QORA – Quantenoptimierung mit resilienten Algorithmen

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Unternehmen – auch außerhalb der Finanzbranche – sind immer mehr mit der Notwendigkeit konfrontiert, große und komplexe Portfolios zu verwalten, die bereits jetzt einen massiven Einsatz von Informationstechnologie (IT) erfordern. Dabei wird die Fähigkeit, schnell optimale Entscheidungen zu treffen, zunehmend zu einem maßgeblichen Wettbewerbsvorteil. Quantencomputer (QC) bieten die Perspektive, konventionelle Rechner bei den einschlägigen Optimierungsverfahren zu übertreffen und so portfoliobezogene Entscheidungen zu beschleunigen. Im Projekt QORA werden solche Optimierungsverfahren basierend speziell auf dem Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) entwickelt und auf dem  in Ehningen bei Stuttgart von der Fraunhofer-Gesellschaft betriebenen IBM-Quantencomputer (IBMQC) erprobt.

Neben der Erhöhung der Qubitanzahl (und somit der zugänglichen Problemgrößen) fußt der künftige Quantenvorteil auf der erreichbaren Qualität der Berechnungen. Noch weisen die Rechenoperationen in Quantencomputern Fehlerraten auf, die Größenordnungen über denen von konventionellen Rechnern liegen. Deswegen wird QORA die zentrale Herausforderung des Quantencomputings angehen, komplexe und praktisch relevante Quantenalgorithmen auf eine resiliente Art und Weise auf inhärent unzuverlässiger Quantenhardware auszuführen.

Dieses Verbundprojekt wird im Rahmen des Kompetenzzentrums Quantencomputing Baden-Württemberg durchgeführt.

PROJEKTTITEL

QORA – Quantenoptimierung mit resilienten Algorithmen

 

LAUFZEIT

2021 – 2023

FÖRDERMITTELGEBER

Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg

KOORDINATOR

Fraunhofer IAF

ZIELE

  • Implementierung von aktuellen Algorithmen zur statischen und dynamischen Portfolio-Optimierung auf dem IBMQC unter Beachtung von praktisch relevanten Nebenbedingungen.
  • Entwicklung von fehlerresistenten Quantenalgorithmen für Optimierungsprobleme, die auf Quantenhardware mit nichttrivialen Fehlerraten lauffähig sind. Besonders im Mittelpunkt steht der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), der klassische und Quantenberechnungen kombiniert.
  • Verfahren zur Erhöhung der Resilienz von Quantenberechnungen auf Schaltungs- bzw. Quantengatterebene unter Verwendung von neuen, auf IBMQC angepassten Transpilations-, Fehlererkennungs- und Fehlerkorrekturansätzen.
  • Eine genaue Charakterisierung der im IBMQC vorkommenden Fehlermechanismen auf der Technologieebene, insbesondere der korrelierten Fehler, und Formulierung von Fehlermodellen zur Nutzung auf höheren Abstraktionsebenen. 
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Gefördert vom Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg

Weitere Informationen

 

Quantencomputing am Fraunhofer IAF

Alle Informationen zur Forschung im Bereich Quantencomputing am Fraunhofer IAF finden Sie hier.

 

Kompetenzzentrum Quantencomputing

Das Kompetenzzentrum Quantencomputing in Baden-Württemberg vernetzt Akteure im Land.