Quantencomputing für die Energieversorgung der Zukunft

Wie können Quantencomputer dabei helfen, komplexe Daten zu analysieren und ungewöhnliche Muster frühzeitig zu erkennen? Mit dieser Frage beschäftigt sich das Forschungsprojekt QUANDA (Quantum Anomaly Detection & Analysis), an dem die Leibniz Universität Hannover (LUH) als zentraler Forschungspartner beteiligt ist. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Technologieprogramm „QC Next“ gefördert. Ziel des Projekts ist es, Quantencomputing, Künstliche Intelligenz und klassische Hochleistungsrechner (High Performance Computing, HPC) so miteinander zu verbinden, dass daraus neue und praktisch nutzbare Lösungen für industrielle Herausforderungen entstehen. Im Fokus stehen drei Anwendungsfälle aus dem Energiesektor, bei denen hybride Rechenverfahren zur Erkennung von Anomalien in komplexen Daten eingesetzt werden.

Unter der Leitung des Institute Future Technologies (IFT) der Technischen Hochschule Deggendorf arbeiten mehrere wissenschaftliche Einrichtungen und Industriepartner zusammen. Die LUH bringt die Expertise des Forschungszentrums L3S und zweier Institute ein: des Instituts für Informationsverarbeitung (TNT) unter der Leitung von Prof. Dr. Bodo Rosenhahn und des Instituts für Theoretische Physik unter der Leitung von Prof. Dr. Tobias Osborne. Beide Institute sind eng mit dem Forschungszentrum L3S verbunden, das zu den führenden KI-Forschungseinrichtungen in Deutschland zählt. Mit dem Exzellenzcluster Quantum Frontiers verfügt die LUH über einen starken Forschungsschwerpunkt im Bereich der Quantentechnologien.

KI und Quantencomputing gemeinsam weiterentwickeln

Die LUH verbindet im Projekt zwei komplementäre Forschungsperspektiven: Während das Institut für Informationsverarbeitung seine Kompetenzen in Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und der Entwicklung von Verfahren zur Anomalie-Erkennung einbringt, ergänzt das Institut für Theoretische Physik diese durch seine Expertise in den theoretischen Grundlagen des Quantencomputings und der Quanteninformation.

„Quantencomputing eröffnet neue Möglichkeiten für die Verarbeitung komplexer Daten. Entscheidend ist jetzt, geeignete Algorithmen zu entwickeln und systematisch zu untersuchen, wo quantenbasierte und hybride Verfahren gegenüber klassischen Methoden tatsächlich Vorteile bieten. QUANDA schafft dafür eine wichtige Brücke zwischen KI-Forschung und praktischen Anwendungen“, sagt Prof. Dr. Bodo Rosenhahn, Leiter des Instituts für Informationsverarbeitung und geschäftsführender Direktor des Forschungszentrums L3S an der Leibniz Universität Hannover.

Prof. Dr. Tobias Osborne vom Institut für Theoretische Physik ergänzt: „Die Verbindung von Quantenphysik und informatischen Methoden ist ein wichtiger Schritt, um das Potenzial von Quantencomputern für konkrete Anwendungen nutzbar zu machen. Dabei geht es nicht nur um die Entwicklung neuer Verfahren, sondern auch um ein fundiertes Verständnis ihrer Möglichkeiten und Grenzen.“

Vom Forschungsansatz zur industriellen Anwendung

Im Zentrum von QUANDA steht Quantum Machine Learning (QML), das Methoden des maschinellen Lernens mit quantenbasierten Rechenverfahren verbindet. Untersucht wird, wie sich solche Verfahren für die Erkennung ungewöhnlicher Muster und Abweichungen in großen und komplexen Datenbeständen einsetzen lassen. Anwendungsrelevant ist dies beispielsweise für den zuverlässigen Betrieb von Energieanlagen, Stromnetzen und Rechenzentren.

Technologisch setzt das Konsortium auf hybride Rechenarchitekturen, in denen Ionenfallen-Quantencomputer mit klassischen Hochleistungsrechnern zusammenarbeiten. Die dafür benötigten Softwarekomponenten werden im Projekt entwickelt, in eine gemeinsame offene Softwarearchitektur integriert und anhand der industriellen Anwendungsfälle erprobt.

Die Ergebnisse fließen in die FullStaQD-Software ein. Als Satellitenprojekt des bundesweiten Leitprojekts FullStaQD trägt QUANDA dazu bei, eine offene und modulare Softwarebasis für den Zugang zu Quantencomputern und deren Integration in bestehende Rechenumgebungen zu schaffen. Damit leistet das Vorhaben zugleich einen Beitrag zur technologischen Souveränität Deutschlands und Europas.