Der Vortrag gibt einen überblick über sogenannte "Tensor-Programmable" Quanten Algorithmen und wie diese eingesetzt werden können um Differentialgleichungen zu lösen. Die Methodik wurde vorgestellt, sowie ihre Anwendung für die linerisierten Euler Gleichungen.
In den letzten Jahren wurde der Fortschritt der Künstlichen Intelligenz (KI) maßgeblich durch die Skalierung der Modellgröße und -komplexität vorangetrieben. Dieser stetige Anstieg der Parameterzahlen und der daraus resultierende enorme Ressourcenverbrauch stellen die Skalierbarkeit klassischer Architekturen infrage und erfordern fundamental neue, parametereffiziente Ansätze. Das Quantencomputing stellt hierbei eine vielversprechende Alternative dar, die leistungsfähige Modelle mit signifikant weniger Parametern ermöglicht. In der heutigen Ära des Noisy Intermediate-Scale Quantum Computing etablieren sich variationelle Quantenalgorithmen (VQAs) als führender Ansatz für reale Hardware. Ihre Anwendung wird jedoch durch mehrere grundlegende Herausforderungen eingeschränkt: instabile Trainingsdynamiken, flache Lösungslandschaften, welche die Skalierbarkeit erschweren, sowie den mühsamen manuellen Entwurf von Quantenschaltungen. Diese Dissertation begegnet diesen Herausforderungen mit der Entwicklung systematischer Methodiken für den gesamten VQA-Entwicklungszyklus. Es werden robuste Trainings- und Optimierungstechniken wie Weight Re-Mapping, exponentielle Lernratenanpassung, strukturelles Pruning und metaheuristische Optimierung eingeführt, um Konvergenz zu steigern und flache Lösungslandschaften zu vermeiden. Zudem werden Verfahren zur automatisierten Architektursuche für Quantenschaltungen mittels Reinforcement Learning und evolutionärer Algorithmen entwickelt, um die Abhängigkeit von manuellen Entwürfen zu verringern. Der praktische Nutzen dieser Methodik wird in mehreren anspruchsvollen KI-Domänen demonstriert. So werden VQAs genutzt, um hochgradig parametereffiziente Agenten für das Quanten-Reinforcement-Learning zu konstruieren. Ferner werden neuartige Quantenmodelle für generative KI und die Anomalieerkennung vorgestellt. Über diese Anwendungen hinaus wird eine Methode zur fairen Bewertung hybrider Systeme entwickelt und das Verhältnis zwischen Parametereffizienz und Trainingszeit quantifiziert. Zusammengenommen ergeben diese Beiträge validierte, systematische Ansätze, die VQAs von theoretischen Konzepten zu robusten, praxistauglichen Werkzeugen für den Einsatz von Quanten-KI auf Hardware der nahen Zukunft weiterentwickeln.
Diese Bachelorarbeit erläutert die Grundlagen von Quantencomputern und ihr Potential sowie die Vorteile, die eine Auseinandersetzung mit diesem Thema mit sich bringt. Sie richtet sich an Leser ohne Vorwissen auf diesem Gebiet und stellt die Konzepte auf eine Art vor, die für jede Person mit einem Grundwissen im Softwarebereich zugänglich ist. Es werden dabei die Unterschiede zwischen klassischen Computern und Quantencomputern besprochen, sowie die grundlegende Funktionsweise, wie die Basiseinheiten (Qubits) und die Gatter, die auf diese angewendet werden. Um diese Grundbausteine und Funktionsweise zu veranschaulichen sowie die Potentiale von Quantencomputern nachzuvollziehen, werden drei Algorithmen näher besprochen. Der Deutsch-Algorithmus zeigt, dass Quantencomputer manche Probleme schneller als klassische Computer lösen können. Der Shor-Algorithmus kann RSA verschlüsselte Nachrichten schnell entschlüsseln. Der Grover-Algorithmus bietet eine schnelle Methode eine bestimmte Information in unsortierten Daten zu suchen. Die drei Algorithmen decken bereits ein recht breites Spektrum von Anwendungsmöglichkeiten von Quantencomputern ab. Dieses Potential sowie die Wichtigkeit der Auseinandersetzung mit der Mächtigkeit von Quantencomputern und ein kurzer Einblick in mögliche zukünftige Entwicklungen schießen die Arbeit ab. Diese Bachelorarbeit erläutert die Grundlagen von Quantencomputern und ihr Potential sowie die Vorteile, die eine Auseinandersetzung mit diesem Thema mit sich bringt. Sie richtet sich an Leser ohne Vorwissen auf diesem Gebiet und stellt die Konzepte auf eine Art vor, die für jede Person mit einem Grundwissen im Softwarebereich zugänglich ist. Es werden dabei die Unterschiede zwischen klassischen Computern und Quantencomputern besprochen, sowie die grundlegende Funktionsweise, wie die Basiseinheiten (Qubits) und die Gatter, die auf diese angewendet werden. 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