TAQO-PAM

Quantenalgorithmen zur Optimierung von Planung und Steuerung in der industriellen Fertigung

Die zunehmende Massenproduktion individualisierter Güter und die dafür notwendige komplexe Logistik innerhalb moderner Fabriken erfordern die Lösung umfangreicher Optimierungsprobleme in Echtzeit. Klassische Computer können solche Probleme nicht ausreichend gut lösen. In diesem Projekt sollen daher hybride, quanten-klassische Algorithmen entworfen werden. Diese befähigen die demnächst verfügbaren Quantencomputer mit einigen 10 Qubits zur Lösung dieser Probleme beizutragen. Dies erfolgt durch die Integration von angepassten Quantenprozessoren (QPUs) in bestehende Szenarien, und durch Erweiterung bestehender Methoden der Fabrikautomation und Produktionsplanung.

Algorithmen zur Lösung industrieller Problemstellungen

Durch den Fokus auf lokale Datenverarbeitung direkt im Betrieb statt durch Nutzung externer Cloud-Dienste wird die Notwendigkeit vermieden, grundlegende Kenntnisse und Daten zur Produktionslaufzeit mit Dritten zu teilen. Zudem treten bei zeitkritischen Berechnungen keine Verzögerungen durch Datenübertragungen auf. Ausgehend von der Annahme, dass geeignete maßgefertigte QPUs mittelfristig verfügbar sein werden, befasst sich das Projekt mit dem Mangel an Quantenalgorithmen zur Optimierung von Fertigungsaufgaben, der fehlenden Integration des Quantencomputing in industrielle Prozesse und der Zugänglichkeit zur Technologie für Anwender, denen die Resultate ohne tiefe quantenmechanische und quanteninformatische Kenntnisse zugänglich gemacht werden sollen.

Durch die systematische Übertragung realer Problemstellungen auf Verfahren, die Vorteile von Quantenalgorithmen mit Vorteilen klassischer Algorithmen kombinieren, sollen industriell verwertbare Anwendungsfälle erfolgreich gelöst werden. Ein Fokus liegt hierbei auch auf dem Zusammenspiel mit Algorithmen der Künstlichen Intelligenz, beispielsweise im Bereich des Quantum Reinforcement Learnings. Perspektivisch lassen sich die im Projekt entwickelten Algorithmen zukünftig auch auf leistungsstärkeren Quantencomputern ausführen und erweitern, sodass noch komplexere Optimierungen von Produktionsprozessen möglich werden, die die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen weiter steigern.