PlanQK - Plattform und Ökosystem für Quantenunterstützte Künstliche Intelligenz
Revolution für KI
Innovative KI-Anwendungen erfordern hohe Rechenleistung. Die oft komplexen Problemstellungen bringen selbst leistungsstarke Computer an die Grenzen der praktischen Berechenbarkeit. Quantencomputer bieten durch neue Berechnungsmodelle ein Vielfaches der Leistung klassischer Computermodelle und Rechenverfahren. Das Projekt PlanQK will KI und Quantencomputing miteinander verbinden, indem KI-Anwendungen für die Ausführung auf Quantencomputern aufbereitet werden. Dafür wird eine Plattform für Quantenunterstützte Künstliche Intelligenz - kurz QKI - entwickelt. Besonders mittelständische Unternehmen sollen so einen Zugang zur QKI erhalten.
Marktperspektive und Produktversprechen
PlanQK etabliert mit seiner Plattform die erste Anlaufstelle für Dienste und Serviceleistungen rund um QKI in Deutschland und darüber hinaus. Durch seine Konzipierung als offenes Ökosystem können QKI-Apps von Lösungsanbietern unterschiedlichster Expertise für nahezu alle Anwendungsfelder in Wirtschaft und Verwaltung angeboten werden. Die Plattform wird sich durch individuelle Vermittlungs- bzw. Bereitstellungsgebühren ihrer Angebote tragen.
Konsortium
StoneOne AG, Accenture GmbH, Bundesdruckerei GmbH, d-fine GmbH, FCE Frankfurt Consulting Engineers GmbH, Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein, Freie Universität Berlin, HQS Quantum, Simulations GmbH, Ludwig-Maximilians-Universität München, Planerio GmbH, regio iT gesellschaft für informationstechnologie mbh, Deutsche Telekom AG, TRUMPF Werkzeugmaschinen GmbH + Co. KG, Universität Stuttgart, DB Systel GmbH
Herausforderung und Innovation
Quantencomputing-Verfahren bilden eine wichtige Grundlage, um große Anwendungsgebiete von KI zu erschließen oder massiv zu erweitern, wie etwa eine gezieltere Entwicklung pharmazeutischer Produkte oder Echtzeitsteuerungen im Verkehrsbereich. Anbieter für Hard- und Softwarelösungen für das Quantencomputing stammen derzeit vor allem aus dem Ausland. Deutschland verfügt jedoch über eine exzellente Ausgangslage, um die enormen Potenziale dieser technologischen Entwicklungen für sich zu nutzen. PlanQK soll als gemeinsamer Kristallisationspunkt für QKI-Algorithmen dafür sorgen, dass Deutschland bei deren Entwicklung eine technologische Expertenrolle einnimmt und besonders auch dem Mittelstand die Nutzung dieser Schlüsseltechnologie ermöglicht.
Lösungsansatz
Auf der webbasierten PlanQK-Plattform werden durch eine Community aus Quanten- und KI-Experten spezielle QKI-Algorithmen aus unterschiedlichsten Quellen zusammengesetzt und ihr Einsatz in Anwendungsfällen erprobt. Außerdem bietet die Plattform die Möglichkeit, Datensätze öffentlich oder in geschützten Bereichen für die Zusammenarbeit auf der Plattform bereitzustellen. Die Algorithmen werden zunächst von Entwicklern aufgegriffen und für verschiedene Quantencomputer aufbereitet. Es können sowohl bereits existierende KI-Algorithmen zu QKI-Algorithmen aufbereitet als auch völlig neue Algorithmen erstellt werden. Diese werden auf der Plattform eingestellt. Zudem können dafür passende Implementierungen mit weiteren Komponenten in komplette Lösungen – sogenannte QKI-Apps – integriert und ebenfalls auf der Plattform bereitgestellt werden. Kunden der PlanQK-Plattform, wie Unternehmen oder Kommunen, können auf der Plattform nach passenden Algorithmen, Datenpools und Lösungspartnern für ihre Problemstellungen suchen. Über die Plattform wird deren Bereitstellung und die der ggf. notwendigen QKI-Apps abgewickelt. Wenn ein Algorithmus oder ein Datenpool für ein bestimmtes Problem nicht gefunden wird oder die QKI-App fehlt, können Kunden ihre Nachfrage für die auf der Plattform vertretenen Lösungspartner veröffentlichen. Wird ein Kauf getätigt, kann die Plattform alle Komponenten einer QKI-App automatisch paketieren und bereitstellen. Dabei werden die Teile, die auf Quantencomputern ausgeführt werden, automatisch an diese übermittelt.
Ein besonderes Merkmal ist dabei, dass Unternehmen und Lösungspartner über die Plattform auch die Möglichkeit erhalten, Rechenleistung bei einem passenden Quantencomputer zu „mieten“. Dort können ihre gewünschten QKI-Algorithmen cloudbasiert ausgeführt werden. Das ermöglicht vor allem kleinen und mittleren Unternehmen, Kommunen und Entwicklern die Technologie zu nutzen.
Use Cases
Im Projekt werden zahlreiche Use Cases bearbeitet. Im Folgenden sind sechs Beispiele für die vielfältigen Anwendungsbereiche aufgezählt:
Anomalie- und Fraud-Detection im Finanzsektor
Die Echtzeiterkennung von Betrugsfällen bei Kreditkartentransaktionen ist derzeit sehr schwierig. Durch die Anwendung sog. quanteninspirierter Methoden auf großen anonymisierten Datensätzen wird die Leistungsfähigkeit von Quantencomputern zum Schutz von Verbrauchern und Geldinstituten demonstriert.
Industrial Production Lines
Produktionsprozesse werden durch viele verschiedenen Faktoren, wie etwa die Bereitstellung der Rohmaterialien oder Länge einzelner Fertigungsschritte, beeinflusst und ständig verändert. Bei der Ausarbeitung einer möglichst optimalen Auslastung der Maschinen können quantengestützte Ansätze des Reinforcement Learning helfen.
Modellierung von Energiesystemen
Durch die Schwankungen bei der Erzeugung erneuerbarer Energien und ihres Verbrauchs ist eine optimale Abstimmung komplex und durch aktuelle Technologien nur begrenzt durchführbar. Eine QKI-Lösung als Vorhersagemodell für Energieerzeugung, -nachfrage und -transport soll bei der Lösung helfen.
Wasseranomalie-Erkennung in öffentlichen Gebäuden
Die frühzeitige Erkennung von Rohrbrüchen durch Leitungsgeräusche kann beim Betrieb öffentlicher Gebäude sehr nützlich sein. Als Anwendung des sog. Predictive Maintenance werden Geräuschdaten in Echtzeit erkannt und Maßnahmen schnell eingeleitet.
Scheduling und Dienstplanoptimierung
Erprobt wird die Optimierung von Dienstplänen inklusive Reaktionen auf kurzfristig auftauchende Änderungen. Genutzt werden u.a. Daten älterer Dienstpläne und deren kurzfristigen Änderungen als Basis für das Training Neuronaler Netzwerke.
Network Operation
Netzwerke wie zum Beispiel Telefonnetze müssen einerseits möglichst zuverlässig sein, anderseits sollen Kosten aber auch gering gehalten werden. Mit quantengestützten Ansätzen wird eine optimale Abstimmung aller Parameter erzielt.
| Ohne PlanQK | Mit PlanQK |
|---|
| Unternehmen und Kommunen haben zwar viele potenzielle Anwendungsfelder für quantengestützte KI-Anwendungen, können sich aber keinen Quantencomputer leisten. | Über die PlanQK-Plattform können passende Algorithmen und Rechenkapazitäten zur Ausführung bezogen werden. |
| Quantenalgorithmen werden heute typischerweise von Quantenphysikern entworfen, KI-Anwendungen aber von Data Scientists bzw. Entwicklern umgesetzt. | Über die Plattformen können Spezialisten aller Domänen gemeinsam Algorithmen so aufbereiten, dass sie für Quantencomputer nutzbar sind. |
| Viele KI-Anwendungen stoßen an die Grenzen der Berechenbarkeit mit klassischer Computerhardware. | Quantencomputer bieten ein komplett neues Rechenmodell, das es erlaubt, komplexe Probleme exponentiell schneller zu berechnen als mit klassischen Rechnern. |
| Entwicklern fehlt oft der Zugang zu Daten, um Einsatzmöglichkeiten für quantengestützte KI-Algorithmen zu untersuchen und diese zu entwickeln. | Die Plattform führt Unternehmen oder Kommunen mit Experten zusammen, so dass zielgerichtet Algorithmen entwickelt werden. |
