Auftragnehmer für Projekt QuTeNet | Quanten-KI und Quantensimulation gesucht

Wir suchen Auftragnehmer für unser Projekt QuTeNet, die uns bei der Implementierung von Tensornetzwerk-basierten Methoden für Anwendungen im Quantencomputing unterstützen. Die Teilnahme am Ausschreibungsprozess ist über TED 202129-2024 möglich. Die Einreichungsfrist endet am 6. Mai 2024 um 14 Uhr.

Das Potenzial von Quantencomputer für Tensornetzwerke

Unser Projekt QuTeNet bewertet die Vor- und Nachteile von Quanten-Tensornetzwerken im Vergleich zu klassischen Netzen für Anwendungen in der Quantensimulation und Quanten-KI und untersuchen die Anwendbarkeit von Quanten-Tensornetzwerken auf realer Quantenhardware. Es entwickelt Konzepte und Methoden, um Quantentensornetzwerke umzusetzen und zu analysieren, evaluiert die Entwicklungsmöglichkeiten von Tensornetzwerk-Methoden auf klassischen Rechnern und befasst sich mit konkreten Use Cases in der Simulation von Quantensystemen.

Mitarbeit im Projekt QuTeNet | Quanten-KI und Quantensimulation

Für die Beteiligung an QuTenet suchen wir einen Industriepartner, der uns dabei unterstützt, Tensornetzwerk-basierte Methoden für Anwendungen im Quantencomputing zu implementieren, im Speziellen bei der Umsetzung von Quanten-KI und Quantensimulationen, sowie für die Simulation von Quantencomputern auf klassischer Hardware.

Konkret bedeutet das unter anderem

  • die Mitarbeit bei der Umsetzung ressourceneffizienter Tensoroperationen für klassische HPC-Architekturen,
  • das Aufsetzen und Bereitstellen von repräsentativen Benchmark-Fällen
  • die konzeptionelle Zuarbeit zur Abbildung von Tensornetzwerk-basierten KI-Modellen auf Quantenhardware und zur Korrektheit der Lernverfahren sowie die Operationalisierung der entwickelten Methoden
  • Umsetzung der entwickelten TN-basierten fortgeschrittenen Quanten-KI-Methoden und Quantenalgorithmen auf Simulatoren und Quantenhardware
  • die Demonstration von Use-Cases für Tensornetzwerke zur Simulation von Quantensystemen mittels HPC-/Quantenhardware,
  • die Mitwirkung bei der Exploration perspektivischer Anwendungen von Tensornetzwerken, und
  • den Kompetenzaufbau der DLR-Mitarbeitenden durch Literaturrecherche, Workshop und Schulungen.

Weitergehende Informationen zu den Arbeitspaketen sind der Leistungsbeschreibung (Teil 2 der Vergabeunterlagen) zu entnehmen.