbindet Quantencomputer mit generativem Lernen, um die industrielle Produktentwicklung grundlegend zu verändern. Die am 1. Januar 2024 gestartete Initiative zielt darauf ab, komplexe Designprozesse zu beschleunigen und gleichzeitig Kosten sowie Ressourcenverbrauch zu senken. Federführend ist die Siemens AG, unterstützt von einem Team aus akademischen und industriellen Partnern.
Das Projekt Q-GeneSys – Quanten-generative Modelle für industrielle Simulationssysteme läuft über 36 Monate und endet am 31. Dezember 2026. Im Mittelpunkt stehen neue Möglichkeiten in Bereichen wie 3D-Design, Molekulartechnik und chemische Produktentwicklung. Zudem erforscht das Team Wege, um die Energieverteilung in intelligenten Stromnetzen zu optimieren und Gebäudesteuerungssysteme zu verbessern.
Gefördert wird das Vorhaben vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen des Programms "Anwendungsorientiertes Quantencomputing". Beteiligt sind namhafte Kooperationspartner: Siemens AG stellt industrielle Datensätze bereit, um praxisnahe Anwendungen zu gewährleisten. Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS) entwickelt fehlertolerante Quantenmodelle und setzt KI ein, um frühzeitige Fehler zu erkennen und zu korrigieren.
Unterdessen baut die IQM Germany GmbH quanten-generative Modelle auf, die klassisch vortrainiert werden können, bevor sie Beispieldaten generieren. Auch die Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) bringt ihr Fachwissen ein. Gemeinsam wollen sie Quantencomputer für den industriellen Alltag nutzbar machen.
Durch die Kombination von Quantencomputern und generativem Lernen strebt Q-GeneSys an, Design- und Entwicklungsprozesse in der Industrie neu zu definieren. Die Ergebnisse könnten zu schnelleren und effizienteren Abläufen in Bereichen von der Chemie bis zum Energiemanagement führen. Offizielle Resultate werden bis Ende 2026 erwartet.
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