Winterthur - Ein Team der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) hat konkrete Aufgaben des Maschinellen Lernens erstmals teils von einem Quantencomputer und teils von einem klassischen Rechner lösen lassen. Die Ergebnisse waren genauer als bei Verwendung nur einer der Methoden.

Forschende der ZHAW haben einer Mitteilung zufolge erstmals die Vorteile des Quantencomputings mit der Zuverlässigkeit klassischer Rechner kombiniert. Mit dieser hybriden Methode verlagerten sie nur Teile eines Algorithmus in einen Quantencomputer von IBM. Damit begegneten sie dem Problem, dass Quantenbits oder Qubits zwar zahlreiche Prozesse parallel und dadurch sehr schnell erledigen können, aber fehleranfällig sind, etwa durch äussere Einflüsse wie Temperaturschwankungen oder elektromagnetische Strahlung.

Doch auch durch interne Prozesse können Fehlberechnungen entstehen, da die Qubits nur kurz in einem stabilen Zustand bleiben. Deshalb braucht es möglichst kleine Algorithmen, mit denen Quantencomputer schnell zu einem Ergebnis kommen können, bevor die Qubits instabil werden. Der weniger komplexe Teil des Algorithmus wurde von einem klassischen Computer berechnet. Dabei nutzte das Team den Umstand, dass Quantencomputer bei einfachen Aufgaben keinen Vorteil gegenüber klassischen Rechnern bieten.

Ausserdem setzte das Team etwa für Wettervorhersagen auch neuronale Netze ein. Denn sie können innerhalb grosser Datenmengen auf mehreren Schichten Muster erkennen. Durch dieses hybride Verfahren wurden etwa deutlich genauere Wetterprognosen möglich.

„Wir sind jetzt von der Theorie zur Anwendung gelangt“, wird Prof. Dr. Kurt Stockinger vom ZHAW-Institut für Angewandte Informationstechnologie zitiert. Damit werde die Technologie nun auch für Unternehmen wie etwa Banken interessant, „auch mit Blick auf die Möglichkeiten der Sicherheitstechnologie". ce/mm

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