Wann ist Quantencomputing im Bereich des maschinellen Lernens tatsächlich von Nutzen? Erste Doktorarbeit zum Thema Quantencomputing im maschinellen Lernen an der ZHAW.
Quantencomputer verarbeiten Informationen auf eine grundlegend andere Weise als klassische Maschinen, indem sie Superposition, Verschränkung, Interferenz und die Struktur der Quantenmessung nutzen. Ob diese Eigenschaften praktische Vorteile für das maschinelle Lernen mit sich bringen, ist eine der am intensivsten diskutierten Fragen in diesem Bereich. Eine neue Doktorarbeit am Institut für Informatik (InIT) der ZHAW versucht, diese Frage zu beantworten.
Quanten-Maschinelles Lernen (QML) ist ein wachsendes Forschungsgebiet mit soliden theoretischen Grundlagen. In der Praxis ist es jedoch oft schwierig zu beurteilen, ob ein quantenbasierter Ansatz bei einem bestimmten Problem tatsächlich besser abschneidet als eine gut abgestimmte klassische Alternative. Die Ergebnisse verschiedener Studien lassen sich nur schwer vergleichen: Die Datensätze unterscheiden sich, die Bewertungsmethoden variieren, und Ressourcenkosten wie der Aufwand für die Kodierung klassischer Daten in Quantenzustände werden selten berücksichtigt.
Antworten auf diese Fragen soll die erste Doktorarbeit zum Thema Quantum Machine Learning an der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften liefern, die von der ZHAW School of Engineering finanziert wird. Eines der ersten Ziele der Doktorarbeit ist die Entwicklung eines Benchmarks zur Bewertung von Quantum-Machine-Learning-Algorithmen, um einen potenziellen Vorteil gegenüber ihren klassischen Pendants zu identifizieren. Mehrere QML-Methodenfamilien werden unter identischen Bedingungen getestet: gleiche Datensätze, gleiche Optimierungsbudgets, gleiche Rauschmodelle. Die Experimente werden sowohl auf Simulatoren als auch auf echter Quantenhardware durchgeführt.
„Das Ziel ist es, systematisch zu bewerten, wie gut QML anspruchsvolle Probleme des maschinellen Lernens und der KI mit praktischen Anwendungen bewältigen kann. Letztendlich wollen wir Quantenalgorithmen entwickeln, die ihre klassischen Pendants übertreffen“, sagt Prof. Dr. Kurt Stockinger.
Das Team
Das Projekt ist eine gemeinsame Doktorarbeit der ZHAW und der Universität Zürich unter der Betreuung von Prof. Dr. Kurt Stockinger und Dr. Pavel Sulimov. Es baut auf der langjährigen Forschung im Bereich Quantencomputing an der ZHAW auf, die in jüngster Zeit in renommierten wissenschaftlichen Fachzeitschriften wie IEEE Access, Scientific Reports und Quantum Machine Intelligence veröffentlicht wurde. Tobias Fankhauser, der die Doktorarbeit durchführt, beschäftigte sich bereits in seiner Bachelorarbeit an der ZHAW mit Quantencomputern, die von Kurt Stockinger und Prof. Dr. Rudolf Füchslin vom Institut für Angewandte Mathematik und Physik (IAMP) gemeinsam betreut wurde. Tobias bringt fundierte KI-Kenntnisse aus seinem Masterstudium an der Universität Zürich mit.