Unser Anwendungsprojekt QCI QCoKaIn hat einen Forschungs- und Entwicklungsauftrag an Airbus Defence & Space vergeben: Zusammen mit dem Forschungsteam des DLR-Instituts für Datenwissenschaften wird Airbus an hybriden Algorithmen zur automatischen Anomaliedetektion in Telemetriedaten arbeiten. Dazu trägt das Unternehmen den Anwendungsfall und Telemetriedaten bei, auf denen die gemeinsam entwickelten hybriden Algorithmen getestet werden. Unterauftragnehmer ist das KI-Startup Just Add AI aus Bremen, das die Wartung und Betreuung der ML-Ops-Plattform unterstützt.
Telemetriedaten sind oft die einzige Möglichkeit, den Zustand, das Verhalten und Veränderungen von komplexen Systemen im Betrieb und im Nachhinein zu erkennen und zu analysieren. Gute Telemetriedaten und leistungsfähige Analysemethoden ermöglichen, sowohl akutes Fehlverhalten als auch schleichende Trends sicher festzustellen und die richtigen Maßnahmen zur Verhinderungen und Lösung von Störungen zu ergreifen. Angesichts einer großen Anzahl von Datenpunkten und einer immens anwachsenden Datenmenge, ist das aber immer schwieriger in Echtzeit zu erreichen.
Eine mögliche Lösung sind hybride Algorithmen, um mithilfe von klassischem und quanten-maschinellem Lernen effizient nach Mustern in großen Datenströmen zu suchen. Hier setzt das Projekt QCoKaIn an, das softwareseitig eine Infrastruktur für hybrides Quantum-High-Performance-Computing aufbaut und dazu hybride Algorithmen zur Anomaliedetektion in Kombination mit kausaler Inferenz entwickelt, nutzt und evaluiert.
Als Auftragnehmer trägt Airbus außerdem einen bereits vom Unternehmen genutzten Algorithmus inklusive der dazugehörigen Software-Pipeline bei. QCI QCoKaIn setzt auf diesem Algorithmus auf und wird darüber hinaus von Airbus bei der Evaluation des Algorithmus und der Ausarbeitung der Verwertungsperspektive unterstützt.
Nutzen für das Ökosystem
Für Airbus Defence & Space, das hier die Strategie der gesamten Airbus-Gruppe repräsentiert, spiegelt sich in der Zusammenarbeit in QCI QCoKaIn ihr strategischer Ansatz zur Förderung von Quantentechnologien wieder. Airbus stellt seine MLOps-Plattform, Daten und klassische Machine-Learning-Algorithmen zur Verfügung, während QCI CoKaIn die Erforschung von hybriden Algorithmen des Quantenmaschinellen-Lernens vorantreibt. Durch dieses gemeinsame Vorgehen können die Stärken von traditionellen und quantengestützten Algorithmen anhand eines relevanten Anwendungsszenarios bei der Anomaliedetektion und der Datenanalyse für Weltraummissionen erprobt und weiterentwickelt werden.
Airbus verfolgt damit sein Ziel, an der Spitze der technologischen Innovation zu bleiben, die operativen Fähigkeiten zu verbessern und das Lösungsportfolio zu erweitern. QCI QCoKaIn kann wissenschaftliches Knowhow in einen industriell relevanten Anwendungsfall übertragen. Und gemeinsam bringen QCI QCoKaIn und Airbus die industrielle Anwendung von Quantenmaschinellem-Lernen voran und erforschen so die Nützlichkeit der neuen Methoden zur Echtzeit-Anomaliedetektion auch für andere Unternehmen und Anwendungsfälle.
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