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 funktionale Anwendungen auf klassischen Computern hervorbringt, ist sie durch deren Rechenkapazitäten begrenzt. Quantencomputing kann der künstlichen Intelligenz einen Rechenvorteil verschaffen und ihr ermöglichen, komplexere Probleme und AGI anzugehen.
Was ist Quanten-KI?
Quanten-KI ist die Nutzung von Quantencomputing zur Berechnung von Machine-Learning-Algorithmen. Dank der rechnerischen Vorteile 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 basiert, die sich von denen unterscheiden, die im täglichen Leben beobachtet werden. Ein Quantenmodell von Daten ist erforderlich, um Daten mit Quantencomputing zu verarbeiten. Hybride Quanten-Klassisch-Modelle sind ebenfalls notwendig für das Quantencomputing, einschließlich Fehlerkorrektur und das ordnungsgemäße Funktionieren des Quantencomputers.
- Quantendaten: Quantendaten sind Datenpakete, die in Qubits zur Berechnung gespeichert sind. Das Beobachten und Speichern von Quantendaten ist jedoch schwierig aufgrund der Eigenschaften, die sie wertvoll machen, nämlich Überlagerung und Verschränkung. Außerdem sind Quantendaten rauschbehaftet; es ist notwendig, Machine Learning in der Phase der Analyse und korrekten Interpretation dieser Daten anzuwenden.
- Hybride Quanten-Klassisch-Modelle: Es ist sehr wahrscheinlich, nur bedeutungslose Daten zu erhalten, wenn ausschließlich Quantenprozessoren zur Erzeugung von Quantendaten verwendet werden. Aus diesem Grund entsteht ein hybrides Modell, das durch schnelle Datenverarbeitungsmechanismen wie CPUs und GPUs angetrieben wird, die weithin in klassischen Computern verwendet werden.
- Quantenalgorithmen: Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Schritten, die zur Lösung eines Problems führen. Um diese Schritte auf einem Gerät auszuführen, muss man Befehlssätze verwenden, die das Gerät unterstützt. Quantencomputing führt Befehlssätze ein, die auf einem grundlegend anderen Ausführungsmodell basieren im Vergleich zum klassischen Computing. Ziel von Quantenalgorithmen ist es, Quanteneffekte wie Überlagerung und Verschränkung zu nutzen, um schneller zu Lösungen zu gelangen.
Lesen Sie gerne unser ausführliches Artikel über Quantencomputing.
Warum ist es wichtig?
Obwohl die KI in den letzten zehn Jahren rasche Fortschritte gemacht hat, hat sie technologische Grenzen noch nicht überwunden. Mit den einzigartigen Eigenschaften des Quantencomputings können Hindernisse für die Erreichung von AGI (Künstliche Allgemeine Intelligenz) beseitigt werden. Quantencomputing kann zur schnellen Schulung von Machine-Learning-Modellen und zur Erstellung optimierter Algorithmen verwendet werden.
Eine durch Quantencomputing ermöglichte optimierte, stabile KI kann Jahre langer Analyse in kurzer Zeit abschließen und die Technologie voranbringen. Neuromorphe kognitive Modelle, adaptives Machine Learning und Schließen unter Unsicherheit gehören zu den grundlegenden Herausforderungen der heutigen KI. Quanten-KI ist eine der wahrscheinlichsten Lösungen für die KI der nächsten Generation.
Durchbrüche in der Quanten-KI
Quanten-Machine-Learning nähert sich der Praxistauglichkeit
Forscher der CSIRO und der Universität Melbourne entdeckten, dass Quanten-Machine-Learning keine vollständige Fehlerkorrektur benötigt. Teilweise Fehlerkorrektur kann in Quantenanwendungen verwendet werden. Dieser Ansatz reduziert die Hardwareanforderungen erheblich und ermöglicht es Quanten-Machine-Learning, in naher Zukunft reale Anwendungen zu unterstützen, anstatt erst Jahrzehnte später.1
IonQ erreicht praktischen Quantenvorteil für KI
IonQ und Ansys führten eine Simulation medizinischer Geräte auf dem 36-Qubit-Computer von IonQ durch, die klassische Hochleistungsrechner um 12 % übertraf.2
Quantinuum + NVIDIA-Partnerschaft für generative Quanten-KI
Quantinuum schloss eine Partnerschaft mit NVIDIA, um die Kombination aus Quantencomputing und generativer KI über NVQLink zu beschleunigen. Frühe Tester sind Amgen (untersucht hybrides Quanten-Machine-Learning für Biologika) und BMW (Forschung zu Brennstoffzellen).3
Wie funktioniert Quanten-KI?
Googles TensorFlow Quantum (TFQ), eine Open-Source-Bibliothek für Quanten-Machine-Learning, ist ein Beispiel für eine Werkzeugsammlung, die Quantenmodellierung und Machine-Learning-Techniken kombiniert. Ziel von TFQ ist es, die notwendigen Werkzeuge bereitzustellen, um natürliche oder künstliche Quantensysteme zu steuern und zu modellieren.
So funktioniert es:
- Konvertieren von Quantendaten in ein Quantendatenset: Quantendaten können als mehrdimensionales Zahlenfeld dargestellt werden, genannt Quantentensoren. TensorFlow verarbeitet diese Tensoren, um ein Datenset für die weitere Verwendung zu erstellen.
- Wahl von Quantenneuronalen-Netzwerk-Modellen: Basierend auf dem Wissen über die Struktur der Quantendaten werden Quantenneuronale-Netzwerk-Modelle ausgewählt. Ziel ist es, Quantenverarbeitung durchzuführen, um Informationen zu extrahieren, die in einem verschränkten Zustand verborgen sind.
- Stichprobe oder Mittelwert: 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, die die Schritte (1) und (2) beinhalten.
- Bewertung eines klassischen neuronalen Netzwerkmodells – Da Quantendaten nun in klassische Daten umgewandelt wurden, werden Deep-Learning-Techniken verwendet, um Korrelationen in den Daten zu lernen.
Die weiteren Schritte zur Bewertung der Kostenfunktion, Gradienten und Aktualisierung der Parameter sind klassische Schritte des Deep Learnings. Diese Schritte stellen sicher, dass ein effektives Modell für unüberwachte Aufgaben erstellt wird.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWelche Möglichkeiten gibt es, Quantencomputing in der KI anzuwenden?
Das realistische kurzfristige Ziel der Forscher für Quanten-KI ist es, Quantenalgorithmen zu entwickeln, die klassische Algorithmen übertreffen, und sie zu implementieren.
Quantenalgorithmen für das Lernen
Entwicklung von Quantenalgorithmen für Quantenverallgemeinerungen klassischer Lernmodelle. Sie können mögliche Geschwindigkeitsvorteile oder andere Verbesserungen im Deep-Learning-Trainingsprozess bieten. Der Beitrag des Quantencomputings zum klassischen Machine Learning kann erreicht werden, indem optimaler Gewichtssatz für künstliche neuronale Netze schnell bereitgestellt wird.
Quantenalgorithmen für Entscheidungsprobleme
Klassische Entscheidungsprobleme werden als Entscheidungsbäume formuliert. Eine Methode, um die Menge der Lösungen zu erreichen, besteht darin, von bestimmten Punkten aus Verzweigungen zu erzeugen. Wenn jedoch jedes Problem zu komplex ist, um es durch wiederholtes Halbieren zu lösen, nimmt die Effizienz dieser Methode ab. Quantenalgorithmen, die auf Hamiltonscher Zeitentwicklung basieren, können Probleme, die durch eine Reihe von Entscheidungsbäumen dargestellt werden, schneller lösen als Zufallswanderungen.
Quantensuche
Die meisten Suchalgorithmen sind für klassisches Computing ausgelegt. Klassisches Computing ist bei Suchproblemen dem Menschen überlegen. Andererseits stellte Lov Grover seinen Grover-Algorithmus vor und erklärte, dass Quantencomputer dieses Problem noch schneller lösen können als klassische Computer. KI, die durch Quantencomputing unterstützt wird, kann für kurzfristige Anwendungen wie Verschlüsselung vielversprechend sein.
Quantenspieltheorie
Die klassische Spieltheorie ist ein Modellierungsansatz, der in KI-Anwendungen weit verbreitet ist. Die Erweiterung dieser Theorie auf den Quantenbereich ist die Quantenspieltheorie. Sie kann ein vielversprechendes Werkzeug sein, um kritische Probleme in der Quantenkommunikation zu überwinden und Quanten-Künstliche Intelligenz zu implementieren.
Was sind die kritischen Meilensteine für Quanten-KI?
Obwohl Quanten-KI eine noch unreife Technologie ist, gibt es Verbesserungen im Quantencomputing, die das Potenzial von Quanten-KI erhöhen. Die Quanten-KI-Branche benötigt jedoch kritische Meilensteine, um eine ausgereiftere Technologie zu werden. Diese Meilensteine können zusammengefasst werden als:
- Weniger fehleranfällige und leistungsfähigere Quantencomputing-Systeme
- Weit verbreitete Open-Source-Modellierungs- und Trainingsframeworks
- Ein umfangreiches und qualifiziertes Entwickler-Ökosystem
- Überzeugende KI-Anwendungen, die klassisches Computing mit Quantencomputing übertreffen.
Diese kritischen Schritte würden die weitere Entwicklung von Quanten-KI ermöglichen.
KI für Quantencomputing
Eine Übersicht in Nature Communications zeigte, wie KI das Quantencomputing über den gesamten Stack hinweg voranbringt:
- Hardware-Design: KI optimiert Qubit-Anordnungen und Chiparchitektur
- Kalibrierung: Machine Learning automatisiert die Kalibrierung von Quantensystemen
- Fehlerkorrektur: KI-gestützte Decoder sind heute die präzisesten zur Identifizierung und Behebung von Quantenfehlern
- Schaltungs-Kompilierung: KI entwirft intelligentere Transpiler, die Algorithmen effizient in Quantenhardware übersetzen.4
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Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Quanten-Künstliche Intelligenz}},
year = {2026},
month = jan,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/quantum-ai}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 22. Januar 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.