Under CopyrightLorenz, Jeanette MiriamJeanette MiriamLorenz2022-03-1518.12.202118.12.20212021https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/41332010.24406/publica-fhg-413320Obwohl Quantencomputer aktuell noch nicht leistungsstark genug sind um in der Industrie breite Anwendung zu finden, wird vorhergesagt, dass Quantencomputing in vielen Feldern innerhalb der nächsten 10 Jahre zu tiefgehenden Veränderungen führen wird. Dabei haben Quantencomputer aufgrund ihrer quantenmechanischen Eigenschaften das Potential sowohl klassische Software-Algorithmen deutlich zu beschleunigen, wie auch komplett neue Problemklassen zu erschließen. Beispiele für Anwendungen sind eine effizientere Simulation von Molekülen für Katalysatoren, Enzyme oder Medikamenten, Simulation von Batterien im Energiesektor oder für das autonome Fahren, oder auch die Lösung komplexer Optimierungsprobleme beispielsweise im Logistiksektor. Auch im Bereich der künstlichen Intelligenz kann das Quantencomputing zu tiefgreifenden Veränderungen führen, beispielsweise durch ein deutlich effizienteres Training von neuronalen Netzen. Bei diesen vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten und den zugleich zu erwartenden disruptiven Veränderungen ist es notwendig frühzeitig zu gewährleisten, dass Quantencomputing verlässlich und für die Endanwender sicher eingesetzt werden kann. In diesem Vortrag wird zunächst erläutert, warum angenommen wird, dass Quantencomputing einige Softwarealgorithmen deutlich effizienter gestalten kann, und sodann einige der Anwendungsfelder und Anwendungsbeispiele diskutiert. Abschließend wird ein Ausblick über die zu erwartende Entwicklung des Quantencomputings in den nächsten Jahren gegeben.dequantum computingquantum machine learningKünstliche IntelligenzKIconference paper