Wir integrieren die in Attraqt’em und QMPC entwickelten hybriden Algorithmen (MILP-basierte Verfahren, E-VQE, F-VQE) sowie zwei Anwendungsfälle als getestete Python-Module ins QCI Connect SDK und validieren sie über Benchmarks und einen Hackathon für die DLR QCI-Community und industrielle Nutzer:innen.

Quantenklassische hybride Optimierungsalgorithmen aus Attraqt’em und QMPC sind entwickelt, aber nicht in einem plattformunabhängigen Framework verfügbar. Das Projekt schließt diese Lücke durch die Integration als Python-Module ins QCI Connect SDK. Damit vereinfacht es die Nutzung für die DLR QCI-Community und Industrie, ermöglicht reproduzierbares Benchmarking und schafft die Grundlage für skalierbare, industrielle Quantenoptimierungs-Anwendungen.

Motivation

In Attraqt’em und QMPC wurden leistungsfähige hybride Algorithmen entwickelt, die klassische Zerlegungsstrategien mit Quantencomputing kombinieren. Diese wurden jedoch projektspezifisch umgesetzt und sind weder standardisiert noch in einem gemeinschaftlich nutzbaren Rahmen verfügbar. Ohne Integration in ein etabliertes SDK bleibt ihr Nutzen auf die ursprünglichen Teams beschränkt. Das Projekt adressiert genau diese fehlende Schnittstelle zwischen Forschungscode und anwendungsorientierter Softwareinfrastruktur.

Für das DLR QCI-Ökosystem bedeutet dies drei Dinge: Erstens erweitert das SDK sein Portfolio um praxiserprobte, hybride Optimierungsalgorithmen mit konkreten Use Cases. Zweitens schaffen die durchgängige Dokumentation und die Benchmark-Ergebnisse eine Blaupause für die Integration weiterer Algorithmen und Anwendungen durch die Community. Drittens ermöglicht der abschließende Hackathon eine offene Weiterentwicklung durch externe Partner. So wird aus einzelnen Projektergebnissen eine nachhaltige, gemeinschaftlich genutzte Infrastruktur.

Herausforderung

Knackpunkt: Hybride Algorithmen aus Attraqt’em/QMPC sind validiert, aber als projektlokaler Code schwer nutz- und vergleichbar. Die Lücke ist die Integration in ein gemeinsames, plattformunabhängiges SDK. Wir bringen Algorithmen, Use Cases, Tests und Benchmarks; DLR/Industriepartner liefert Grundlagen und Validierung. Die DLR QCI stellt SDK, Hardware, Standards und Community bereit, damit die Module reproduzierbar nutzbar, erweiterbar und als Blaupause für Quantenoptimierungs-Anwendungen dienen werden.

Impact

Hybride Optimierungsalgorithmen aus DLR Projekten sind validiert, aber nicht gemeinschaftlich nutzbar. Das Projekt integriert sie als standardisierte Module ins QCI Connect SDK und schafft damit eine plattformunabhängige, wiederverwendbare Basis. Die DLR QCI erweitert damit ihr Portfolio, schafft erprobte Integrationsmuster als Blaupause und stellt ihr Community-Infrastruktur für Dritte bereit. Für Deutschland und Europa werden die eigenständige Quantensoftware-Landschaft, der Industriezugang und Souveränität gestärkt.