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Effizientere Lösungen von Optimierungsproblemen durch Quantencomputing?

Effizientere Lösungen von Optimierungsproblemen durch Quantencomputing?

Mathematische Optimierungsprobleme sind in zahlreichen industriellen Fragestellungen vorhanden – z.B. in der Optimierung von Logistikketten und von Energienetzen. Häufig handelt es sich hier um Situationen, wo nur eine ungefähre Lösung berechnet werden kann, und die Berechnungen noch dazu sehr aufwendig und zeitintensiv sind. Quantencomputing wird das Potential zugesprochen, hier effizientere und schnellere Lösungen erarbeiten zu können. Doch welche Entwicklungsschritte sind dazu notwendig und was können wir heute schon von Quantencomputing erwarten? Zudem verlangt der Einsatz von Quantencomputing erhebliches Fachwissen. Wie können wir daher die Technologie verschiedenen Nutzern zugänglich machen?

Anhand von einem Beispiel aus der Logistik beleuchten wir diese Fragestellungen. Auch zeigen wir Entwicklungen aus dem Projekt QuaST – Quantum-enabling Services und Tools für industrielle Anwendungen. Das Projekt entwickelt verschiedene Methoden und Werkzeuge, um Quantencomputing dem industriellen Nutzer leicht zugänglich zu machen.

Interessen

Cloud-Lösungen, Big Data & Datenanalyse

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