Auftragnehmer für QCI QuTeNet | Tensornetzwerke gesucht

Wir suchen einen Auftragnehmer für unser Projekt QuTeNet, der uns bei der Implementierung von Tensornetzwerk-basierten Methoden mit einem eigenen Anwendungsfall unterstützt. Die Teilnahme am Ausschreibungsprozess ist über TED 341092-2024 möglich. Die Einreichungsfrist endet am 11. Juli 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 | Tensornetzwerke

Für die Beteiligung an QuTeNet suchen wir nun einen Industriepartner, der uns anhand eines eigenen Anwendungsfalls dabei unterstützt, Tensornetzwerk-basierte Methoden für Quantenoptimierung weiterzuentwickeln. Der Use Case soll aus einem konkreten Anwendungsbeispiel aus der Industrie abgeleitet werden und die bereits in DLR QCI-Projekten untersuchten Themen ergänzen. Mögliche Themenfelder sind die Bereiche Luftfahrt, Raumfahrt, Energie, Verkehr, Sicherheit oder Digitalisierung. Ergebnis sind die Definition des Optimierungsproblems sowie die Bereitstellung der Daten für die Optimierung

Konkret verlangen wir im Rahmen dieses Auftrags unter anderem

  • das Einbringen eines eigenen Use Cases aus dem Bereich kombinatorische Optimierung
  • die Umsetzung von Quantentensornetzwerk-Methoden zur Quantenoptimierung
  • die konzeptionelle Zuarbeit zur Abbildung von Tensornetzwerk-basierten KI-Modellen auf Quantenhardware und zur Korrektheit der Lernverfahren sowie die Operationalisierung der entwickelten Methoden
  • die Bewertung des Verfahrens im Vergleich zu gängigen Quantenoptimierern (QAOA, VQE) und klassischen Lösungen anhand des Use Cases, und
  • Literaturrecherche und Vernetzungs- und Verbreitungsaktivitäten.

Alle Informationen können den Vergabeunterlagen samt Leistungsbeschreibung auf subreport ELViS entnommen werden.