durch Quantenschaltkreise ersetzt werden, um zu ermitteln, welche Algorithmen bei welchen Lernproblemen die besten Ergebnisse erzielen. Darauf …

Quantenmaschinelle Lernverfahren, insbesondere das quantenbasierte bestärkende Lernen (QDRL, Quantum Deep Reinforcement Learning), haben in der …

fahren eine Adaption für Quantenrechnen mittels geeigneter existierender und ggf. weiterentwickelter Quantenalgorithmen in entsprechend hybride Quante …

gestarteten Projekts QINROS (Quantencomputing und quantenmaschinelles Lernen für intelligente und robotische Systeme) stand die Frage, ob und in …

fahren eine Adaption für Quantenrechnen mittels geeigneter existierender und ggf. weiterentwickelter Quantenalgorithmen in entsprechend hybride Quante …

der Auswahl, Umsetzung und ggf. Neuformulierung von quantengestützten Verfahren der Optimierung und des maschinellen Lernens, wie auch der Definition …

QuMAL-KI – Quantenbeschleunigtes Multi-Agenten Lernen für langzeitautonome Roboter – sollen zur Beschleunigung von Verfahren des Deep Reinforcement …

dann nicht mehr sicher. Auf der anderen Seite bieten Quantencomputer zahlreiche neue Möglichkeiten für komplexe Berechnungen etwa von Klimamodellen. …

langfristig nutzbar zu machen. „Unsere ersten Untersuchungen haben gezeigt, dass quantenmechanische Funktionsprinzipien und quantenbasiertes …

Rechenleistung können Quantencomputer Kalkulationen durchführen, bei denen selbst Supercomputer an ihre Grenzen kommen. Für die Datensicherheit …