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Quantum Machine Learning. Eine Analyse zu Kompetenz, Forschung und Anwendung

 
: Bauckhage, Christian; Brito, Eduardo; Daase, Inga; Franken, Lukas; Georgiev, Bogdan; Hecker, Dirk; Paschke, Adrian; Piatkowski, Nico; Soddemann, Thomas; Trabold, Daniel

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Abstract ( - Studie kann hier kostenfrei bestellt werden)

Sankt Augsutin: Fraunhofer IAIS, 2020, 58 S.
Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF (Deutschland)
01IS18038A; ML2R
Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF (Deutschland)
01IS18038B; ML2R
Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF (Deutschland)
01IS18038C; ML2R
Deutsch
Studie, Elektronische Publikation
Fraunhofer IAIS ()
Fraunhofer FOKUS ()
Fraunhofer SCAI ()

Abstract
In unserer Studie »Quantum Machine Learning« geben wir einen Einblick in das Quantencomputing, erklären, welche physikalischen Effekte eine Rolle spielen und wie diese dazu genutzt werden, Verfahren des Maschinellen Lernens zu beschleunigen. Neben den logischen Komponenten werden auch Techniken für die Implementierung der Hardware von Quantencomputern vorgestellt. Die Studie gibt außerdem einen Überblick über die aktuelle Forschungs- und Kompetenzlandschaft und ordnet die Position Deutschlands im internationalen Wettbewerb ein. Zudem stellt die Studie konkrete Anwendungsbereiche und Marktpotenziale für verschiedene Branchen vor. Denn in den kommenden Jahren werden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen vor der Herausforderung stehen, neue Markt- und Geschäftspotenziale mithilfe des Quantencomputings zu erarbeiten, um ihre Wertschöpfung zu steigern. Mit dieser Studie möchten wir Akteuren aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft Orientierung bieten und die Potenziale aufzeigen, die schon heute sichtbar sind und in Zukunft in Unternehmen Einsatz finden werden.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-621218.html