KID-QC² - KI-gestützte Quantenalgorithmenentwicklung für Quantenchemie

Im Projekt KID-QC^2, einem Leuchtturmprojekt des Munich Quantum Valley, arbeiten das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS und die Universität Augsburg eng zusammen, um den Entwurf und die Optimierung von Quantenschaltungen für quantenchemische Berechnungen auf eine neue Stufe zu heben. Das Hauptziel dieses Projekts ist es, mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) den Entwicklungsprozess von Quantenschaltungen zu automatisieren und ihre Effizienz zu steigern. Dabei wird angestrebt, die Schaltungen sowohl für spezifische Anwendungen als auch für unterschiedliche Hardwareplattformen zu optimieren.   

Besondere Aufmerksamkeit gilt den sogenannten "Molecular Quantum Circuits", einer innovativen Klasse von Quantenschaltungen, die speziell für Anwendungen in der Quantenchemie konzipiert wurden. Diese Schaltungen sind durch eine komplexe und hochstrukturierte Architektur gekennzeichnet, die zahlreiche Möglichkeiten zur Optimierung bietet. Im Rahmen von KID-QC^2 soll untersucht werden, wie diese Schaltungen durch den Einsatz moderner KI-Methoden verbessert und an die Anforderungen verschiedener Hardwareumgebungen angepasst werden können. 

Ein zentrales Ziel des Projekts ist es, die Molecular Quantum Circuits so zu optimieren, dass ihre Expressivität und Laufzeit deutlich verbessert werden. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Methoden soll die Struktur dieser Schaltungen analysiert und gezielt angepasst werden, um eine maximale Leistung zu erzielen. Dies ist besonders wichtig, da Quantenschaltungen in der Quantenchemie oft sehr komplex sind und eine effiziente Nutzung der verfügbaren Ressourcen erfordern. 

Darüber hinaus verfolgt das Projekt das Ziel, die Molecular Quantum Circuits skalierbar zu machen. Das bedeutet, dass die Schaltungen für größere und komplexere quantenchemische Probleme anwendbar werden sollen. Skalierbarkeit ist ein entscheidender Faktor, um die Einsatzmöglichkeiten von Quantencomputern in der Forschung und Industrie zu erweitern. Ein weiterer wichtiger Aspekt des Projekts ist die Sicherstellung, dass die entwickelten Optimierungsstrategien auf verschiedene Probleminstanzen in der Quantenchemie anwendbar sind. Dies würde bedeuten, dass eine einmal entwickelte Strategie nicht nur für ein spezifisches Problem nützlich ist, sondern auf eine breite Palette von Anwendungen übertragen werden kann. 

Zusätzlich wird im KID-QC^2-Projekt großer Wert darauf gelegt, die Kompatibilität der Molecular Quantum Circuits mit bestehenden und zukünftigen Hardwareplattformen zu gewährleisten. Das Projekt berücksichtigt die speziellen Anforderungen von Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) Geräten, die derzeit in der Forschung weit verbreitet sind. Gleichzeitig bereitet es die Schaltungen auf den Einsatz auf zukünftigen, fehlerkorrigierten Quanten-Hardwaregenerationen vor. Durch diese zukunftssichere Gestaltung sollen die Methoden und Schaltungen flexibel bleiben und eine langfristige Nutzbarkeit ermöglichen. 

Die Fortschritte im Rahmen des KID-QC^2-Projekts versprechen, die Leistungsfähigkeit und Effizienz von Quantencomputern in der Quantenchemie signifikant zu steigern. Gleichzeitig eröffnen sie neue Möglichkeiten für industrielle Anwendungen. Ziel ist es, die Potenziale von Quantencomputern bestmöglich auszuschöpfen, auch wenn nur eine begrenzte Anzahl logischer Qubits zur Verfügung steht. Damit trägt das Projekt dazu bei, die nächste Generation der quantenchemischen Forschung und industriellen Innovationen zu fördern und den Weg für bahnbrechende Entdeckungen zu ebnen. 

Als Konsortialleiter im KID-QC²-Projekt bringen wir umfassende Fachkenntnisse und Forschungserfahrung im Bereich der Quantencomputing-Technologien ein. Unser Fokus liegt auf der Entwicklung und Optimierung von Quantenschaltungen, die speziell auf die Herausforderungen der Quantenchemie ausgerichtet sind.

Wir sind spezialisiert auf innovative Ansätze zur Integration von Künstlicher Intelligenz in den Designprozess von Quantenschaltungen. Durch unsere Expertise in der mathematischen Optimierung und dem maschinellen Lernen tragen wir dazu bei, die Effizienz und Skalierbarkeit der Molecular Quantum Circuits zu verbessern.

In enger Zusammenarbeit mit den anderen Partnern fördern wir den Austausch von Wissen und Technologien, um sicherzustellen, dass die entwickelten Lösungen den Anforderungen unterschiedlichster Hardwareplattformen gerecht werden. Unser Ziel ist es, die praktischen Anwendungsmöglichkeiten von Quantencomputern in der Forschung und Industrie entscheidend zu erweitern.