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Per Ausschreibung suchen wir Industriepartner für das QCI-Projekt QCoKaIn: Hybrides Quantum-High-Performance-Computing anhand von Kausaler Inferenz.

Das Projekt QCoKaIn hat zwei Ziele: Es schafft zum einen softwareseitig eine Infrastruktur für hybrides Quantum-High-Performance-Computing. Zum anderen entwickelt, nutzt und evaluiert es hybride Algorithmen zur Anomaliedetektion auf Basis von kausaler Inferenz. Alle Details zur Ausschreibung finden Sie auf TED: 118480-2023. Die Einreichungsfrist endet am 22.03.2023, 14 Uhr Ortszeit.

Das Projekt QCoKaIn wird vom DLR-Institut für Datenwissenschaften geleitet, das schwerpunktmäßig Lösungen für die neuen Herausforderungen der Digitalisierungsära findet. Die Forschung konzentriert sich dabei auf die Bereiche Datenmanagement, Datenanalyse und Datengewinnung. Diese Forschungstätigkeiten ergänzen etablierte Forschungsgebiete an anderen DLR-Instituten und erweitern die Kernkompetenzen des DLR.

Im Zentrum von QCoKaIn steht der industrielle Anwendungsfall für das hybride Rechnen bei der automatisierten Erkennung von Anomalien in Telemetriedaten. Aufbauend auf einer klassischen Recheninfrastruktur für Datenanalyse untersucht das Projektteam, mit welchem Nutzen im Sinne der Rechengeschwindigkeit und der Genauigkeit, beziehungsweise Zuverlässigkeit der Vorhersagen, hybrides Rechnen angewandt werden kann.

QCoKaIn: Hybrides Quantum-High-Performance-Computing anhand von Kausaler Inferenz

Der softwareseitige Aufbau einer Infrastruktur für hybrides Quantum-High-Performance-Computing und die Entwicklung, Nutzung und Evaluation von hybriden Algorithmen zur Anomaliedetektion auf Basis von kausaler Inferenz.

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