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Computational Intelligence

Quantum AI, Hochschule für Wirtschaft FHNW

Hochschule für Wirtschaft


Als Teil des Forschungsfelds Computational Intelligence erforscht «Quantum AI» die praktische Nutzung von Quantenalgorithmen und Quantenverfahren.

Quantencomputing gilt als einer der nächsten Entwicklungsschritte hin zu noch leistungsfähigeren Supercomputern. Weltweit investieren Forschungsinstitute und Technologieunternehmen in verschiedene Arten von Quantencomputing. Auch die Nordwestschweiz verfügt über ein starkes Quantencomputing-Ökosystem, in dem am Quantencomputing und dessen praktischer Nutzung gearbeitet wird.


Fokusbereiche

Algorithmen und Benchmarking
Wir formulieren betriebswirtschaftliche Entscheidungs- und Optimierungsprobleme so, dass sie sowohl auf klassischen Computern als auch auf Quantensimulatoren und Quantencomputern laufen. Anschliessend vergleichen wir Lösungsgenauigkeit, Lösungsgeschwindigkeit und Skalierbarkeit, um Rückschlüsse auf den Mehrwert von Quantencomputing zu ziehen. Zur Entwicklung neuer Verfahren setzen wir rekursive Multiagentensysteme mit Methoden der Computational Intelligence ein.

Hybrid Quantum-HPC
Wir kombinieren generative KI, GPU-beschleunigte Simulatoren und unterschiedliche Quantenplattformen, wie Annealer, Ionenfallen, supraleitende Systeme, Neutralatome, in gemeinsamen Workloads. Klassische Vor- und Nachverarbeitung, quantenfreundliche Problemformulierung, parallele Parameteroptimierung und gezielte Rechenschritte auf Quantenhardware greifen dabei je nach Problem ineinander. Welche Kombination und Reihenfolge für welche Problemklasse sinnvoll ist, untersuchen wir systematisch.

Unsere Forschung erklärt an einem Beispiel

Das Rucksack-Problem auf Quantenrechnern

Betriebswirtschaftliche Entscheidungen drehen sich fast immer um Engpässe: begrenzte Kapazitäten, konkurrierende Prioritäten, knappe Ressourcen. Am Beispiel des Rucksackproblems haben wir gezeigt, dass Quantenalgorithmen mit halb so strikten Vorgaben auskommen wie bislang angenommen. Ein Teil des Verbesserungspotenzials liegt nicht in besserer Hardware, sondern in besserer Kalibrierung.

Publikationen

Mehr dazu in unserer Publikation QUBO Formulations and Characterization of Penalty Parameters for the Multi-Knapsack Problem.

Forschungs- und Ausbildungspartner

Kontakt

Joachim Ehrenthal

Prof. Dr. Joachim Ehrenthal

Dozent, Institut für Wirtschaftsinformatik
Telefon
+41 56 202 87 54
E-Mail
joachim.ehrenthal@fhnw.ch

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