Quanten-Künstliche Intelligenz
Quantencomputing und künstliche Intelligenz sind beide transformative Technologien, und künstliche Intelligenz wird wahrscheinlich Quantencomputing benötigen, um signifikante Fortschritte zu erzielen.
Obwohl künstliche Intelligenz auf klassischen Computern funktionale Anwendungen hervorbringt, ist sie durch deren Rechenkapazitäten begrenzt. Quantencomputing kann der künstlichen Intelligenz einen Rechenschub verleihen, um komplexere Probleme und AGI anzugehen.
Was ist Quanten-KI?
Quanten-KI ist die Nutzung von Quantencomputing zur Berechnung von Algorithmen des maschinellen Lernens. Dank der Rechenvorteile des Quantencomputings kann Quanten-KI Ergebnisse erzielen, die mit klassischen Computern nicht möglich sind.
Was ist Quantencomputing?
Die Quantenmechanik ist ein universelles Modell, das auf Prinzipien beruht, die sich von denen des täglichen Lebens unterscheiden. Ein Quantenmodell der Daten wird benötigt, um Daten mit Quantencomputing zu verarbeiten. Hybride quanten-klassische Modelle sind ebenfalls für das Quantencomputing erforderlich, unter anderem für die Fehlerkorrektur und das ordnungsgemäße Funktionieren des Quantencomputers.
- Quantendaten: Quantendaten sind Datenpakete, die in Qubits zur Berechnung gespeichert werden. Die Beobachtung und Speicherung von Quantendaten ist jedoch aufgrund der Eigenschaften, die sie wertvoll machen, herausfordernd – nämlich Superposition und Verschränkung. Zudem sind Quantendaten verrauscht; es ist notwendig, maschinelles Lernen in der Phase der Analyse und korrekten Interpretation dieser Daten anzuwenden.
- Hybride quanten-klassische Modelle: Es ist höchst wahrscheinlich, dass bei alleiniger Nutzung von Quantenprozessoren zur Erzeugung von Quantendaten bedeutungslose Daten entstehen. Aus diesem Grund entsteht ein hybrides Modell, das von schnellen Datenverarbeitungsmechanismen wie CPUs und GPUs profitiert, die in klassischen Computern weit verbreitet sind.
- Quantenalgorithmen: Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Schritten, die zur Lösung eines Problems führt. Um diese Schritte auf einem Gerät auszuführen, muss man den vom Gerät unterstützten Befehlssatz verwenden. Quantencomputing führt Befehlssätze ein, die auf einem grundlegend anderen Ausführungsmodell im Vergleich zur klassischen Informatik beruhen. Das Ziel von Quantenalgorithmen besteht darin, Quanteneffekte wie Superposition und Verschränkung zu nutzen, um schnellere Lösungen zu erhalten.
Für weitere Informationen können Sie kostenlos unseren detaillierten Artikel über Quantencomputing lesen.
Warum ist das wichtig?
Obwohl die KI in den letzten zehn Jahren rasante Fortschritte gemacht hat, hat sie ihre technologischen Grenzen noch nicht überwunden. Mit den einzigartigen Eigenschaften des Quantencomputings können Hindernisse auf dem Weg zur AGI (Artificial General Intelligence) beseitigt werden. Quantencomputing kann für das schnelle Training von Modellen des maschinellen Lernens und zur Erstellung optimierter Algorithmen eingesetzt werden.
Eine optimierte, stabile KI, die durch Quantencomputing ermöglicht wird, kann jahrelange Analysen in kurzer Zeit abschließen und die Technologie voranbringen. Neuromorphe kognitive Modelle, adaptives maschinelles Lernen und Schlussfolgern unter Unsicherheit zählen zu den grundlegenden Herausforderungen der heutigen KI. Quanten-KI ist eine der vielversprechendsten Lösungen für die nächste Generation der KI.
Durchbrüche in der Quanten-KI
Quanten-Maschinenlernen nähert sich der Praxisreife
Forscher von CSIRO und der University of Melbourne entdeckten, dass Quanten-Maschinenlernen keine vollständige Fehlerkorrektur erfordert. Partielle Fehlerkorrektur kann in Quantenanwendungen eingesetzt werden. Dieser Ansatz reduziert die Hardware-Anforderungen erheblich und ermöglicht es, dass Quanten-Maschinenlernen reale Anwendungen in naher Zukunft statt erst in Jahrzehnten antreiben kann.1
IonQ erzielt praktischen Quantenvorteil für KI
IonQ und Ansys führten eine Simulation medizinischer Geräte auf IonQs 36-Qubit-Computer durch, der das klassische Hochleistungsrechnen um 12% übertraf.2
Quantinuum + NVIDIA-Partnerschaft für generative Quanten-KI
Quantinuum ging eine Partnerschaft mit NVIDIA ein, um die Kombination von Quantencomputing und generativer KI über NVQLink zu beschleunigen. Zu den ersten Testern gehören Amgen (Erforschung hybriden Quanten-Maschinenlernens für Biologika) und BMW (Brennstoffzellenforschung).3
Wie funktioniert Quanten-KI?
Google’s TensorFlow Quantum (TFQ), eine Open-Source-Bibliothek für Quanten-Maschinenlernen, ist ein Beispiel für eine Suite von Werkzeugen, die Quantenmodellierung und Techniken des maschinellen Lernens kombiniert. Das Ziel von TFQ ist es, die notwendigen Werkzeuge bereitzustellen, um natürliche oder künstliche Quantensysteme zu steuern und zu modellieren.
So funktioniert es:
- Quantendaten in einen Quantendatensatz umwandeln: Quantendaten können als mehrdimensionale Zahlenanordnung dargestellt werden, die als Quantentensoren bezeichnet wird. TensorFlow verarbeitet diese Tensoren, um einen Datensatz zur weiteren Verwendung zu erstellen.
- Quantenneuronale Netzwerkmodelle auswählen: Basierend auf dem Wissen über die Quantendatenstruktur werden Quantenneuronale Netzwerkmodelle ausgewählt. Ziel ist es, eine Quantenverarbeitung durchzuführen, um in einem verschränkten Zustand verborgene Informationen zu extrahieren.
- Stichprobe oder Mittelwertbildung: Die Messung von Quantenzuständen extrahiert klassische Informationen in Form von Stichproben aus der klassischen Verteilung. Die Werte werden direkt aus dem Quantenzustand gewonnen. TFQ bietet Methoden zur Mittelwertbildung über mehrere Durchläufe hinweg, die Schritte (1) und (2) umfassen.
- Ein klassisches neuronales Netzwerkmodell bewerten – Da die Quantendaten nun in klassische Daten umgewandelt sind, werden Deep-Learning-Techniken verwendet, um Korrelationen in den Daten zu erlernen.
Die weiteren Schritte der Bewertung der Kostenfunktion, der Gradienten und der Aktualisierung von Parametern sind klassische Schritte des Deep Learning. Diese Schritte stellen sicher, dass ein effektives Modell für unüberwachte Aufgaben erstellt wird.
Welche Möglichkeiten gibt es, Quantencomputing in der KI anzuwenden?
Das realistische Nahziel der Forscher für Quanten-KI ist es, Quantenalgorithmen zu entwickeln, die klassische Algorithmen übertreffen, und diese zu implementieren.
Quantenalgorithmen für das Lernen
Entwicklung von Quantenalgorithmen für Quantenverallgemeinerungen klassischer Lernmodelle. Dies kann mögliche Beschleunigungen oder andere Verbesserungen im Trainingsprozess des Deep Learning bieten. Der Beitrag des Quantencomputings zum klassischen maschinellen Lernen kann durch die schnelle Bereitstellung des optimalen Gewichtssatzes für künstliche neuronale Netze erreicht werden.
Quantenalgorithmen für Entscheidungsprobleme
Klassische Entscheidungsprobleme werden als Entscheidungsbäume formuliert. Eine Methode, um zur Lösungsmenge zu gelangen, besteht darin, von bestimmten Punkten aus Verzweigungen zu erstellen. Wenn jedoch jedes Problem zu komplex ist, um durch wiederholtes Halbieren gelöst zu werden, nimmt die Effizienz dieser Methode ab. Quantenalgorithmen, die auf der Hamiltonschen Zeitentwicklung basieren, können Probleme, die durch eine Reihe von Entscheidungsbäumen dargestellt werden, schneller lösen als zufällige Pfade.
Quantensuche
Die meisten Suchalgorithmen sind für klassische Computer konzipiert. Klassische Computer übertreffen Menschen bei Suchproblemen. Andererseits stellte Lov Grover seinen Grover-Algorithmus vor und erklärte, dass Quantencomputer dieses Problem sogar noch schneller lösen können als klassische Computer. KI, die durch Quantencomputing angetrieben wird, kann vielversprechend für kurzfristige Anwendungen wie Verschlüsselung sein.
Quanten-Spieltheorie
Die klassische Spieltheorie ist ein Modellierungsansatz, der in KI-Anwendungen weit verbreitet ist. Die Erweiterung dieser Theorie auf den Quantenbereich ist die Quanten-Spieltheorie. Sie kann ein vielversprechendes Werkzeug sein, um kritische Probleme in der Quantenkommunikation zu überwinden und Quanten-Künstliche Intelligenz zu implementieren.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWas sind die entscheidenden Meilensteine für Quanten-KI?
Obwohl Quanten-KI eine unreife Technologie ist, gibt es Fortschritte im Quantencomputing, die das Potenzial der Quanten-KI erhöhen. Allerdings benötigt die Quanten-KI-Branche entscheidende Meilensteine, um eine ausgereiftere Technologie zu werden. Diese Meilensteine lassen sich wie folgt zusammenfassen:
- Weniger fehleranfällige und leistungsfähigere Quantencomputersysteme
- Weit verbreitete Open-Source-Modellierungs- und Trainings-Frameworks
- Ein substanzielles und qualifiziertes Entwickler-Ökosystem
- Überzeugende KI-Anwendungen, die klassisches Computing mit Quantencomputing übertreffen.
Diese entscheidenden Schritte würden die Weiterentwicklung der Quanten-KI ermöglichen.
KI für Quantencomputing
Eine Übersicht in Nature Communications hob hervor, wie KI das Quantencomputing im gesamten Stack voranbringt:
- Hardware-Design: KI optimiert Qubit-Layouts und Chip-Architektur
- Kalibrierung: Maschinelles Lernen automatisiert die Kalibrierung von Quantensystemen
- Fehlerkorrektur: KI-gestützte Dekodierer sind heute die präzisesten, um Quantenfehler zu identifizieren und zu beheben
- Schaltkreis-Kompilierung: KI entwirft intelligentere Transpiler, die Algorithmen effizient auf Quantenhardware übersetzen.4
Sie können kostenlos mehr über Quantencomputing lesen:
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Quanten-Künstliche Intelligenz}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/quantum-ai}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 8. Juli 2026}
}Referenzlinks
Kommentare 1
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Thank you. Where may I study this further?
Quantum Computing vendors are publishing quite some material. We will also be publishing other research on this topic.