QuditML: Multi-Level-Quantencomputing für Machine Learning der nächsten Generation

Projektübersicht: Quantum Machine Learning jenseits von Qubits

Das Forschungsprojekt QuditML widmet sich der Erforschung sogenannter Qudits, d.h. Multi-Level-Quantensystemen. Während sich der Großteil der bisherigen Quantenalgorithmen auf binäre Qubits konzentriert, unterstützen viele Quanten-Hardwareplattformen von Natur aus mehr als zwei Zustände. QuditML zielt darauf ab, dieses bislang kaum erschlossene Potenzial systematisch für Machine-Learning-Anwendungen nutzbar zu machen. Das Projekt wird aus Mitteln des Österreichischen Wissenschaftsfonds FWF gefördert.

Herausforderungen und Chancen von Qudit-basiertem Quantum Machine Learning

Qudits versprechen gegenüber klassischen Qubit-Ansätzen eine höhere Informationsdichte, eine größere Vielfalt möglicher Rechenoperationen sowie potenziell effizientere und robustere Algorithmen. Gleichzeitig stellt ihr Einsatz neue Herausforderungen an Algorithmendesign, Datenkodierung und Training dar. Insbesondere im Bereich des Quantum Machine Learning fehlen bislang praktische Anwendungen und systematische Untersuchungen mit realen Daten. Die RISC Software GmbH adressiert in QuditML genau diese Forschungslücke.

Das Team im Projekt QuditML v.l.n.r.: Dr. Michael Giretzlehner (Head of Research Unit Medical Informatics), Dominik Freinberger MSc (Researcher & Developer), DI Philipp Moser PhD (Senior Researcher)

Projektziele: Entwicklung und Analyse neuartiger Qudit-ML-Algorithmen

Im Projekt QuditML werden Qudit-basierte Machine-Learning-Algorithmen für Klassifikations- und Regressionsaufgaben entwickelt, implementiert und systematisch analysiert. Diese Methoden werden anhand realer Datensätze aus drei wissenschaftlichen Anwendungsbereichen evaluiert:

Medizin
Hochenergiephysik
Chemie

Langfristige Vision: Neue algorithmische Ansätze für komplexe Datenanalyse

QuditML ist als high-risk/high-gain-Projekt angelegt und zielt darauf ab, wesentliche methodische Fortschritte im Bereich des Quantum Machine Learning zu erzielen.. Durch die erstmalige Übertragung theoretischer Vorteile von Qudits in praktisch einsetzbare Machine-Learning-Algorithmen soll das Projekt als Katalysator für die intensivere Erforschung von Multi-Level-Quantencomputing wirken. Langfristig stärkt QuditML die wissenschaftliche Exzellenz und internationale Sichtbarkeit der RISC Software GmbH.