{"id":7638,"date":"2026-01-08T16:11:41","date_gmt":"2026-01-08T15:11:41","guid":{"rendered":"https:\/\/rcai.de\/?p=7638"},"modified":"2026-01-08T16:11:42","modified_gmt":"2026-01-08T15:11:42","slug":"q-genesys","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rcai.de\/en\/2026\/01\/08\/q-genesys\/","title":{"rendered":"Q-GeneSys"},"content":{"rendered":"
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Symbolbild (Adobe Stock, 1852346300)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Q-GeneSys<\/h1>\n\n\n\n
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funded by:
Bundesministerium f\u00fcr Forschung, Technologie und Raumfahrt<\/a><\/h6>\n\n\n\n
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Project responsible (OTH): Prof. Dr. Wolfgang Mauerer<\/a><\/h6>\n\n\n\n

Projektkoordinator: Siemens AG<\/a><\/p>\n\n\n\n

Cooperation partners: IQM Germany<\/a>, Fraunhofer-Institut f\u00fcr Integrierte Schaltungen (IIS)<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Laufzeit: 2025-2028<\/h6>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Quantengenerative Modelle f\u00fcr industrielle Simulationssysteme<\/h4>\n\n\n\n
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Motivation<\/strong><\/h6>\n\n\n\n

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Quantencomputing befindet sich derzeit in einem Spannungsfeld: W\u00e4hrend Supremacy-Experimente das enorme Potenzial der Technologie demonstrieren, zeigen Versuche zur praktischen Nutzung, wie gro\u00df der Abstand zu industrierelevanten Vorteilen noch ist. Ziel dieses Vorhabens ist es, auf den Erkenntnissen der Quantum-Supremacy-Experimente aufzubauen und diese gezielt so weiterzuentwickeln, dass ihr rechnerisches Potenzial in praktischen Anwendungen genutzt werden kann.<\/h6>\n\n\n\n
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Ziele und Vorgehen<\/strong><\/h6>\n\n\n\n

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Die Erkenntnisse aus den Quantum-Supremacy-Experimenten, die das enorme Potenzial der Quantentechnologie demonstrieren, sollen in praktisch nutzbringende Quantencomputer-Systeme \u00fcberf\u00fchrt werden. Dazu wird ein geeigneter Ansatz f\u00fcr die Verwendung von quantengenerativen Modellen entwickelt, um Quantenvorteile in industriellen Anwendungen zu realisieren.<\/h6>\n\n\n\n
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Innovation und Perspektiven<\/strong><\/h6>\n\n\n\n

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Der Kern der Innovation liegt in der gezielten Verkn\u00fcpfung von Erkenntnissen aus Supremacy-Experimenten im Quantencomputing mit dem Gebiet des generativen Lernens. Anstatt sich auf die Entwicklung universeller Quantenschaltkreise zu konzentrieren, nutzt der Ansatz spezifische Klassen von Quantenschaltkreisen, wie z.B. IQP-Schaltkreise, die zwar klassisch trainierbar sind, aber dennoch in der Lage sind, hochdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu erzeugen. Dies reduziert die Anforderungen an die Quantenhardware und er\u00f6ffnet M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine exponentielle Quantenbeschleunigung in praxisrelevanten Szenarien.<\/h6>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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