Quantenalgorithmen können das Lösen bestimmter harter Rechenaufgaben qualitativ beschleunigen. Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen zählen zudem zu den bedeutenden Schlüsseltechnologien unserer Zeit. Das Projekt Q(AI)2 brachte beides anhand von Anwendungen innerhalb der Automobilindustrie zusammen, insbesondere für eine optimale, flexible Produktionsplanung im Kontext von Industrie 4.0, kollisionsfreie Manöverplanung von autonomen Fahrzeugen, kapazitive Tourenplanung sowie kooperative Dienstleistungen und Smart Mobility. Diese klare Basis aus konkreten, für die Produkte der Zukunft relevanten Aufgaben der Automobilindustrie als Start und Endpunkt der Forschung war ein wesentliches Alleinstellungsmerkmal dieses Projektes. Ziel des Projektes war die Erarbeitung einer breiten Basis an Algorithmen für KI-Anwendungen mit Optimierungen auf Quantenrechnern. Dazu wurde für die bereits bekannten Algorithmen ein vertieftes Verständnis des Beschleunigungspotenzials erarbeitet. Weiterhin wurde identifiziert, in welchen grundsätzlichen sowie industriell relevanten Anwendungen die Quanten-Kl wesentliche Beschleunigung liefert. Die Implementierung von Algorithmen wurde sowohl auf die zur Verfügung stehende Hardware als auch auf die industrielle Fragestellung optimiert. Damit ergab sich ein klarer und qualifizierter Ausblick für erste quantenbeschleunigte KI-Anwendungen im Automobilsektor.

Prof. Dr. Frank Wilhelm-Mauch

Forschungszentrum Jülich GmbH, Jülich

Forschungszentrum Jülich

Mercedes-Benz AG

BMW AG

Robert Bosch GmbH

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH

Volkswagen AG

Das Projekt wurde durch die BMBF Massnahme 'Quanteninformation - Algorithmen, Software, Anwendungen' gefördert und hatte ein Volumen von 4,0 Mio. € (zu 69,2% durch das BMBF gefördert) und lief vom 01.04.2021 bis zum 31.03.2024.